플러그인

DeepSeek Harness(dsh) 플러그인입니다. Web 오른쪽 사이드바에서 로컬 LLM 엔드포인트 상태를 실시간 표시합니다. llama.cpp 슬롯(busy/TTFT/응답 멈춤, `/metrics`)과 Ollama MODELS(로드됨/비어 있음)를 보여줍니다. 응답 형태로 엔진을 식별하며 `dsh.bundle`로 설치할 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 모델 릴레이입니다. 등록된 DSH LLM 제공자(예: @tnnevol/dsh-codebuddy)를 OpenAI 호환 `/v1` API로 제공해 다른 프로젝트에서 표준 OpenAI 클라이언트로 호출할 수 있습니다.

DeepSeek Harness 플러그인입니다. 자식 에이전트가 시작되기 전에 각 위임 작업에 사용할 제공자와 모델을 물어 부모와 다른 저렴한 또는 로컬 경로를 선택할 수 있게 합니다.

Sber GigaChat 모델에 연결하는 DeepSeek Harness(dsh) 플러그인입니다. 내장 로컬 OAuth 프록시가 client-credentials를 OpenAI 호환 엔드포인트로 변환하고, 업스트림 직렬화와 레거시 tool-calling 변환을 처리합니다. 제공자 경로도 자동 설정합니다.

DSH 번들: WeChat 플로팅 볼 브리지(QR 로그인, 메시지 중계, ClawBot 모델 설정)입니다. lubaiUwU/DSH-WeChatClawBot의 유지보수 포크입니다.

DeepSeek Harness Web UI용 검색·정렬 가능한 모델 선택기입니다. 제공자 그룹, 즐겨찾기, 숨김 모델 블랙리스트, 작업별 실시간 비용, 가격, 컨텍스트 길이를 표시합니다. 새로고침 버튼으로 각 제공자의 모델 목록을 라이브 API에서 다시 동기화합니다.

실시간 models.dev 카탈로그로 DSH 제공자의 모델 목록을 최신 상태로 유지합니다. 신규·기존 모델의 모달리티와 사고 수준을 자동 갱신하며 Models 페이지의 새로고침 버튼으로도 실행할 수 있습니다.

DSH 설정 변경이 실제로 도움이 되었는지 측정합니다. 반복 가능한 사례를 등록하고 실행해 규칙, Skill, 모델 변경 전후의 결과를 비교합니다.

DSH 에이전트가 수행하는 모든 모델 호출의 토큰 사용량을 추적하고 예산을 적용합니다.

동일한 프롬프트를 보유한 모든 모델에 실행하고 결과 차이를 비교합니다.

로컬에 로그인된 WPS Comate 데스크톱 계정을 안전한 루프백 shim을 통해 DeepSeek Harness의 모델 프로바이더로 연결합니다.

Xiaomi MiMo 데스크톱 앱에 포함된 모델(베타 기간 동안 무료)을 DSH 대화 창에서 제로 설정으로 DeepSeek Harness에 가져옵니다.

DSH 전체 말뭉치 사용량 통계 페이지입니다. 공급자가 보고한 사용량으로 일별·누적 토큰, 캐시 적중률, 모델별 분석, 1년 활동 히트맵을 표시합니다.

사용자가 정한 규칙에 따라 세션 제목을 설정하는 도구를 모델에 제공하는 DeepSeek Harness 플러그인입니다.

모델 제공자를 활성화하거나 비활성화하고 선택기에서 모델을 검색하며 제공자 표시 이름을 바꿀 수 있습니다.

OpenRouter 제공자가 실시간 `/models` 목록을 읽어 Harness 릴리스 없이 새 모델을 표시합니다. 이름순 모델 목록에 입력/출력 가격, 모델별 reasoning 수준, 이미지 입력, `reasoning_details` 재생, Anthropic 프롬프트 캐싱을 제공합니다. OpenRouter `usage.cost` 기반의 서브 에이전트 포함 세션 실제 비용을 Web UI 작성기 아래와 `/cost`에 표시합니다.

DeepSeek Harness 모델 할인 시계입니다. 현재 가장 저렴한 모델, 하루 종일 비용 히트 밴드, 한정 할인 카운트다운, “기다리면 절약” 일정 제안을 실시간 표시하고 업체별 리소스 패키지 특가를 모읍니다. 중국 내 11개 플랫폼의 시간대별 할인 데이터를 포함하며 각 항목에 공식 출처와 확인 시각이 있습니다.

DeepSeek Harness용 loopback 전용 ACP 도어입니다. 로컬 loopback 주소를 통해 VS Code 등 로컬 클라이언트를 실행 중인 커널에 연결해 모델·도구·메모리·세션을 공유합니다. 기록 탐색, 권한 모드 변경, DSH 플러그인이 등록한 기능 호출을 지원합니다.

macOS DSH용 화면 인식 프로브입니다. 개인정보 보호 우선의 요청형 `look` 도구가 맨 앞의 자기 자신이 아닌 창(앱 정보, AX 제목/선택 영역, 조건부 로컬 OCR)을 읽습니다. 호출 단축키를 누른 순간의 스냅샷도 캡처합니다.

`jev` 도구로 하나의 텍스트 블록에 대해 Jev(TypeSafe System One)에 유형화된 예/아니요, 선택, 점수 질문을 보내 확률과 신뢰도를 받습니다. 제공자와 API 키는 사용자가 Settings에서 설정합니다. 지출이 기록되는 판단 원장과 일일 호출·토큰 한도가 있습니다.

단계형 압축 허브입니다. 단일 80% 압축 임계치를 설정 가능한 단계(기본 30/50/70/90)로 바꾸고 완만한 규칙부터 최대 통합까지 강도를 높입니다. 모든 체크포인트에 결정론적 키워드 색인을 접어 넣어 주기가 지나도 사실을 축적합니다. 주 모델과 최대 3개 대체 모델 체인으로 요약하며 각 모델의 추론 강도를 따로 설정할 수 있습니다. Compaction 하위 탭과 Settings 카드를 추가하고 끄면 항상 기본 압축으로 복원합니다.

OpenCode Go 제공자입니다. 추천 정보를 측정값으로 간주하지 않고 게이트웨이에서 모델 protocol을 검증한 뒤 사용합니다. 추론 수준은 측정된 계약을 따르며 요청은 순서가 있는 protocol fallback 체인을 거칩니다. 컨텍스트 창, 최대 출력, 이미지 입력 수치는 probe하지 않고 런타임 갱신 models.dev 계층이 선언하며, 운영자 재정의가 그보다 우선합니다. 여러 OpenCode Go 자격 증명을 Settings에서 저장·전환할 수 있습니다.

이 컴퓨터에서 로그인한 Codex(ChatGPT Plus/Pro) 구독을 DSH에서 사용합니다. (1) 사이드바에 5시간·주간 사용 창, 초기화 시각, 남은 초기화 크레딧을 표시하며 원클릭 초기화는 크레딧 1개를 소비합니다. (2) 할당량을 읽을 때 llm-pi-ai에 구독 경로(openai-codex)를 등록해 Codex 모델을 선택기에 표시합니다. (3) OAuth 액세스 토큰 만료 전에 갱신해 원자적으로 기록하므로 키를 수동 교체할 필요가 없습니다. (4) 로컬 Codex 에이전트에 작업을 위임하는 codex 도구를 추가합니다. API 키 입력은 필요 없습니다.

opencode-go 경로의 wire protocol을 선언해 설치된 카탈로그에 설명이 없는 모델도 해석 가능하게 합니다. 빠진 경우 DeepSeek V4.1 모델을 경로에 추가하고 OpenCode 요청에 대화별 x-opencode-session 헤더를 붙입니다.