플러그인
DeepSeek-Harness 플러그인을 찾아보고, 필터링하고, 설치하세요.
플러그인 10개 찾음
rapid-mlx-dsh-provider
raullenchai/rapid-mlx-dsh-provider
DeepSeek Harness(dsh)용 네이티브 Rapid-MLX 프로바이더 — dsh가 settings.yaml 대신 서버에서 모델 정보를 읽습니다.
dsh-local-ai
perrylink/dsh-local-ai
모델 관리, 헬스 체크, 규칙 기반 로컬 라우팅, 클라우드 폴백이 포함된 DeepSeek Harness용 Ollama 프로바이더.
dsh-qwen38-local-qol
yunado/dsh-qwen38-local-qol
로컬 Qwen3.8 계열(llama.cpp 또는 NInfer)용: 요청별 thinking 예산, 압축 백엔드, 설정 탭.
AItelier (dsh)
linxuhao/aitelier
MCP를 통해 DSH에서 AItelier 파이프라인 실행: 39개 도구(읽기 22, 쓰기 17)로 다단계 SkillFlow 파이프라인을 생성, 실행, 검사, 편집, 내보내기, 가져오기. 단계는 DSH 세션이 아닌 AItelier에서 실행되며 run_id로 폴링되고, 엔진 강제 체크포인트에서 일시 중지하여 answer_checkpoint로 응답하며, 단계별 추적 및 단계 출력을 나중에 읽을 수 있도록 남깁니다. add_provider / map_model / edit_role은 개별 역할을 로컬 또는 더 저렴한 엔드포인트로 지정합니다. aitelier-pipelines 스킬을 번들.
aitelier
linxuhao/aitelier
DeepSeek Harness에서 AItelier를 서브에이전트로 사용합니다: SkillFlow 파이프라인 생성, 편집, 실행, 내보내기, 가져오기. 클라이언트 전용이며 실행 중인 AItelier 백엔드(Docker; README 참조)가 필요합니다.
tool-guardian
luminarisoftwares/tool-guardian
Fronts stdio MCP servers with three router tools (list_capabilities, describe_tool, call_tool) so schemas load on demand instead of riding every request; shapes every tool result through a deterministic output ladder that archives the original first (retrieve_spill reads it back); prices tool groups in tokens and can hide built-in groups per agent. Bridges to a standard-library Python router, so Python 3.9+ is required.
context-guardian
luminarisoftwares/context-guardian
Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).
dsh-llm-ollama
1035041186/dsh-llm-ollama
dsh-llm-ollama는 DeepSeek Harness(dsh)용 커뮤니티 플러그인으로, Harness가 Ollama 네이티브 프로토콜(/api/chat)을 통해 로컬 Ollama 서비스에 접속할 수 있게 합니다. 바로 사용 가능: dsh 공식 파일을 전혀 수정하지 않으며, 설치하면 '설정'에 Ollama 페이지가 생기고 세션 모델 선택기에서 해당 제공자의 모델을 선택할 수 있습니다.
dsh-model-manager
ansonfishing/dsh-model-manager
Control panel for local LLM inference servers in the DSH web view: service registry with health checks and stop controls, named parameter profiles for llama.cpp, SGLang and vLLM with pre-save KV/VRAM validation, GPU detection, and tok/s benchmarks.
dsh-local-llm
wertybsd/dsh-local-llm
Local LLM integration plugin for DeepSeek Harness