플러그인

dsh용 자동 사고 노력 라우팅: 로컬에서 미세 조정된 7개 질문 분류기(ModernBERT, 842MB, <1초 CPU 추론)가 무의도 메시지에 대해 low/high/max를 선택합니다. 세션 내 재시도가 배제 제약 하에서 티어를 에스컬레이션(low → high → max)합니다. 저지 서비스에 도달할 수 없는 경우 안전하게 low로 실패합니다. 입력 바의 티어 칩은 라이브 티어와 최근 20개 판단을 표시합니다. 모든 추론은 로컬에서 수행됩니다 - 작업 텍스트는 기기를 절대 떠나지 않습니다.

`workspace-write`와 `danger-full-access` 사이에 `auto` 권한 프리셋을 추가합니다: 분류기가 일상적인 샌드박스 에스컬레이션을 한 번 승인하고, 위험하거나 불확실한 요청은 계속 사람에게 전달됩니다.

DeepSeek Harness용 CC 스타일 자동 승인: 결정적 거부/허용 규칙에 회로 차단기 및 거부 안내를 갖춘 2단계 허용/거부 분류기를 결합합니다.

도시 데이터 AI 분류 플러그인입니다. GB/T 47949에 따라 데이터 분류를 자동 추천하며 정형/반정형/비정형 데이터를 지원합니다.

컨텍스트가 차기 전에 보조 모델이 대화를 짧게 요약하고, 디스크 원장은 재시작 뒤에도 유지되며 호스트 압축 후 다시 연결됩니다. 세션 모델은 6개 풀(economy/mechanical/main/hard/vision/review)에서 하위 작업 모델을 고르며, Auto는 소형 의도 분류기로 라우팅하고 신뢰도 임계값을 넘을 때만 바꿔 프롬프트 캐시를 유지합니다. 3줄 워터마크 뒤에 진행 중인 하위 에이전트를 보존하며 포크 백업·인계 문서·압축·재기동의 4단계를 자동 수행합니다. /ctx-pause, /ctx-resume, /ctx-handover로 수동 진행도 가능합니다. 선택적 Agent Teams, 텍스트 전용 모델용 /vision, 큰 차이를 테스터와 독립 검토자에게 보내는 단계별 검증을 제공합니다. 설정 UI, README, 언어 설정은 11개 언어입니다. MySQL/Redis 읽기 전용 검증, 커밋 메시지 생성, 요구사항/설계 문서 규칙 스킬 3개를 포함합니다. 한 실제 종일 세션의 측정 사례에서는 6회 접기로 이전 메시지 209개를 대체했고 라이브 컨텍스트는 수만 토큰 수준을 유지했습니다.

계정이 제공되는 대화 모델 감지: 동시 일회용 프로브 대화를 시작하고, 스트리밍 체인 오브 사고를 단락이 열리는 방식으로 점수 매기고, 몇 초 안에 오래된 모델로 읽히는 프로브를 취소합니다. 동일한 분류기를 통해 13개의 수동 라벨 체인 오브 사고를 리플레이하는 오프라인 자체 점검 포함.

모델 풀을 유지하고 각 에이전트 단계에 추론 강도를 설정해 모델로 라우팅합니다. JSON 없이 composer에서 클릭으로 설정합니다. 라우터가 composer의 모델 칸을 맡아 세션 모델·추론 강도와 라우터 설정을 한 곳에 표시합니다. 권한 범위는 model/effort/full 세 가지이며, 수동 선택은 해당 범위에서만 적용됩니다. effort 범위에서는 선택한 한 모델에 고정됩니다. 모델별 가중치가 있는 작업 프리셋, 이미지 단계의 vision 라우팅, active todo·context pressure·token budget·subagent depth 신호, 선택형 의미 기반 작업 분류기를 지원합니다. thinking은 항상 켭니다. DeepSeek는 thinking이 켜진 요청의 기록에 thinking을 끈 도구 호출이 있으면 거부합니다.

데스크톱 앱 없이 WorkBuddy 무료/유료 모델(중국 내/해외)을 DSH에 연결합니다. 이 패키지는 @bushizhanghan/dsh-workmate로 배포되는 Faide-cyber/dsh-workbuddy의 유지보수 포크이며, 상류 항목도 이 목록에 이미 있습니다. 동일한 provider id "workbuddy-ai"가 충돌하므로 둘을 함께 설치하지 마세요. v1.2.7은 긴 시스템 프롬프트를 국내 게이트웨이의 채널 위험 분류기 뒤로 옮기고, DSH 브랜드 문자열을 바꾸며 디버그 덤프를 추가합니다. dsh 0.2.0-rc.2부터 0.2.1까지(프리릴리스 포함) 지원합니다.

DSH용 permission guard입니다. 기본 permission menu에서 4개 scope별 read/write/execute 권한을 설정하고, bash 명령용 Jev 의미 분류기는 선택적으로 사용할 수 있습니다.

LLM 비용을 줄입니다. Jev(System One) 분류기가 선언적 정책으로 각 턴을 평가해 하위 에이전트 모델 경로를 제안합니다. 일상 작업은 flash 요금으로 실행하고 어려운 부분은 메인 모델에 남깁니다. 명시적 /route 트리거, 런타임 위임 기능 게이트, 자격 증명 비식별화, 판정 로그 기반 오프라인 정책 재생을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 하이브리드 모델 라우터: 선언적 규칙, 사용자 구성 가능한 비용 제어(cost-first / quality-first / balanced), 선택적 LLM 작업 분류기 및 실패 fallback 체인.

auto 프리셋용 자율 권한 분류기: 도구 단위 allow/deny 규칙, LLM 의미 판정, 무인 세션용 git 체크포인트.

Host가 context window 초과로 거부한 세션을 복구합니다. 기본 classifier가 놓친 gateway 메시지를 다시 확인해 실제 window 크기를 가져옵니다. 가장 오래된 범위를 모델 호출 없이 하나의 checkpoint로 접습니다(tool 결과 정리, projection을 줄일 수 있을 때 host compaction engine, 또는 기계적 digest fold). 실패한 step을 재시도합니다. `context_rescue` 도구와 `/rescue`, `/rescue-status`로 같은 경로를 수동 실행할 수도 있습니다.

DeepSeek Harness용 하이브리드 model router입니다. 선언형 규칙, 사용자가 설정하는 비용 제어(cost-first/quality-first/balanced), 선택적 LLM task classifier, 실패 시 fallback chain을 제공합니다.

Subagent 모델 제어: Jev classifier가 각 턴에 label을 붙이고 agent/request hook에서 subagent 요청을 해당 provider/model/reasoning effort로 다시 씁니다. 세션별 inherit/auto/manual 선택기, task 전에 역할별로 주입하는 prompt, 과거 판정의 오프라인 재생을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 난이도 기반 자동 모델 라우팅입니다. 가상 `smart` 모델이 요청별 난이도(hard/normal/easy)와 비전 필요 여부를 분류해 이미 설정한 모델에 전달합니다. 별도 설정 없이 연결됩니다.