플러그인

증거 검증형 조사 에이전트 프리셋입니다. 단계마다 시스템 확인 관찰만 사용하고 L3+ 주장은 독립 평가기에 보내며, 세션을 재생 가능한 원장과 탐색형 도메인 온톨로지로 정리합니다. DSH >=0.1.7-alpha.1 필요.

데스크톱 펫(QQ펫 스타일): 화면 모서리에 떠 있으며 드래그, 먹이 주기, 놀아주기가 가능합니다.

DeepSeek Harness의 세션 간 메모리입니다. 세션이 바뀌어도 사용자와 프로젝트를 기억하고, 유휴 시(autoDream) 메모리를 통합하며, 충돌하는 기억은 검토하도록 보류하고 재생 가능한 감사 기록을 남깁니다. SQLite와 편집 가능한 Markdown 미러는 로컬에 저장됩니다. 키워드·벡터·BM25·엔터티 그래프의 4가지 검색, 대화형 메모리 패널, 모델 도구 10개, MCP 서버, 외부 API, CLI를 제공합니다. 요약과 통합은 이미 설정한 호스트 모델로 실행하며, 로컬 embedder를 사용할 때 의미 검색이 완전히 오프라인으로 동작합니다.

꿈을 꾸는 기억 — DeepSeek Harness를 위한 세션 간 메모리입니다. 세션을 넘나들며 기억을 불러오고, 잠자는 동안 자동 통합하며(autoDream), 충돌하는 기억을 동결해 검토로 넘기고, 재생 가능한 감사 추적을 유지합니다. SQLite 기반의 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔티티 그래프, 대화형 메모리 패널에 더해 외부 API와 CLI를 제공합니다.

꿈꾸는 메모리 — DeepSeek Harness의 세션 간 메모리: 세션을 넘나들며 기억하고, 잠자는 동안 자동 통합(autoDream)하며, 충돌하는 기억을 검토용으로 동결하고, 재생 가능한 감사 기록을 유지합니다. SQLite 기반 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔터티 그래프, 인터랙티브 메모리 패널, 외부 API와 CLI를 제공합니다.

MCP를 통해 AI 챗에서 OriginLab Origin 과학 플로팅을 구동합니다: 62개 도구. 모달 대화상자 와치독, LabTalk 안전 게이트, release/reconnect, 초기/고정/가중치 파라미터를 이용한 피팅, 세밀한 플롯 및 시트 편집, 매트릭스 도구, FigureSpec 선언형 YAML(diff 및 재생 가능), MCP Resources 읽기 전용 스냅샷, matplotlib-figure 브리지, 패널 레이블이 있는 PowerPoint 어셈블리, Graph Gallery 템플릿 검색, EPS 내보내기, 파일 접근 화이트리스트, 시각적 회귀 베이스라인, 결정론적 읽기 검증이 포함된 편집 가능한 OPJU 결과물.

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.

DSH Web을 플레이 가능한 풀스크린 1인칭 Minecraft 스타일 복셀 인터페이스로 제시 — 단순 색상 스킨이 아님: 사용자는 영구적인 Three.js 블록 세계를 걸어 다니며 인월드 시설과 워크벤치를 통해 네이티브 워크스페이스, 세션, 대화, 툴, 모델 선택, 권한, 컨텍스트 정보 및 컴포저에 액세스합니다.

의존성 제로, 이벤트 기반 음성 알림 플러그인: 추가 모델 불필요, 토큰 비용 없음. 시스템 내장 자연 음성으로 음성 출력하며 Windows와 macOS를 모두 지원합니다. 최종 응답 알림, 승인 및 질문 경고, 선택적 이벤트 알림(턴 종료, 명령 완료, 목표 변경, 도구 오류, 할 일 업데이트), 재생 가능한 최종 응답, 이중 언어 비주얼 설정 페이지를 제공합니다.

갈게임 생성기: 워크스페이스의 스크립트 문서와 캐릭터/배경/BGM/애니메이션 자산(img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/)을 제공하면 설정 가능한 세이브 슬롯([存档 N], 기본 9), 다중 포즈 변형 전환이 가능한 화자 추종 스프라이트([表情]), 오프닝/엔딩/CG 애니메이션([op]/[ed]/[cg]), BGM 재생/정지/볼륨 조절, if줄 분기가 있는 플레이 가능한 비주얼 노벨 웹 페이지를 생성합니다.

공식 고래 외곽선을 그린 데스크톱 펫으로 데스크톱 앱과 웹 UI 모두에서 동작합니다: SVG 애니메이션과 표정이 에이전트 상태(생각 중, 작업 중, 완료, 오류, 확인 대기)를 따라가며, 개수 배지를 달고 실행 중인 다른 세션을 따라다닐 수도 있습니다. 찌르기, 끌기, 흔들어 어지럽히기, 화면 가장자리에 밀착시키기, 커서를 머리 위로 문질러 쓰다듬기가 가능합니다. 7가지 팔레트, 4가지 크기, 합성 사운드, 라이트/다크 테마 동기화, 플레이 가능한 웹 미리보기.

재생 가능한 타임라인에서 세션을 재생하고 단계별 토큰 사용량을 확인할 수 있습니다. 민감한 작업 감사, 비용 추정, 포크 계통 보기, 세션 비교, 독립형 HTML 리플레이 내보내기가 가능합니다.

DeepSeek Harness용 페르소나 엔진: 하나의 config.json이 AI의 자기 명칭(모델별·계층별), 당신을 부르는 방식, 관계적 태도, 캐릭터 텍스트, 개별 토글이 있는 항목별 작업 계약, 사고 체인 언어, 외형과 답변 어조(모두 선택 사항이며 모델별 재정의 가능), 그리고 사람의 확인을 조건으로 하는 장기 기억을 제어합니다. AI는 후보를 덧붙일 수만 있고, 사람의 확인 줄이 이를 효력화하며, 로그는 물리적으로 추가 전용이고 재생 가능합니다. 확인된 항목은 인용된 '지시가 아닌 데이터' 블록으로 주입됩니다. kind 태그가 붙은 항목은 확인 시 임의의 파일로 라우팅될 수 있고 프롬프트에 도달하지 않습니다. 세 개의 프롬프트 섹션은 조립할 때마다 디스크에서 재평가되므로 편집이 재시작 없이 다음 단계부터 적용됩니다. 페르소나 프리셋은 공유 가능한 JSON 스냅샷이며 SillyTavern 캐릭터 카드를 읽고(v2/v3) 쓰며(v2), 기억은 절대 포함하지 않습니다. 런타임 의존성 없음, 네트워크 없음, 셸 없음. 오류가 나도 세션이 깨지는 대신 빈 섹션으로 저하됩니다. 빈 상태로 배포되며 무언가 쓰기 전까지는 설치해도 아무것도 바뀌지 않습니다.

Laya 타입 지정 결정(`noul` yes/no, `choice`, `score`)을 일급 Cordis 서비스(`ctx.laya`)로 제공하고 모델이 볼 수 있는 `laya_ask`와 `laya_plan` 도구를 추가합니다. 플러그인 자체는 아무것도 설치하거나 다운로드하지 않습니다: 직접 시작하는 `laya-mcp serve` 사이드카의 클라이언트이며, 첫 도구 호출에서 불분명하게 실패하는 대신 사이드카가 실행 중이 아니라고 보고합니다.

DSH Web UI에서 텍스트를 선택하면 원래 대화를 참조해 해당 맥락의 번역과 의미 설명을 스트리밍합니다. 패널에 다시 재생할 수 있는 기록을 남기고 항목을 전체 세션으로 승격할 수 있습니다.

DSH 웹 UI 안에서 Ximalaya 팟캐스트와 오디오북을 청취합니다: 앨범 검색, 페이지 단위 트랙 탐색, 재생 바(이전/재생/다음, 탐색, 볼륨, 속도)를 통한 재생을 제공합니다. QR 로그인 후 "Mine" 페이지에는 좋아요한 트랙(클릭하여 재생), 최신 에피소드 힌트가 있는 구독 앨범, 팔로우한 앵커와 그 공개 앨범이 나열됩니다. 호스트는 Range를 지원하며 오디오 스트림을 중계하고 `ximalaya_play` 도구를 등록해 에이전트가 요청 시 검색하고 재생할 수 있습니다.

전체 화면 동영상 부팅 스플래시입니다. 시작 시 mp4를 재생하고 클릭으로 건너뛸 수 있습니다. 직접 영상을 가져올 수 있으며 재생 불가 코덱은 자동으로 H.264로 변환합니다.

DeepSeek Harness 데스크톱용 네온 픽셀 테마입니다. 플레이 가능한 공중전·돼지 슬링·과일 자르기 배경, 마우스 조작, 슬링 게임의 낮/밤 전환을 제공합니다.

model prefill에서 tool schema를 숨기고 decision model API로 한 번에 하나씩 tool을 공개합니다. 실행 중인 decision-model API endpoint와 PATH의 pnpm이 필요합니다.

DSH session log용 읽기 전용 진단 도구입니다. 22개 이름 지정 진단(token 낭비, 재시도/실패 반복, context 비대, 세션 간 기억 상실, 유휴 MCP server 및 skill)을 제공합니다. 각 발견 사항은 `session.v4.jsonl.zstd#L101-L110` 같은 재현 가능한 증거 locator와 실행 가능한 처방으로 이어집니다. 처방은 profile-patch YAML 조각 또는 현재→제안 값을 보여 주는 command이며 risk, verification, source를 포함합니다. feedback command로 거부한 처방을 폐기할 수 있고 보고서에는 피드백으로 제거되었다고 적힙니다. 의존성 0, 기본 외부 전송 0, session 파일을 쓰지 않습니다.

`manim_card` 도구로 Manim Python을 렌더링해 채팅 스트림에서 재생 가능한 애니메이션 카드로 만듭니다. 코드는 포함된 runtime으로 브라우저에서 실행되므로 로컬 Python이 필요 없습니다. 동영상 내보내기는 local Manim CLI가 설치되어 있으면 사용하고, 아니면 브라우저에서 프레임 단위로 처리합니다.

DeepSeek Harness 승인 가디언입니다. reviewer 모델이 권한 요청이 사용자에게 전달되기 전에 판정합니다. System One decision API backend(TypeSafe Jev, SiliconFlow, 자체 호스팅 Laya), 설정 가능한 낮은 신뢰도 정책, 허용 규칙 whitelist를 지원합니다.

himalaya / notmuch로 메일 목록과 검색을 합니다(전송 기능 없음).

/repro는 최소한의, 비밀 정보가 제거된, 재현 가능한 문제 번들을 내보냄: 세션 로그, 실패한 명령, Git diff