플러그인

DeepSeek Harness에 편집 가능한 대화 캔버스를 추가합니다. 그래프 연결이 캔버스 요청의 컨텍스트를 선택하며, 분기, 병합, 로컬 에이전트 세션 가져오기를 지원합니다.

DeepSeek Harness용 ThoughtDAG: 현재 DSH 세션을 무한 캔버스에서 편집 가능한 사고 그래프로 바꾼다.

설정에서 구성하고 Composer에서 선택하는 영구적인 다중 모델 분대이며, 구성원별 모델 및 도구 정책을 지원합니다. 기본적으로 리드 Agent는 간단한 작업을 직접 완료하고, 저장된 분대가 필요할 때만 위임합니다. 위임된 작업은 선택적 검토와 복구를 포함하는 경계가 정해진 DAG로 실행됩니다. Run Center는 공식 Harness 사용 이벤트에서 재시도와 구성원별 토큰을 추적합니다.

DeepSeek Harness용 시각적 멀티 에이전트 DAG 워크플로로, 실시간 실행, 재시작 복구, Feishu 연동을 지원한다.

Workflow One - DeepSeek Harness(dsh)를 위한 시각적 AI 워크플로 오케스트레이터: 멀티 에이전트 DAG, 라이브 실행, 복구, Feishu 연동(단일 패키지 에디션)

코딩 에이전트용 로컬 우선 코드 지식 그래프: 계층형 컨텍스트 압축, DAG 계획, 점진적 AST 인덱싱, 세션 간 스킬 플라이휠, 진단, 그래프 아티팩트 가져오기/내보내기를 위한 10개 MCP 도구.

DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH 이중 언어)용 Expert-mode 에이전트 프리셋: 수석 코디네이터와 17명의 도메인 전문가 서브에이전트의 자동 작업 위임. 기능: 태스크보드 스케줄러(파일 시스템 상태 머신 pending/ready/running/done/failed, 의존성 DAG, 원자적 클레임, 재시도, 충돌 복구), 품질 게이트(고위험 작업의 5단계 파이프라인: 요구사항 명확화, 구현, 검증, 독립 검토, 통합, 2라운드 재작업 한도), Five-Anchor 제약(턴별 검토/수렴/드리프트 방지/협업 확인/자원 인식), Near-distance Guidance(전문가별 ID/작업/출력 템플릿), 점진적 공개(약 28% 토큰 절약), 전문가 영속성, 전문가 간 파일 메시지 버스(직접 P2P 통신, 코디네이터 중계 0), 상호 검토, 경험 풀, 단순 작업 패스트 트랙, 자동 재시도를 통한 장애 복구. 전문가: 데이터 분석가, 카피라이터, 법무 검토, PM, 프론트엔드, UI/UX, 아키텍트, 소셜 미디어 운영, 그로스 해커, 퀀트 금융, 금융, 백엔드, DevOps, DB, QA, 보안.

Session의 서브에이전트와 지속 워크플로우를 위한 프로젝션 기반 실시간 DAG: 상태 및 탐색, 결정적인 깊은 체인 레이아웃, 맞춤/이동 캔버스 컨트롤, 현재 세션 노드 재배치를 제공합니다.

aflare 워크플로 도구를 제공하는 DeepSeek Harness (DSH) Cordis 플러그인

DeepSeek Harness용 역할 기반 다중 에이전트 팀입니다. /team 명령이 최대 12개의 전문 서브에이전트(프로덕트, 아키텍트, 리서치, UI, 백엔드, 프론트엔드, 데이터베이스, 보안, 리뷰어, QA, DevOps, 문서)를 구성하고, 공유 아티팩트(SPEC, PLAN, TASKS, STATE, REVIEW, TEST) 위에서 9단계 게이트 파이프라인(명확화, 조사, 설계, 스펙 리뷰, 계획 승인, 구현, 리뷰, 테스트, 인도)을 실행합니다. 품질 게이트는 프롬프트로 요청하는 것이 아니라 플러그인 코드가 강제합니다: 미완료 작업은 완료로 표시할 수 없고, 품질 지적은 리뷰어나 QA 역할이 판정하며, 커버리지 부족이나 예산 초과 재작업은 오버레이와 /team status에 실시간으로 나타납니다. 라이브 팀 오버레이(단계, 역할별 모델이 있는 명단, 태스크 DAG, 아티팩트 미리보기, 결정 버튼), 세션을 넘어 재개되는 영구 팀 모드, 실행별 토큰 및 시간 집계를 제공합니다. 런타임 의존성 없음, 빌드 단계 없음.

능동적 다중 모델 스케줄링 프로필: 중복 제거 및 긴급도 랭킹이 포함된 다중 소스 신호 인테이크, 4방향 execute/defer/dismiss/ask-user 결정 엔진, 병렬 모델 실행이 포함된 DAG 플랜 생성, 자동 재시도 및 모델 전환이 포함된 품질 리플렉션, 태스크 패턴 및 교훈을 위한 장기 메모리, 샌드박스 평가 및 카나리 롤아웃이 포함된 유전 알고리즘을 통한 전략 진화.

CLI, MCP, 온디맨드 Skills, 트리거, 재생 및 시각적 Canvas를 갖춘 Agents용 호스트 중립적이고 영속적인 DAG 워크플로입니다.

DeepSeek Harness용 내구성 있는 DAG 워크플로. 에이전트 작성 도구, SQLite 영속화, 재개 가능한 실행, 시각적 Canvas Studio 제공.

Git 브랜치 및 상태 처리 전문: DSH 웹 UI 오른쪽 가장자리의 Git 상태 드로어에 커밋 DAG 레인 그래프, 커밋되지 않은 변경 사항과 stash 행, 인라인 diff, 우클릭 브랜치/태그 작업, 모든 리모트에서 원클릭 fetch 제공.

GPT가 의존성 DAG를 계획하고, DeepSeek worker가 적응형 병렬성으로 작업을 실행하며, 선택적 GPT reviewer가 증분 Git diff를 감사하고 수정 라운드를 이끈다.

블로킹 드리프트를 방지하는 마인드맵 프로젝트 계획: 계획·모듈·작업을 의존성 DAG로 다루며 위상 정렬 실행 순서, 에이전트 위치 표시, 보드 편집마다의 사람 승인 게이트, git 교차 검증, 증거 기반 작업 완료를 제공합니다.

하나의 DSH 세션에서 내구성 있는 다중 에이전트 팀을 오케스트레이션: 캡틴이 멤버 서브에이전트를 생성하고, 품질 게이트를 갖춘 의존성 인식 작업 DAG를 구동하며, 영속적 사서함을 통해 조정하고, 실시간 활동 패널을 제공합니다.

Council of High Intelligence: 역사적 인물 18명으로 구성된 싱크탱크를 결성해 다관점 구조화 토론을 수행. 실시간 DAG 사이드 패널, SQLite 실행 기록, .council.yaml을 통한 프로젝트별 기본값 지원.

한 세션의 실행을 턴, LLM 단계, 도구, 스킬, 서브에이전트, 코드 변경, 테스트로 이루어진 대화형 DAG로 렌더링하는 Graph 탭을 추가하며, 실시간 상태, 재시도 집계, 임계 경로, 트래젝터리 연결을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 내구성 있는 DAG 워크플로. Agent 작성 도구, SQLite 영속성, 재개 가능한 실행, 시각적 Canvas Studio를 갖추고 있습니다.

DeepSeek Harness용 team-task: 장기 멀티에이전트 작업 — 리드가 검토된 DAG를 계획하고, 영구 멤버가 실행하며, 이벤트 로그가 단일 진실이고, 상주 리컨실러가 크래시와 재시작을 살아남습니다.

Multi-agent task decomposition, DAG workflow orchestration, and prompt caching optimizer for DeepSeek Harness.

Agent preset plugin for DeepSeek Harness that triages every request, delegates implementation to an expert, and schedules parallel work through a dependency-DAG taskboard and a file-based message bus before an independent review gate. Ships with only 11 core experts out of the box; more expert teams (Agency agents EN/ZH, classic collections) are one-click downloads from the settings page over dual GitHub/CDN channels with sha256 verification.

Workflow One - Visual AI workflow orchestrator for DeepSeek Harness (dsh), with multi-agent DAGs, live execution, recovery, and Feishu integration