플러그인

로컬 오디오 파일을 템포, 조성, 다이내믹, 클리핑, 편곡 형태에 대한 짧고 쉬운 설명으로 분석합니다. 원시 측정값은 별도 블록에 보관하며 오디오는 기기 밖으로 나가지 않습니다.

컨텍스트 압축에 Headroom(Apache-2.0)의 코드 스켈레톤 방식과 TokenPilot(arXiv:2606.17016)의 추정기 방식을 결합합니다. 발표 수치: Headroom은 코딩 에이전트 토큰 20%, JSON 60–95% 감소(동일 답변); TokenPilot은 장기 세션 비용 최대 60% 감소. 모두 해당 프로젝트의 보고값이며 이 플러그인의 측정/벤치마크가 아닙니다. DSH에서 압축 프로필, Auto Compact 임계값, 스켈레톤 압축을 설정합니다. DeepSeek V4 tokenizer로 측정하고 같은 리비전의 개수를 검증합니다. 미지원 모델은 fail-open으로 원래 도구 결과를 유지합니다. 턴 중 스켈레톤 압축과 끝부분 의도 요약을 공식 JSONL 압축 안에서 수행합니다.

DeepSeek Harness에서 무료 OpenCode Zen 모델을 사용합니다. 기본은 익명이며 선택적으로 Zen 키를 쓸 수 있습니다. 카탈로그는 실행 시 Zen 공식 모델 목록에서 읽고 익명 요청은 무료 티어의 요청 검사를 따르도록 조정하며, 날짜가 포함된 측정 기록을 문서화합니다.

20개 범주를 아우르는 단위 변환 도구 상자 — 길이, 질량, 온도, 면적, 부피(미국 요리 단위 포함), 속도, 시간, 데이터 크기(십진 MB vs 이진 MiB), 데이터 전송 속도(Mbps vs MB/s), g-force를 포함한 가속도, 조도(lux / foot-candle), 압력, 에너지, 각도, 주파수, 마력 3가지 정의를 포함한 일률, 힘, 토크, 타이포그래피(px/pt/em/rem), 연비(mpg ↔ L/100km). convert_unit과 list_units 두 도구, 런타임 의존성 없음, 순수 산술이며 각 결과에는 적용된 공식이 포함됩니다.

DSH 실시간 생성 속도 gauge입니다. 반원 다이얼과 흐르는 추세 곡선, 더 세밀하고 정확한 측정을 위한 초당 50회 tok/s sampling을 제공합니다.

adb로 실제 Android를 조사·정리합니다. root 없이 dumpsys diskstats에서 앱별 데이터 크기를 읽고 저장소 조사, 앱 데이터 보존 캐시 삭제, 디렉터리 측정, 스크린샷의 5개 도구를 제공합니다. 읽기는 변경하지 않으며 쓰기는 명시적 확인이 필요합니다.

구조화 이미지 인식입니다. 로컬 sharp 측정과 클라우드 vision model을 한 번 호출해 설명, 좌표가 포함된 OCR, 객체 위치, 세밀한 속성을 반환합니다. fingerprint cache로 같은 이미지는 모델 할당량을 쓰지 않고 밀리초 만에 다시 반환합니다.

텍스트 선택 댓글과 인용 대화(dsh划词评论 / dsh-huaci-pinglun) 기능입니다. MIT 라이선스 BangBang-03/dsh-client-ui-quote 0.11.1을 기반으로 textarea 크기 측정, 테두리를 고려한 높이 계산, 긴 텍스트 스크롤을 제공합니다.

대화에서 IBM SPSS를 구동하는 논문·실증 분석 작업대입니다. `spss_check`(환경 자체 점검), `spss_variables`(.sav 변수의 라벨·유형·측정 수준·케이스 수 나열), `spss_data`(결측·이상값 확인용 사례 행 샘플), `spss_run`/`spss_run_file`(SPSS 구문 또는 .sps 실행, 상대 `CD` 및 `GET FILE` 경로 자동 재지정), `spss_analyze`(빈도, 기술통계, 카이제곱 교차표, t 검정, 일원 ANOVA, 상관, 선형 회귀 일괄 분석)를 제공합니다. 결과는 OMS에서 추출한 구조화 표입니다. SPSS 25~31 자동 탐지. MCP 서버는 의존성 없는 stdio 방식입니다.

OpenCode Go 제공자입니다. 추천 정보를 측정값으로 간주하지 않고 게이트웨이에서 모델 protocol을 검증한 뒤 사용합니다. 추론 수준은 측정된 계약을 따르며 요청은 순서가 있는 protocol fallback 체인을 거칩니다. 컨텍스트 창, 최대 출력, 이미지 입력 수치는 probe하지 않고 런타임 갱신 models.dev 계층이 선언하며, 운영자 재정의가 그보다 우선합니다. 여러 OpenCode Go 자격 증명을 Settings에서 저장·전환할 수 있습니다.

convert 도구로 단위를 변환합니다. 10개 범주(길이, 면적, 부피, 시간, 각도, 속도, 온도, 압력, 에너지/열, 전력)와 영어·중국어 별칭이 있는 단위 82개를 제공합니다. DSH 웹 뷰의 로캘 인식 Unit Converter 탭에는 범주별 모듈과 온도 차이(Δ) 전환이 있습니다.