플러그인

텍스트 전용 모델을 위한 비전 브리지: 이미지를 붙여넣으면 구조화된 JSON 증거(OCR, 레이아웃, 의미 분석)를 반환합니다.

Superdesign 캔버스에서 UI 및 마케팅 그래픽을 다루는 디자인 스킬입니다. 저장소를 읽어 맥락을 파악하고 디자인 시스템을 추출한 뒤, Superdesign CLI를 통해 분기 가능한 디자인 초안, 플로우 페이지, 재사용 가능한 컴포넌트를 생성하고 반복합니다.

텍스트 전용 에이전트를 위한 웹 검색 브리지: 웹이나 X에 질문하면 구조화된 JSON 증거(검색, 가져오기, 인용)를 반환합니다.

DeepSeek Harness용 에이전트 스킬. 러시아어 텍스트를 다시 작성하여 AI 생성의 64개 마커(관료적 표현, 차용역, ChatGPT 지문)를 제거합니다. 코퍼스 보정 스캐너, 감사 모드, 작성자 음성 보정 기능을 제공합니다.

10개의 에이전트 스킬로 구성된 QA 파이프라인: 요구사항 분석, 테스트 전략, 케이스 작성 및 리뷰, E2E(Playwright) 및 API 자동화, 탐색적 테스트, 회귀 범위 및 버그 분석, 형식 규칙, 리스크 모델 및 스키마 검증기를 갖춘 공유 지식 베이스 지원.

블록 단위 주소 지정 문서 편집: geml_get / geml_set / geml_check 등을 노출하는 MCP 서버를 통해, 에이전트가 파일 전체가 아니라 Markdown 또는 GEML 문서 내 주소 지정된 하나의 블록만 읽거나 다시 쓸 수 있습니다. GEML 작성 스킬과 프로젝트 호출 그래프를 GEML 코드맵으로 구축·탐색하는 코드 그래프 스킬을 함께 제공합니다.

AI 코딩 에이전트를 위한 엔지니어링 워크플로 시스템 — 필수 계획, TDD, 검증, 리뷰, 지능형 코드베이스 그래프 분석.

DeepSeek Harness용 AI-for-Science 연구 워크플로 스킬, 에이전트형 AI를 사용하는 연구자와 대학원생 대상: 각도별 파일의 다각도 문헌 검토, 주의사항 목록이 있는 실험 설계, 그림과 논문 읽기; 각 작업은 파일과 두 번째 모델용 교차 검증 브리프를 반환합니다. 의존성 없음, MIT.

AI 에이전트를 위한 안정적이고 편집 가능한 PPTX 생성 — 시맨틱 IR 입력, 네이티브 DrawingML 출력

다중 렌즈 구조 분석 스킬: 4개 범주에 걸친 16개 렌즈로 adversarial-first 분석을 수행하고, 10개의 구조 분석 도구, 신뢰도 보정, 사실에 근거한 계층형 출력을 제공합니다.

AI 에이전트를 위한 안정적이고 편집 가능한 PPTX 생성 — 시맨틱 IR을 입력하면 네이티브 DrawingML을 출력

Biomedical research plugin for DeepSeek Harness (dsh): biomcp MCP server tools, scientific plotting skills, and deep-research subagent

dsh용 전역 스킬 허브: Claude Code, 프로젝트, .skill-package 스킬을 ~/.dsh/skills에 통합, 참조/복사 방식 가져오기와 슬래시 메뉴 사용 지원

DeepSeek Harness 的 Skills 管理器：在 设置 → 插件 → Skills 标签页中发现 GitHub 上的 Agent Skills 仓库（SKILL.md 技能包，topic:agent-skills / dsh-skill / claude-skills），查看详情后一键安装 / 移除。技能装入 $DSH_HOME/skills，skill-filesystem 热加载，无需重启。支持 GitHub 代理。