플러그인

구성만으로 동작하는 번들로, DSH의 MCP 클라이언트를 통해 Ouroboros를 마운트하여 인터뷰, Seed, 실행, 평가, 진화 워크플로 도구 36개를 DSH 내에 노출합니다.

dsh용 특허 작성 게이트키퍼 — 아이디어를 먼저 중국 선행기술과 대조해 검증한 뒤, 5자 정렬 인터뷰, 8장 공개 초안 작성, 도면과 시뮬레이션 실행, 7차원 검토, docx/PDF 내보내기를 진행합니다. 스킬은 바로 사용할 수 있고, 검색·내보내기·실험 도구는 비활성 상태로 제공되는 번들 Python MCP 서비스에서 옵니다 — ~/.dsh/patent-services.yaml에 한 줄을 넣으면 활성화되며, uvx가 PyPI에서 wheel을 가져옵니다.

작업 전에 요구사항을 인터뷰합니다. 요청이 명확한지 판단하고 불명확하면 핵심 질문을 합니다. strict 모드에서는 사용자가 채팅에서 4개 항목 요약을 확인할 때까지 편집 도구를 거부합니다. 확인된 선호는 2계층 메모리에 보관합니다.

DeepSeek Harness Web용 AI 면접 연습: 네 가지 모드(개념 복습, 모의 면접, 시나리오, LeetCode Hot 100)에서 문제를 생성하고 답변을 채점하며 해설을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 OMX 스타일 워크플로 스킬 모음입니다. deep-interview, ralplan, ralph, autopilot, team, code-review, visual-ralph, canslim-trader 등 20개 이상을 포함합니다. autopilot은 기본적으로 Agent Teams 협업을 사용하며 네이티브 DSH 도구로 다시 작성되었습니다. vision 기반 UI 매칭도 지원합니다.

프로젝트 결정을 채팅 기록 대신 일반 Markdown으로 보관합니다. 메인 문서와 모듈별 문서에 각 항목의 file:line 인용을 기록합니다. 에이전트가 질문해 미결 사항을 확정하고 작업 복잡도·확장성·유지보수성·코드 품질·재사용성 5개 축의 점수를 산출해 모델 선택 옆 버튼에 표시합니다. 세션 하나에 여러 프로젝트를 연결할 수 있으며 small/medium/large 규모에 따라 항목 한도가 넓어집니다. 트리거 단어가 나타나면 메인 문서의 재사용 파이프라인 섹션을 주입합니다.

DSH용 증거 기반 기업 및 채용 실사: 증거 수준과 함께 출처를 기록하고, 증거로 범위가 제한된 주장을 추가하며, 공식 등기부로 법인 실체를 검증하고, 검증 체크리스트와 면접 질문이 포함된 PROCEED/VERIFY/STOP 보고서를 렌더링합니다.

DSH 사이드바의 로컬 우선 캐릭터 아카이브입니다. 인물에 관해 질문하고 답을 Markdown 카드에 기록하며 SillyTavern 캐릭터 카드를 가져오고 소설을 장별로 쓰며 카드와 월드북으로 역할극을 합니다. 카드에 기록하는 내용은 사용자가 직접 작성한 자료에서 인용할 수 있어야 합니다.

사용자에게 프로젝트에 대해 인터뷰하고, 프로젝트 타임라인/간트 차트를 생성하며, Word 또는 Excel로 내보내는 DeepSeek Harness 플러그인.

Career knowledge base vault with ten agent skills for setup, capture and import, audit, JD resumes, interview prep and review, plus Feishu interop.

베타: DeepSeek Harness 프로젝트 감독자입니다. 상시 규칙과 웹 패널(스위치 3개, 배정 모드)로 목표를 병렬 팀메이트 대화로 나누고 엔지니어링 기준을 확인하며 신규 프로젝트 요구사항을 인터뷰하고 초보자를 보호합니다. 상시 규칙은 저장소 키트 설치 프로그램을 통한 별도 선택 단계입니다.