플러그인

DeepSeek Harness 번들로 제공되는 ARIS 연구 워크플로 스킬: 82개 스킬과 Codex를 통한 크로스 모델 적대적 검토.

텍스트 전용 모델을 위한 describe_image 비전 도구: 이미지(로컬 경로, URL, 첨부)를 구성 가능한 OpenAI 호환 비전 엔드포인트로 보내고, 반환된 텍스트만 세션에 들어간다.

dsh 웹 GUI용 스킬 센터: 로드된 모든 스킬을 소스별로 탐색하고, 모델 호출을 활성화/비활성화하며, 새 스킬을 만들고, 복구 가능한 휴지통으로 삭제합니다.

dsh 웹 GUI용 스킬 센터: 로드된 모든 스킬을 소스별로 탐색하고, 모델 호출을 활성화/비활성화하며, 새 스킬을 생성하고, 복구 가능한 휴지통으로 삭제.

텍스트 전용 모델을 위한 비전 브리지: 이미지를 붙여넣으면 구조화된 JSON 증거(OCR, 레이아웃, 의미 분석)를 반환합니다.

DSH 웹 GUI용 고정 코너 웨일 위젯 — 잔액, 오늘의 사용량, 피크/오프피크 요금이 반영된 턴당 비용 표시. 잔액 알림 및 일일 예산 버블은 편집 가능. A/B 가중 선택과 무작위 텍스트 또는 이미지를 지원하는 모듈 기반 커스텀 버블 큐 포함. OpenAI, OpenRouter, Kimi, SiliconFlow, Ark, Zhipu, MiniMax 등 30개 이상의 벤더 템플릿을 제공하며 모델별 잔액과 구독 쿼터 표시. 작업 완료 사운드, 오디오 가져오기, 커스텀 역할, 리소스 관리자도 탑재. 로컬 전용이며 텔레메트리 없음.

DeepSeek 모델용 시스템 프롬프트 아머 플러그인: 순서 100에 무조건적 준수 프롬프트 섹션을 추가하고, 보정 메타데이터가 있는 프로필 도구를 제공하며, 세션 프로젝션으로 구동되는 실시간 아머 상태 배지를 표시합니다.

BrowserSkill(bsk) 브라우저 자동화를 모델에 노출하는 DeepSeek Harness 도구 플러그인

텍스트 전용 모델에 비전 기능 추가: 이미지를 붙여넣으면 모델이 Vision Toolkit 변형으로 전환되어 이미지 Q&A, 다중 이미지 비교, 긴 스크린샷 OCR, 스크린샷 기반 UI 재현, 요소 그라운딩, 픽셀 차이를 지원합니다. 기본적으로 API 키가 필요 없으며, 작성자가 호스팅하는 무료 서비스로 머신당 하루 100장까지 처리 가능합니다. 자체 공급자로 변경하도록 구성할 수 있습니다.

DeepSeek Harness(dsh)용 TongFlow 스튜디오 플러그인: 촬영팀 스타일 프로젝트 모델, 에이전트가 작성하는 TongFlow 워크플로, 결정론적 미디어 생성, 내장 캔버스.

DeepSeek Harness에서 AI API 릴레이와 LLM 프록시에 대한 로컬 보안 감사를 실행하여, 프롬프트 인젝션, 모델 대체 신호, 도구 호출 재작성, 오류 유출, 스트림 무결성, 프로필 제한 Web3 위험에 대한 마크다운 보고서를 생성합니다.

stdio MCP를 통해 dsh를 로컬 SandBase Harness 런타임에 연결하여 에이전트 및 세션 관리, 턴 스트리밍, 아티팩트 검사, 작업 취소를 수행합니다.

공인 보안 DSH 컬렉션: 9가지 작업 모드(레드팀 코디네이터, 펜테스트, 코드 감사, 바이너리 분석, 공격-방어, AV 우회, 인시던트 대응, 클라우드 보안, CTF 해결) 및 15개의 런타임 플러그인을 설정 페이지에서 원클릭 배포, 설치, 업데이트 및 제거로 관리.

답변에 인라인으로 렌더링되는 인터랙티브 UI 컴포넌트: 레이아웃, 차트, 폼, 퀴즈, mermaid, 3D 씬을 지원하며 모델로 되돌아가는 액션 이벤트 루프를 포함합니다.

ChatGPT(Codex), Claude, Grok 구독을 DeepSeek Harness LLM 제공자로 사용, 설정 로그인, 모델 카탈로그, 사용량, 그리고 image_generate, video_generate, x_search 도구 지원.

비공식 Command Code LLM 프로바이더: 실시간 모델 카탈로그와 reasoning-effort 지원을 갖춘 `commandcode` 라우트를 등록합니다.

대화 내 생성형 UI: 모델이 채팅 스트림에 인터랙티브 HTML 카드를 렌더링하며, 스트리밍 미리보기와 샌드박스 렌더링을 지원합니다.

화이트박스 AGI 아키텍처 탐구: 메타인지(자기인식 루프), 지속적 학습(지식 플라이휠), 월드 모델(조건 공간, 시공간 메모리 그래프), 자기 개선(부트스트랩 규율), 제로 LLM 화이트박스 파이프라인, 감사 가능한 신뢰 가드레일.

각 모델에서 사용 가능한 reasoning effort를 0-30 시각적 강도 스케일에 매핑하는 적응형 reasoning 슬라이더 스킨. 초상화, 배경, 인터페이스 색상이 동기화되어 변화합니다.

설정에서 구성하고 컴포저에서 선택하는 영구적인 멀티모델 팀 기능으로, 멤버별 모델/도구 정책을 지원합니다. 메인 에이전트는 각 전송을 검토/복구 루프 상한이 있는 유계 DAG로 동적으로 계획하며, Run Center는 공식 Harness 사용량 이벤트로부터 재시도와 멤버별 토큰을 추적합니다.

각 요청을 처리한 릴레이 사이트에 토큰을 귀속시키는 사이드바 사용량 패널로, 기존 공급자 설정에서 읽어옵니다: 오늘/이번 달/전체 누계, 사이트별·모델별 세부 내역, 연간 활동 히트맵, New API / Sub2API / DeepSeek 잔액.

각 턴이 호출한 스킬(모델이 로드, /name으로 입력, 또는 없음)을 보고하고 로컬 스킬 디렉터리를 관리합니다: 붙여넣은 저장소, 폴더, SKILL.md 또는 zip 주소에서 설치하고, 스킬 meta.yaml에 중국어 표시 이름을 설정하며, 스킬을 제거할 때 백업을 유지합니다.

모델이 데이터베이스에 연결하고 SQL을 작성할 수 있게 합니다.

DeepSeek Harness용 장기 기억은 일반 Markdown 형식으로, 파일당 하나의 사실을 저장하며 모든 편집기에서 읽을 수 있습니다. `MEMORY.md` 인덱스는 `ctx.tools.guard()`에 의해 200줄/25KB의 엄격한 상한이 적용됩니다. 상한을 초과하는 쓰기는 거부되지만, 크기를 줄이는 다시 쓰기는 항상 허용되어 비대해진 인덱스를 단계적으로 압축할 수 있습니다. 플러그인 자체는 기억을 쓰지 않으며, 무엇을 남길지는 사용자와 모델이 결정합니다. 동일한 저장소는 Claude Code, Codex, Kiro, OpenClaw에서도 사용됩니다.