플러그인

DeepSeek Harness를 위한 고신뢰성 Feishu/Lark 브리지: QR 원클릭 인증, 카드 기반 명령과 의도 확인 카드, 최소 1회 무손실 아웃박스, 미디어 송수신, /doctor 세션 로그 ZIP, 그리고 세션을 올바른 워크스페이스에 배치하는 재사용 가능한 DSH Web GUI를 제공합니다.

composer에서 원클릭 프롬프트 향상 — 초안을 구조화된 프롬프트(역할 및 목표, 실행 가능한 단계, 출력 형식, 승인 기준, 엣지 케이스)로 재작성하고 전후 미리보기, 되돌려 채우기, 실행 취소를 제공합니다. 의도를 변경하거나 요구 사항을 지어내지 않습니다.

SSE 스트리밍, 대화 컨텍스트 인식(템플릿 vs 의도 다듬기 전략), 편집 연속성 메모리 체인, 실행 취소, 폴백 및 연결성 테스트가 있는 모델 라우팅을 사용하여 프롬프트 초안을 분석하고 다시 작성하는 컴포저 옆에 최적화 버튼 추가.

dsh용 자동 사고 노력 라우팅: 로컬에서 미세 조정된 7개 질문 분류기(ModernBERT, 842MB, <1초 CPU 추론)가 무의도 메시지에 대해 low/high/max를 선택합니다. 세션 내 재시도가 배제 제약 하에서 티어를 에스컬레이션(low → high → max)합니다. 저지 서비스에 도달할 수 없는 경우 안전하게 low로 실패합니다. 입력 바의 티어 칩은 라이브 티어와 최근 20개 판단을 표시합니다. 모든 추론은 로컬에서 수행됩니다 - 작업 텍스트는 기기를 절대 떠나지 않습니다.

Agent-Body의 장기 커널: 플러그인을 하나의 몸으로 조직합니다. 각 명령은 신경 임펄스가 되어 처리해야 할 장기를 결정적으로 자극하고 사용할 역량을 지정합니다. 가변 간격의 심박(경보 시 빠르게, 유휴 시 느리게)이 운영자 지시, 고유수용감각, 항상성 경고를 시스템 전반에 전달합니다. 반사궁은 모델 호출 없이 발화합니다. 실패는 결정적 원인 판별(도구 누락/인수/권한/시간 초과/네트워크), 처방, 재확인 루프를 거치며 인수 오류는 자동 재시도되지 않습니다. 없는 장기는 역량 중복이 가장 큰 장기가 보상하고, 도구 스키마는 현재 의도로 제한됩니다(측정 84.7% 감소, 리포지토리 내 재현 가능). 이 항목은 agent-body 리포지토리의 커널 플러그인 패키지입니다.

Windows 워크스페이스 사전 승인 기능입니다. 사용자가 명시한 디렉터리에 DSH 0.1.7 이상 sandbox 시작에 필요한 WRITE_OWNER를 포함한 전체 제어 DACL ACE를 추가해 반복되는 전체 접근 승격 프롬프트를 없앱니다. 설정에서 새로 등록하거나 추가한 경로만 허용하며 시스템 디렉터리는 차단합니다. Windows 전용입니다.

컨텍스트 압축에 Headroom(Apache-2.0)의 코드 스켈레톤 방식과 TokenPilot(arXiv:2606.17016)의 추정기 방식을 결합합니다. 발표 수치: Headroom은 코딩 에이전트 토큰 20%, JSON 60–95% 감소(동일 답변); TokenPilot은 장기 세션 비용 최대 60% 감소. 모두 해당 프로젝트의 보고값이며 이 플러그인의 측정/벤치마크가 아닙니다. DSH에서 압축 프로필, Auto Compact 임계값, 스켈레톤 압축을 설정합니다. DeepSeek V4 tokenizer로 측정하고 같은 리비전의 개수를 검증합니다. 미지원 모델은 fail-open으로 원래 도구 결과를 유지합니다. 턴 중 스켈레톤 압축과 끝부분 의도 요약을 공식 JSONL 압축 안에서 수행합니다.

컨텍스트가 차기 전에 보조 모델이 대화를 짧게 요약하고, 디스크 원장은 재시작 뒤에도 유지되며 호스트 압축 후 다시 연결됩니다. 세션 모델은 6개 풀(economy/mechanical/main/hard/vision/review)에서 하위 작업 모델을 고르며, Auto는 소형 의도 분류기로 라우팅하고 신뢰도 임계값을 넘을 때만 바꿔 프롬프트 캐시를 유지합니다. 3줄 워터마크 뒤에 진행 중인 하위 에이전트를 보존하며 포크 백업·인계 문서·압축·재기동의 4단계를 자동 수행합니다. /ctx-pause, /ctx-resume, /ctx-handover로 수동 진행도 가능합니다. 선택적 Agent Teams, 텍스트 전용 모델용 /vision, 큰 차이를 테스터와 독립 검토자에게 보내는 단계별 검증을 제공합니다. 설정 UI, README, 언어 설정은 11개 언어입니다. MySQL/Redis 읽기 전용 검증, 커밋 메시지 생성, 요구사항/설계 문서 규칙 스킬 3개를 포함합니다. 한 실제 종일 세션의 측정 사례에서는 6회 접기로 이전 메시지 209개를 대체했고 라이브 컨텍스트는 수만 토큰 수준을 유지했습니다.

5계층 의도 인식 파이프라인(규칙, pgvector 검색, Jev 점수화, 미세 조정된 중재, LLM 대체 경로)입니다. 시나리오 관리 UI, PostgreSQL 저장소 및 배포 가능한 API 서비스를 제공합니다.

DSH용 DeepSeek Web archive 읽기 전용 도구입니다. 세션 목록/다운로드/검색, share-list, 100개 세션 기록을 활동 막대와 주제 cluster가 있는 고밀도 한 페이지로 요약하는 digest를 제공합니다. Web client가 쓰기 작업을 rate limit하므로 쓰기는 의도적으로 노출하지 않습니다. QR 로그인 방식의 별도 deepseek-ops Python client(github.com/Panniantong/deepseek-ops, 다른 작성자)가 필요하며 `scriptDir`을 해당 경로로 설정해야 합니다.

DeepSeek Harness composer prompt 향상 기능입니다. model selector 옆 버튼은 보조 LLM을 한 번 호출해 초안을 제자리에서 다시 쓰고 composer undo는 유지합니다. `/prompt-enhance` slash command는 초안을 건드리지 않고 결과를 command result 줄로 반환합니다. profile patch에서 전용 고속 provider/model로 호출을 고정할 수 있습니다. 원래 의도·언어·정보를 유지하고 코드/명령/path는 그대로 보존하며 내용을 만들거나 placeholder로 부풀리지 않습니다.

DeepSeek Harness용 Java 효율 개발 플러그인입니다. .java 파일의 결정적 자동 수정, 토큰 절약형 템플릿 의도, JDK/Gradle/Android SDK/FFmpeg/LWJGL/IDEA의 크로스 플랫폼 검색 및 지속 캐시를 제공합니다.

Deep PTC mode는 DeepSeek Harness용 오픈소스 에이전트 프리셋입니다. 내장 PTC 도구를 유지하면서 작업 계약으로 DeepSeek 정체성, 모델에 무제한 토큰 예산을 지시해 읽기/명령/검사를 생략하지 않게 함, 예상 규모별 계획(내부 최대 5분, 승인 없이 표시 최대 20분, 초과 시 승인 필요), 불분명한 의도는 추측하지 않고 질문하는 원칙을 적용합니다. 공식 shell/job/question 도구를 감싸 대기를 제한합니다. 포그라운드 명령은 30초 뒤 백그라운드 작업으로 이동(설정 가능)하고, 사용자의 steering 메시지는 대기를 끝내 모델이 읽게 합니다. 5초 초과 포그라운드 pause와 run_code의 긴 timer는 거부하고 질문은 시간 제한 방식으로 처리합니다. 설치된 Harness의 공식 PTC 선언에서 프리셋을 파생해 upstream 구성 변경, 모듈 제거/이름 변경도 상속하므로 기존 세션이 깨지지 않습니다. 실행기는 Automatic, WSL Bash, Windows PowerShell, native Zsh, native Bash 중 선택합니다.

DSH 작성기 아래에 ✦ 버튼을 추가합니다. 설정된 기본 모델을 한 번 호출해 원래 의도와 언어를 유지하면서 초안을 더 완성도 높은 프롬프트로 바꾸고, 전송하지 않은 채 작성기 내용만 교체합니다.

DSH의 채팅 기반 image-deck 작업대입니다. 의도에서 스토리보드 스크립트를 만들고 페이지별 prompt와 AI 이미지를 생성하며 각 페이지를 수정합니다. 디자인 스타일 프리셋 9개를 제공하고 PDF/PPTX로 내보낼 때 각 슬라이드는 한 장의 전체 페이지 이미지입니다.

작성기용 4단계 프롬프트 개선기입니다. 시스템 단계는 항상 LangGPT 구조(# Role / Profile / Skills / Rules / Workflows / Initialization)의 시스템 프롬프트를 생성해 작업 초안을 실행 에이전트의 프롬프트로 다듬습니다. 다른 단계는 가볍게 정리하거나 한 문단 또는 5개 섹션 브리프로 바꿉니다. 반복 작업대에서 선택적 요구사항으로 편집 가능한 기반을 다듬고 채워넣기/실행 취소를 지원합니다. 의도는 바꾸지 않고 요구사항을 지어내지 않습니다.

작성기용 4단계 프롬프트 강화 기능입니다. 버튼이나 전역 단축키로 초안을 가볍게 정리하거나, 한 단락·5개 섹션 브리프·8개 섹션 시스템 프롬프트로 다시 씁니다. 전후 비교 패널, 다시 채우기, 실행 취소를 제공합니다. 의도를 바꾸거나 요구사항을 지어내지 않습니다.

v0.8.6은 시작 충돌을 수정합니다. Host runtime package는 설치하지 않는 optional peer입니다. TypeSafe Jev(System One 결정 모델)를 DeepSeek Harness에 end-to-end 연결하고 도구 7개를 제공합니다: `jev_decision`(1회에 1–25개 병렬 typed verdict, noul/choice/score, 보정된 신뢰도, 중앙값 266–484ms, 산문 없음), `jev_choose`(2–10개 방안을 적합도 0–3/위험으로 순위화해 추천 선택), `jev_batch`(0.8.6 신규: 텍스트 1–20개, 판단 1–5개, 텍스트당 실제 호출 1회·동시성 제한; 실패 행은 추측 없이 원시 오류 반환), `jev_usage`(로컬 측정 및 선택적 로컬 한도), `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify`(고정 27문항 실시간 벤치마크, 동시성 6에서 26/27=96.3%). 원장은 기본 `$DSH_HOME/jev-usage.json`에 저장됩니다. Remaining은 API에서 가져오는 잔액이 아니라 선언 잔액에서 `balanceSince` 이후 로컬 측정 지출을 뺀 값이며 조작하지 않습니다. API key 누락은 명시 오류, 등록 실패는 표면별 격리. 클라이언트는 refresh, 서버는 Host 재시작이 필요합니다.

DSH 의도 맞춤 기능입니다. 에이전트가 먼저 여러 방향을 예측하고 매 라운드마다 묶음 확인 질문을 하며, 분포를 좁혀 하나로 수렴시킨 뒤 사용자의 확인을 요청합니다. 오른쪽 아래 플로팅 패널과 로컬 JSONL 아카이브를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 자동 모델 티어 라우팅입니다. 사용자 지시마다 티어를 한 번 결정합니다. 복잡한 요청은 상위 티어에서 계획하고 저비용 티어에서 구현하며, 단순한 요청은 계속 저비용 티어를 사용합니다. 결정론적 가드와 TTL 승격 폴백이 있습니다.

EDA 엔지니어용 Cadence SKILL(Virtuoso Lisp) 어시스턴트입니다. 공식 문서 기반 API 검색(IC6.1.8 매뉴얼 5권에서 3,557개 항목, signature 신뢰도 표시, API를 지어내지 않음)과 코드를 실행하지 않는 정적 분석을 제공합니다. 어휘 깊이 좌표계를 사용해 iterator 안전 삭제와 위치별 copy() 보호, printf 자리표시자·인자 대조, 루프 내 nth의 O(N²) 감지, 페이지 참조가 있는 deprecated API, 위험 의도 가로채기, CIW 오류 로그 분석을 수행합니다. host 측 타사 종속성은 없습니다.

키워드, 병음, 의도 또는 AI로 DSH 설정 페이지, 탭, 항목을 즉시 찾아 바로 이동합니다.

모든 DSH 라우트에 비전을: 웹 컴포저에 이미지를 붙여넣으면 의도를 반영해 자동 분석하고, 워크스페이스 이미지 읽기는 Kimi/MiniMax 비전 서브에이전트에 위임하며, 붙여넣은 원본은 편집용으로 실체화합니다.