플러그인

Managed Agents 설정 탭과 MCP 도구를 추가해 장기 실행 에이전트 작업을 Ark cloud Managed Agents로 전달한다.

DeepSeek Harness에서 장기 협업을 위한 지속형 에이전트 팀: 지속 가능한 에이전트 정체성, 프로젝트별 Workspaces, 책임을 지는 Channels, 그리고 세션 에이전트를 연결하는 Task Threads.

장기 실행 에이전트 세션용 도메인 정체성 계층: 선언 우선 도메인 주소 지정, 세션 팩토리, 4단계 일시정지, 여러 최상위 세션을 조정하는 모델 디스패치.

에이전트 단계 수를 세고 매 N단계마다 전송 예정인 배치에 진행 보고 지침을 추가합니다. 에이전트는 하는 일, 마친 일, 다음 일을 알린 뒤 멈추지 않고 계속합니다. 설정 페이지에서 간격, 프롬프트, 기본 메인 에이전트 전용 여부를 편집할 수 있습니다.

장시간 실행되는 DSH 에이전트가 사용자가 승인한 목표, 제약 조건, 결정 사항에서 벗어나지 않도록 지키는 런타임 요구사항 드리프트 가드.

장시간 실행되는 작업 중 API 429 오류를 방지하는 DeepSeek Harness 레이트 리밋 플러그인으로, 작업 회고 기능을 포함합니다.

Harness용 WSL 콘솔입니다. 배포판을 관리하고 .wslconfig와 wsl.conf를 형식이 지정된 폼에서 편집하며, 각 배포판 안에서 자체 wslx-* 도구로 명령, 파일 편집, 장시간 실행 프로세스를 수행합니다.

Bounded-context memory for long-running dsh conversations and large group chats, with a focus-limited person pipeline, a fixed injection budget, and append-only event archives.

Wakes a session when a long background task finishes after the turn has ended, and lets the model schedule its own wake-ups (once, interval, or cron with jitter) under quiet hours and a daily budget.

장시간 실행되는 DSH 세션의 주 에이전트에 설정 가능한 간격으로 진행 상황을 보고하도록 알립니다. 지수 백오프, 멈춤 감지, 세션별 Progress 탭, 수동 “지금 알림” 동작을 제공합니다.

DSH 오른쪽 사이드바의 진행 탭입니다. 대화 옆 하나의 탭에서 세션 턴 상태와 보고된 장기 작업의 진행 상황을 표시합니다.

DeepSeek Harness에서 GPT 모델용 Codex 스타일 코딩 도구와 agent 프리셋을 제공합니다: exec_command, write_stdin, apply_patch, view_image. OpenAI Chat Completions 및 Responses API 경로를 추가하고 DSH 네이티브 plan, ask, approval, compaction에 연결합니다. 장시간 명령은 DSH 백그라운드 job이 되며 제한된 head/tail 출력을 job_output으로 읽습니다. 하위 에이전트 유형마다 preset, provider, model, reasoning effort를 고정할 수 있습니다.

장시간 실행되는 서비스(개발 서버, watcher, 목 API)를 턴·세션·DSH 재시작을 넘어 유지하는 분리형 브로커 감독. Service 사이드바 탭(better-sidebar 확장 API로 등록)과 service_start/stop/restart/list/logs 모델 도구를 제공합니다.

Externalizes oversized assistant and tool messages in long sessions into project files while keeping a recent window, and archives reasoning from empty turns as a visible message so long tasks do not stall on context size.

Quest tree for DeepSeek Harness: track a long-running task as a main quest plus a branch tree, with a sidebar panel showing status, progress, markdown notes and a 'you are here' marker to prevent drift.

Host-side progress checkpoints for long DSH tasks. After N minutes or M tool calls the model is nudged to post a one-line progress note and keep working, so you can correct it before it runs far off course.

Experiment-orchestration SOP skill for long-running experiments. A top-level model drafts a decomposition plan — subtasks, the model for each, an acceptance figure with tolerance, and dependency order — and dispatches only after the user confirms that plan; each subtask then goes to a lightweight executor subagent as a self-contained prompt, and its report is confined to measured facts and the delta from the agreed figure, with judgement and decisions staying at the top level. Ships one plan template and five task templates (gather, execute, consistency check, read-only review, mechanical transform), acceptance gates split into a task layer and an experiment layer, and three rules that stop internal-consistency evidence from being presented as independent or external validation.

A right-side panel that tells you in plain words what a long-running task has finished, what it is doing right now, and what it will most likely do next — read-only, never touches your session, and you can ask it a question or just chat with it while the task keeps running. Requires the dsh-better-sidebar plugin, whose right sidebar hosts the panel.

General-purpose chat agent on a parent agent + worker sub-agent split, for DSH Desktop only: a sidebar row opens each assistant's long-running conversation, where the parent chats, records schedule, lists, memos, logs, profile, persona and projects as plain files in that assistant's workspace folder, and hands other work to background workers through the bundled complete-subagent, picking each worker's model from the ones you enable and approving their write access. A heartbeat wakes it for reminders, a daily brief and wake-ups it sets itself, and holds back during quiet hours. Through the bundled im-robot it chats over WeChat: the model decides per reply with im_route whether the reply also goes to WeChat, and images and files sent from WeChat appear in the conversation and stay in the workspace's IM/WeChat folder for a set number of days. Its tools never appear in normal sessions.

DeepSeek Harness의 장시간 실행 명령을 목적에 맞게 모니터링합니다.

장시간 DSH 작업의 진행을 실시간 표시합니다. 스크립트는 세션별 진행 파일에 JSON Lines를 추가하고 Web UI는 플로팅 오버레이와 진행을 보고하지 않은 백그라운드 작업도 나열하는 오른쪽 사이드바 탭을 그립니다. 자체 보고가 불가능한 명령은 `dsh-progress run -- <cmd>`로 감쌀 수 있습니다.

DSH Web GUI에서 장시간 백그라운드 작업 진행률을 실시간 표시합니다. 작업을 소유한 세션에 드래그 가능한 플로팅 볼을 띄우고, 열면 완료/전체, 속도, ETA를 보여 줍니다.

DSH 재시작 후 활성 Goal 세션을 자동으로 재개하여 장시간 작업을 수동으로 다시 촉구하지 않아도 계속합니다.

DSH 서비스 farm입니다. 장시간 실행되는 프로젝트 서비스를 등록/시작/중지/재시작합니다. agent 도구(farm_status/start/stop/restart/logs/register), farm.yaml 선언, 실시간 로그 추적·검색·내보내기가 있는 개요 서랍을 제공합니다.