플러그인

Reactive Resume용 DeepSeek Harness 플러그인: 이력서와 입사 지원을 MCP를 통해 Harness 세션으로 연결합니다.

WeKnora 지식 베이스에 대한 4개의 읽기 전용 도구: 지식 베이스 나열, 하이브리드 패시지 검색, 한 문서의 청크를 순서대로 재조립, 그리고 재개 가능한 세션 ID를 사용하는 WeKnora 자체 인용 RAG 또는 ReAct 에이전트 답변.

저장소 하나에 세 부분: DSH 플러그인 패키지용 런타임 인젝터(주입·핫 리로드·언로드, 개발 스테이징 도구 전면 승격, 자가 치유 라우팅, 설정 페이지 플러그인 관리자), 작업 인식 추론 모드 라우터 agent preset(router-standard / router-spec / router-react), 그리고 작업 상태를 디스크에 고정하는 6개 도구(commit_star, lock_stage, revise_do, edit_plan, mark_task, redteam_verdict)를 갖춘 단계적 2층 작업 프로토콜. 인젝터 구현이 동봉되어 의존성 목록이 아닌 동작 자체를 함께 가져옵니다.

에이전트를 위한 도구 카탈로그입니다. SEO 및 SERP, 백링크, 소셜, 인물 및 기업 정보 보강, 광고 라이브러리, 스크레이핑 등 원하는 작업에 따라 약 2,600개의 외부 엔드포인트를 검색하고, 각 엔드포인트의 매개변수와 호출당 가격을 확인한 뒤, 서버 측에서 주입된 자격 증명으로 호출합니다. 스킬과 함께, TREG_TOKEN이 설정될 때까지 비활성 상태를 유지하는 MCP 행도 함께 제공됩니다.

Claude Code 스타일의 전체 화면 터미널 UI: 픽셀 고래 헤더, 실시간 상태 표시줄, 스트리밍 사고 확장을 제공합니다.

DSH Web UI용 데스크톱 펫으로, 25가지 투명 애니메이션, 화면 배회, 클릭 반응, 드래그를 지원하며 재현 가능한 에셋 생성 파이프라인도 포함합니다.

19개의 다른 코딩 에이전트의 세션 기록을 DeepSeek Harness로 가져옴: 로컬 인덱스 기반의 호출, 세션 요약, 파일별 기록 도구, 각 단계 전 선택적 자동 호출 지원.

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.

제로 키 시장 데이터 MCP 서버(dsh 번들): A주/HK/미국 시세, 섹터 순위, 선물, 자금 흐름, 7x24 뉴스를 위한 5개 MCP 도구와 3단계 상위 소스 폴백을 제공한다.

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.

모든 웹페이지의 픽셀 단위 클론. URL을 붙여넣으면 측정된 Vite + React 복제본을 얻습니다.

각 모델에서 사용 가능한 reasoning effort를 0-30 시각적 강도 스케일에 매핑하는 적응형 reasoning 슬라이더 스킨. 초상화, 배경, 인터페이스 색상이 동기화되어 변화합니다.

각 요청을 처리한 릴레이 사이트에 토큰을 귀속시키는 사이드바 사용량 패널로, 기존 공급자 설정에서 읽어옵니다: 오늘/이번 달/전체 누계, 사이트별·모델별 세부 내역, 연간 활동 히트맵, New API / Sub2API / DeepSeek 잔액.

각 턴이 호출한 스킬(모델이 로드, /name으로 입력, 또는 없음)을 보고하고 로컬 스킬 디렉터리를 관리합니다: 붙여넣은 저장소, 폴더, SKILL.md 또는 zip 주소에서 설치하고, 스킬 meta.yaml에 중국어 표시 이름을 설정하며, 스킬을 제거할 때 백업을 유지합니다.

각 턴에서 어떤 스킬이 호출되었는지(모델이 로드한 것, /name으로 입력한 것, 또는 없음) 보고하고 로컬 스킬 디렉터리를 관리합니다. 붙여넣은 저장소, 폴더, SKILL.md 또는 zip 주소에서 설치하고, 스킬 meta.yaml에 중국어 표시 이름을 설정하고, 백업을 유지한 채 스킬을 제거할 수 있습니다.

텍스트 선택 → 주석 작성 → 메시지와 함께 전송하며, 답변이 각 주석에 다시 매핑됩니다.

DeepSeek Harness 서브에이전트 제공자로서의 baro입니다. 여러 스토리로 이루어진 목표를 위임하면 병렬 실행, 독립적 검토, 검증된 결과를 돌려받을 수 있으며 사이드바에서 실시간 실행 패널을 제공합니다.

다중 머신 원격 워크스페이스: 여러 SSH 호스트를 관리하고, 네이티브 워크스페이스 추가 흐름(시스템 폴더 선택기 / 로컬 경로 / 원격 디렉터리 탐색)에서 로컬 또는 원격 워크스페이스를 선택할 수 있습니다. 원격 워크스페이스를 실제 로컬 폴더에 미러링하고 rw_* 도구로 조작합니다. 선택기는 로컬 탭에서 열리는 가운데 정렬된 모달이며, 원격 경로에는 `/`가 자동으로 채워지고 각 디렉터리 단계가 실시간으로 자동 완성됩니다.

코드 우선 React 및 TypeScript 태스크 앱을 인라인, Canvas, 전체 화면 또는 localhost에서 렌더링합니다. 상호작용 상태는 이후 에이전트 턴에서도 사용할 수 있으며, MCP 및 API 접근은 승인 기반으로 제어됩니다.

OpenMAIC: 강의실, 슬라이드, 인터랙티브 위젯, 소크라테스식 교수법을 제공합니다.

DSH 세션용 실행 미로: 에이전트의 실제 경로—주요 전진, 실패 또는 막다른 우회, 되돌아가기, 요청 재시도, 서브에이전트 분기—를 하나의 wall-clock 타임라인에 그리며, 각 레인 아래에는 같은 축을 공유하는 세 개의 트랙(tool-call 밀도, token pulse, context pressure)과 그 아래 결정론적 분석 패널(tool result matrix, failure-recovery chains, duration distribution)이 있다; 세션 탭에서 실시간으로 자라는 모습을 보거나 최대 5개의 세션 로그를 업로드해 같은 축으로 비교할 수 있다.

DeepSeek Harness Web UI를 위한 유동적인 스트리밍 렌더링과 부드러운 스크롤.

레드팀 수행 모드: 대상 조직 이름 하나를 보내면 플래너 세션이 5개 역할의 실행 팀(정찰, 자산 분류, 취약점 발견, 익스플로잇, 내부 피벗)을 최대 3개 동시 에이전트로 운영합니다. 스킬과 리소스를 사전 점검하고 누락된 키나 VPS를 처음에 한 번 요청하며, 내장된 최초 실행 온보딩 스킬이 안내합니다. 점수는 병합된 침입 점수 규칙(8개 범주 / 25점)을 따르며 서버 측 상한, 최고 권한 우선, 서비스별 중복 제거가 적용되고 자체 등록 계정은 점수를 받지 않습니다. 발견 사항은 발견 시각과 함께 로컬 SQLite 팩트 베이스에 기록되어 상시 오른쪽 콘솔 12개 탭에 표시됩니다(발견 타임라인이 있는 자산 매핑, 에이전트 명단, 세션/터널 상태, 5단계 공격 체인, 점수 대상, 각 점수의 획득 방법을 밝히는 보고서, 범주별 POC/EXP 지식 베이스, 스킬별 사용 가능성 판정이 있는 스킬 라이브러리). 네이티브 스킬 23개, redteam_* 도구 53개, 한 명령 자기 업데이트를 제공합니다.