플러그인

공인 보안 DSH 컬렉션: 9가지 작업 모드(레드팀 코디네이터, 펜테스트, 코드 감사, 바이너리 분석, 공격-방어, AV 우회, 인시던트 대응, 클라우드 보안, CTF 해결) 및 15개의 런타임 플러그인을 설정 페이지에서 원클릭 배포, 설치, 업데이트 및 제거로 관리.

AI 에이전트를 위한 LLM 감독형 영구 메모리로, 그래프 기반 회상, 세션 간 지식 공유, 단일 바이너리를 특징으로 합니다. DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw 등 모든 에이전트 런타임과 함께 작동합니다.

러시아어 텍스트에서 AI 흔적을 제거합니다. 챗봇(ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek)의 복사·붙여넣기 흔적을 찾고, 숨김 텍스트 마크(제로폭 문자, 보이지 않는 레이아웃; 그림자 스캔이 보이지 않는 문자로 분리된 마커도 포착)를 제거하며, 요청 시 자연스러운 산문으로 다시 씁니다. 40개의 정규식 마커, 38개에 완전한 증거 레지스트리 항목; 156개 게이트, 530개 테스트; 오프라인·텍스트 전용 번들(이진 메타데이터 제거는 scripts/에 위치).

dsh용 인과 메모리: 의존성 없는 MCP stdio 브리지로 causal-memory 서버의 17개 도구를 깔끔한 이름(mcp__ 접두사 없음)으로 마운트합니다. 로컬 SQLite 저장소에서 컴팩션 후에도 유지되는 유형 관계(caused / enabled / prevented)의 결정 → 결과 엣지와 고정된 시스템 프롬프트 섹션을 제공합니다. PATH에 causal-memory 서버 바이너리가 필요합니다(pip install causal-memory 또는 사전 빌드 릴리스).

업스트림 REA(Reverse Engineer Anything) MCP server를 mcp__rea__* 도구로 DeepSeek Harness에 등록하는 서드파티 adapter입니다. 2.x는 Node, REA CLI, JDK, Ghidra를 <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle에 자체 제공하고 shim으로 실행하므로 설치되지 않은 PC도 최초 설정 후 사용할 수 있습니다. 1.x(branch v1, npm 1.0.6)는 설정만 제공하며 REA와 Ghidra가 미리 설치되어야 합니다. 분석은 업스트림 기능으로 네이티브 바이너리(Hopper/Ghidra/IDA), JavaScript/Electron, .NET, 웹사이트, Android APK 및 adb 기기, 펌웨어, 프로세스 캡처를 지원합니다.

자체 호스팅 RustXNG 메타검색 인스턴스에서 기본 web_search를 처리합니다. 필요할 때 바이너리를 다운로드해 시작하고 유휴 타임아웃 후 중지합니다. 선택형 fetch 제공자는 <meta>에만 문자셋이 선언된 페이지도 디코딩합니다.

20개 범주를 아우르는 단위 변환 도구 상자 — 길이, 질량, 온도, 면적, 부피(미국 요리 단위 포함), 속도, 시간, 데이터 크기(십진 MB vs 이진 MiB), 데이터 전송 속도(Mbps vs MB/s), g-force를 포함한 가속도, 조도(lux / foot-candle), 압력, 에너지, 각도, 주파수, 마력 3가지 정의를 포함한 일률, 힘, 토크, 타이포그래피(px/pt/em/rem), 연비(mpg ↔ L/100km). convert_unit과 list_units 두 도구, 런타임 의존성 없음, 순수 산술이며 각 결과에는 적용된 공식이 포함됩니다.

로컬 MATLAB MCP 서버를 DSH에 연결해 MATLAB 코드 평가, .m 스크립트와 테스트 실행, mcp__matlab__* 도구를 통한 설치된 toolbox 확인을 지원합니다. MATLAB과 MathWorks MATLAB MCP Server 바이너리가 필요하고 설치 후 경로를 수정해야 합니다. 이 플러그인만으로는 도구를 등록하지 않습니다.

dock workbench용 텍스트 뷰어 및 편집기: undo/redo, Ctrl+S 저장, 저장되지 않은 변경 사항 확인과 바이너리 감지 기능이 있으며, 기본 파일 뷰어로 등록됩니다.

LongCat-2.0 LLM 어댑터: 1M 컨텍스트, 바이너리 사고 모드, 도구 호출 및 OpenAI 호환 엔드포인트를 통한 스트리밍.

Douyin subagent가 한산한 시간대에 영상을 둘러보고 댓글을 읽어 보고합니다. `dy_*` 도구로 게시/답글도 가능하며 이미 로그인된 페이지에서 자체 request signature로 댓글을 보내므로 IM ticket은 필요 없습니다. 일일 quota 타이머와 Settings → Douyin(master switch, 자동 모드, 한산 시간대, 하루 라운드 수, 보고 상세도)을 제공합니다. Windows 중심이며 별도 `douyin-mcp` 바이너리(yunsur/douyin-mcp releases, `dy_config mcpExe`로 경로 지정)와 Edge/Chromium 로그인이 필요합니다. 답글에는 CDP port의 로그인 브라우저가 필요하고, 게시에는 대부분 계정에 없는 추가 자격 증명이 필요합니다.

Shrinks oversized bash and job_output text by piping it through the external rtk binary, keeps the original in a spill file and lets the model fetch it back on demand; keeps the original text when rtk is missing or fails.

Registers 12 CatPaw (妙手) models as a DeepSeek Harness provider, with per-model reasoning effort, harness-executed tool calls, and QR-code login. The bundled catpaw-cli is a macOS arm64 binary (other platforms must supply their own copy), and calls use the signed-in CatPaw account quota.

Claude Code의 rtk 토큰 절약 설정을 DSH로 가져옵니다. rtk가 다시 쓸 수 있는 명령은 변환하고, 접근할 수 없는 빌드·테스트·로그는 압축합니다(git, cargo, npm, pytest 지원). 생략된 내용과 복구 방법을 알리며 sandbox에서 rtk store에 접근하지 못하면 원본을 저장하고 경로를 안내합니다. 절감량은 입력창 아래 표시되고 /rtk stats로 자세히 볼 수 있습니다. 변환이 불확실하거나 rtk 실행 실패 또는 인수 손실 우려 시 원래 명령을 실행합니다. rtk 바이너리가 포함되어 주요 플랫폼에서 별도 설치가 필요 없습니다.

로컬에 설치된 ZCode CLI를 DSH의 `zcode` 모델 경로로 실행합니다. 모든 트래픽은 공식 바이너리가 서명하며 플러그인이 자체 요청을 보내거나 클라이언트 요청을 위조하거나 자격 증명을 기기 밖으로 보내지 않습니다(플랜 토큰은 메모리에서만 복호화해 공식 CLI에 전달). API 키가 필요 없습니다. 유료 one-shot과 무료 app-server 경로를 지원합니다. v0.3.0부터 HTTP MCP bridge를 제공하며 도구 호출은 DSH 승인 UI를 통과합니다. contract 문서와 `node --test` gate가 있습니다.

Agent SDK를 통해 공식 그대로의 바이너리 Claude Code를 DeepSeek Harness 내부의 model provider이자 subagent로 사용합니다.

DeepSeek Harness용 visual browser입니다. 기본 Browser 아래 오른쪽 사이드바 탭에서 Chrome을 binary JPEG frame stream으로 실시간 전송합니다(스크린샷 polling 없음). Agent는 token을 적게 쓰는 번호 지정 대화형 요소 보기로 조작합니다.

DSH용 화면 테스트 진행 HUD입니다. 테스트 대상 앱 위에 클릭을 통과시키는 패널을 띄워 각 단계의 예상/실제 결과와 대기 중인 사람이 마우스와 키보드를 다시 사용할 수 있는지 보여줍니다. arm64와 x86_64 공용 사전 빌드 바이너리이므로 Xcode Command Line Tools가 필요 없습니다. 패널은 macOS 14 이상이 필요합니다.

DSH 데스크톱 창을 마지막 크기로 유지합니다. 메인 창의 바깥 프레임을 물리 픽셀로 기록해 다음 시작 때 작업 영역 중앙에 복원합니다. 창이 표시되기 전에 적용되어 부팅 애니메이션도 올바른 크기로 재생됩니다. 설정에는 12개 프리셋(1024x768~3840x2160), 사용자 너비/높이, 복원 시 가운데 배치 스위치, 즉시 적용이 있습니다. 선택은 바로 적용되고 저장됩니다. 크기 변경 helper 실행 파일은 사용자 컴퓨터에서 빌드합니다. C# 소스는 플러그인에 포함되며 첫 실행 시 기본 제공 Windows csc.exe로 빌드(1회 약 110 ms 측정), state file 옆에 캐시되고 시작은 약 90 ms입니다. 불가능하면 짧게 실행되는 powershell.exe를 사용합니다. 바이너리 미포함, npm 의존성 없음, 외부 네트워크 요청 없음. Windows 전용.

WSL에서 Windows 서비스 상태를 읽습니다. 서비스를 나열하거나 이름으로 하나를 조회해 종속성, 로그인 계정, 바이너리 경로를 확인할 수 있습니다.

AI 에이전트용 릴리스 playbook입니다. npm 설치 CLI, DSH 플러그인, skill bundle을 제공하고 npm, GitHub+Gitee 이중 remote, DSH marketplace, cargo crates.io, PyPI, PyInstaller exe, Go 단일 바이너리, Rust 단일 바이너리, Electron/Tauri 데스크톱 배포를 다룹니다. EN/ZH 이중 언어.

구성 가능한 executablePath 필드가 가리키는 모든 Claude 호환 CLI 바이너리를 실행하는 서브에이전트 위임 프로바이더입니다.

Installs and runs Android native command-line tools from inside DSH: fetches aarch64 bionic packages from the Termux repository, unpacks them in pure JS and runs them through /system/bin/linker64, with no root, no Shizuku and no external package manager.

Connects DeepSeek Harness to LRC's local structured memory: distills conclusions every 8 turns, drops near-duplicates by character-level Jaccard similarity (≥ 0.85), and writes them to a local LRC store. Five tools — lrc_recall, lrc_forget, lrc_remember_now, lrc_handoff and lrc_status — cover on-demand recall, retracting wrong entries, immediate writes, session handoff and a status line. On first run it downloads a per-platform LRC binary (win32-x64, darwin-arm64 or linux-x64, SHA256-verified) and starts an isolated instance, so the LRC desktop app is not required; data stays in $DSH_HOME/cache/lrc-plugin/data unless LRC_BASE points at an existing instance.