플러그인

모델에 보이는 기록에서 퇴행적 추론 루프를 접어 다음 턴에 상류로 다시 전달되지 않게 합니다. 같은 문장을 반복하는 유형과 짧은 문장을 순환하는 유형을 감지해 일치 구간을 그 자리에서 대체합니다. 스스로 멈추지 않는 턴을 중단하는 보조 escape valve도 제공합니다.

자동 압축 전에 인계 메모를 작성합니다. 세션이 토큰 임계치에 가까워지면 모델에 워크스페이스의 프로젝트 checkpoint를 저장하게 하고, 선택적으로 continue 지시를 넣은 새 세션을 시작한 뒤 이전 세션을 보관합니다. 메모는 현재 압축 주기 안에 작성되어야 하며 conclusions 섹션이 실제로 바뀌어야 하므로 오래됐거나 단순히 수정 시각만 바뀐 파일은 통과하지 못합니다.

DeepSeek Harness 插件：检测思考段复读并自动打断、自动续跑。通用重复检测，不依赖白名单；支持行内重复开关、可编辑拦截提示词与聊天内提示。

DSH 네이티브 생성 시 Mixture-of-Agents입니다. 매 턴 참조 모델들이 동일한 세션 컨텍스트로 병렬 사전 초안을 만들고 하나의 집계 모델이 전체 도구로 실행합니다. 설정을 모델처럼 사용하는 레시피, F 미러/R 축약 뷰, 필수 하위 에이전트 게이트(이중 형태 세션 인덱싱), 레시피별 비전(이미지 읽기를 텍스트 전용 집계기로 전달), 조정/순찰 명단을 분리한 단계별 주기 및 주기 사이 고정 재사용이 있습니다. 품질 저하 참조 출력은 버리고 실패 알림에는 제공자 ID를 숨깁니다. 리허설 기록은 생성 위치에 고정해 매 요청에 덧붙이지 않으므로 캐시 가능한 접두부를 유지합니다(기본적으로 모든 주기에서 사용).

스트리밍 모델 출력의 자기 반복을 막는 DSH 가드입니다. 추론 또는 표시 텍스트의 퇴행 루프를 감지하고 폭주하는 턴을 중단한 뒤 수정 안내로 에이전트를 다시 깨웁니다.