플러그인

AI Agent용 중국어 인터넷 조사 Skill입니다. 8개 주요 플랫폼에서 최근 30일간의 논의를 검색하고 플랫폼 간 화제를 추적해 원본 출처가 포함된 보고서와 매일 전체 인터넷 인기 순위를 제공합니다. Claude Code, Codex, OpenClaw를 지원합니다.

에이전트를 위한 증거 검증 기반 통합 검색: 120개 이상의 엔진과 다국어 라우팅, 수직 도메인 및 구조화된 모달리티 카드, 10개의 MCP 툴과 wide_research 오케스트레이션, 증거 점수를 보강하는 fetch-verify 루프를 제공합니다.

88개의 패키징된 연구, 소셜 인텔리전스, 마케팅 및 비즈니스 에이전트 스킬을 파일 시스템 Skill 프로바이더를 통해 dsh에 마운트합니다.

공식 워크플로 엔진 위에 구축된 적응형 심층 리서치 오케스트레이터입니다.

ARS Claude Code 플러그인(GitHub에서 44k+ 스타) 포팅: DeepSeek Harness용 학술 연구 스킬 — 딥리서치 에이전트 팀, 논문 작성 파이프라인, 다관점 동료 심사 패널, 엔드투엔드 오케스트레이터, 그리고 16개의 /ars-* 명령어를 제공합니다.

적응형 심층 리서치 오케스트레이터입니다(워크플로 엔진).

멀티 플랫폼 리서치·딥 서치 파이프라인: harvest_scout가 GitHub, Web, Twitter, Reddit, 샤오홍슈, Bilibili, YouTube를 병렬 탐색하고 harvest_deep_research가 종합 리서치 보고서를 자동 작성합니다. 추출, 교차 소스 검증, 신뢰성 감사도 제공.

중국 산업·기술 조사 보고서 작성 skill입니다. 오프라인 DOCX 빌드 파이프라인 `build_docx.py`가 9장 구성, 쉬운 표현의 연대표(Section 2.1), 5차원 기술 병목 기준, Make-vs-Buy 비용·보상 절충을 적용합니다. `check_threads.py`로 검증하고 3단계 자동 목차가 있는 `.docx`를 만듭니다. Python 3.9+와 lxml이 필요합니다.

PubMed 딥 리서치 도구 세트: 문헌 검색, 저자 조사, 동명이인 판별, 기관 통계, 사제 매칭.

Multi-round deep research in the DSH sidebar: each round fans sub-questions out to parallel sub-agents, then continues from where the last round stopped and writes a cited report.

DeepSeek Harness(dsh)용 생의학 연구 플러그인입니다. biomcp MCP 서버 도구, 과학 그래프 작성 skills 및 deep-research 하위 에이전트를 제공합니다.

DocChain 지식 베이스 및 문서 변환 도구입니다. filename/content/metadata 검색, doc_id/name으로 찾고 내용 읽기, topic 목록, 일괄 업로드, 문서→Markdown 변환, 이미지 유사도 검색, 문서별 이미지 설명을 sidecar Markdown으로 저장, 심층 조사 흐름을 제공합니다. 각 스크립트 기능은 in-process 네이티브 DSH tool(doc search/content search/filename search/topic info/metadata search/upload/image search/image describe/doc2markdown)로도 제공됩니다. 설정에서 주소와 자격 증명이 각각 있는 여러 환경을 관리하고 한 번에 전환하며 환경별 topic을 미리 선택합니다. doc2markdown을 제외하면 docchain service URL과 API key가 필요합니다. 이미지 설명에는 OpenAI 호환 multimodal endpoint도 필요하며, 기본 내부 gateway model은 설정할 수 있습니다.