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DeepSeek Harness용 로컬 IMAP 청구서 다운로드, OCR, 아카이브, Excel 출장비 정산 요약.

DeepSeek Harness용 로컬 IMAP 송장 다운로드, OCR, 아카이브 및 Excel 요약 번들

증거 우선 자기 진화 컨트롤러: 제한된 Cordis 후보 생성, 원샷 실제 Loader 승인, Harbor 평가, 그리고 크래시 후 재개 가능한 저널화된 계보.

Wallpaper Engine .mpkg 파일을 DSH 웹 배경으로 로드: 임베디드 비디오, 시간대별 전환, 통합 프로스트 블러, 로컬 배경화면 라이브러리 및 회전.

.claude/에서 Claude Code 자산 로드 및 DSH에 런타임 - 스킬, 슬래시 명령, 규칙, 권한 규칙(deny/ask/allow), 하위 에이전트 및 훅, Claude Code 플러그인(plugin.json / marketplace / skills / agents / MCP), .claude를 쓰기 없이 진실의 원천으로 유지하는 메모리 IR 파싱 레이어를 통해. 6개의 설치 가능한 패키지: loader, skills, permissions, agents, hooks, mcp.

"duplicate loader entry id" 부팅 충돌을 진단하고 수정합니다. 프로필 번들 전체에서 중복 로더 행을 찾아, 의존성 없는 CLI로 ID 대상 패치로 변환합니다(detect / preview / fix / verify).

로더에 독립적인 DSH Web 시작 복구 기능으로, 손상된 것으로 보이는 플러그인을 감지하여 일시적으로 건너뛰고 Boot Guard가 관리하는 변경 사항만 복원합니다.

PicGo의 기존 설정(PicGo Cloud, GitHub, S3, COS, Qiniu 또는 설치된 모든 업로더 플러그인)을 통해 로컬 이미지와 파일을 이미지 호스트에 업로드합니다. `picgo_upload` 도구와 `/picgo` 명령으로 사용합니다.

원스텝 GitHub 업로더: git을 초기화하고, README를 자동 생성하거나 개선하고, 저장소 토픽을 설정하고, 로컬 프로젝트를 GitHub에 푸시합니다.

다운로드 진행 패널: URL 다운로더, 에이전트 셸/SSH 전송 추적, 워크스페이스 블랙박스 파일 증가량 모니터링, 실시간 바이트/속도/퍼센트/예상 완료 시간을 보여주는 드래그 가능한 플로팅 패널로 표시

Bilibili/YouTube/Douyin/샤오홍슈에서 미디어를 감지하고 다운로드, 화질 및 포맷 분석 포함

Loads Claude-style plugins into DeepSeek Harness (dsh): discovers skills, commands and optional SessionStart hooks from Claude plugin directories, with hot command reload and uninstall cleanup.

시작 시 DSH 로더 트리를 스캔해 플러그인 충돌(중복 마운트, 실패/대기 중 플러그인, 중복 설정 행 id)을 감지하고, 영향을 받은 플러그인을 자동 중지하거나 복원하며, 웹 UI에 충돌 보고서 팝업을 표시합니다.

설치된 DSH 플러그인 집합을 위한 읽기 전용 상태 클리닉: 로더 상태, 의존성 무결성, 버전 호환성, 설치 스크립트 위험, 중복, 패치 무결성을 모델 도구·설정 대시보드·JSON 리포트로 제공합니다.

테마 관리 플러그인: 설정-테마 대분류, 포레스트 그린/오션 블루 내장, __ModuleLoader__.load 형식의 JS 테마 업로드 지원(overrideTokens + CSS + slots UI), 클릭으로 전환, 디스크에 영구 저장

DeepSeek Harness 플러그인: 모델이 직접 호출하는 reload_plugin 도구로, 다른 항목에 영향을 주지 않고 하나의 Cordis Loader 항목(항목 id, 모듈명, 또는 MCP serverName 기준)만 재시작 — mcp-client 서버 프로세스를 재생성

Multi-threaded downloader plugin for DeepSeek Harness: bundles aria2, probes file size and picks aria2 multi-connection or curl fallback automatically (Windows x64/arm64, Linux x64/arm64)

Shared infrastructure for data assetization plugins: business rules loader, file format adapter, report generator, path validator, audit logger Also known as @deepseek-ai/dsh-data-asset-shared.

A full-page console panel opened from the sidebar, with eight tabs: an overview; a session list read from the sessions service (title, directory, running state, updated time, with filters); installed bundles and Loader entries from pluginInventory and pluginManager, with per-bundle enable switches; a plugin market listing public topic:dsh-plugin repositories from the GitHub search API; a model and provider editor that writes the llm-pi-ai settings namespace through remote.settings.mutate (switch a session model, add or edit providers and their model lists, and store API keys via remote.credentials, merging over the stored profile so fields the form does not expose survive an edit); MCP and skills tabs; and a usage tab that reads the host's loopback /api/dsh-usage/overview document. Services are declared through ctx.inject, so a deployment that omits one mounts without the console rather than crashing.

DSH/Cordis Web plugin: a zoomable relation graph of every loaded plugin - dependencies, resolved providers, and Loader-tree nesting - as a Settings tab next to 'Plugin list'.

Diagnose duplicate DSH loader entry IDs before startup, report version-locked repair status in a read-only settings card, and apply or revert audited loader repairs through an external CLI.

Runtime observability and plugin operations panel for DeepSeek Harness: shows the profile plugin tree, real Loader fiber state, capabilities/dependencies/compatibility, current-session plugin activity and upstream source/version checks, with one-click enable/disable/update/uninstall plus a standalone startup-failure diagnostics page that works while DSH is not running.

Runtime security guard for DSH: loader import confinement, HTTP Host header validation, and source patch for VM sandbox escapes (4 CVEs). AI-assisted.