플러그인

저장소 하나에 세 부분: DSH 플러그인 패키지용 런타임 인젝터(주입·핫 리로드·언로드, 개발 스테이징 도구 전면 승격, 자가 치유 라우팅, 설정 페이지 플러그인 관리자), 작업 인식 추론 모드 라우터 agent preset(router-standard / router-spec / router-react), 그리고 작업 상태를 디스크에 고정하는 6개 도구(commit_star, lock_stage, revise_do, edit_plan, mark_task, redteam_verdict)를 갖춘 단계적 2층 작업 프로토콜. 인젝터 구현이 동봉되어 의존성 목록이 아닌 동작 자체를 함께 가져옵니다.

LoopX는 장기 지평 에이전트를 위한 프로바이더 중립적이고 로컬 우선인 상태 커널 겸 컨트롤 플레인입니다. Goal, Todo, 게이트, 증거, 쿼터, 복구, 핸드오프 상태를 DeepSeek Harness 위에 유지하며, 플러그인은 CLI와 스킬을 부트스트랩하고, 제한된 동일 세션 연속을 허용하며, 정확히 바인딩된 루프를 위한 루프백 GoalBar를 추가합니다.

장기 지향 에이전트를 위한 공급자 비의존, 로컬 우선 상태 커널 및 제어 평면: DeepSeek Harness 위에서 Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery, handoff 상태를 유지하며, 플러그인은 CLI와 skills를 부트스트랩하고, 제한된 동일 세션 연속을 허용하며, 정확한 제한 루프를 위한 loopback GoalBar를 추가한다.

파일 렌더링·편집, 터미널, Git, 서브에이전트를 갖춘 전체 사이드바 워크벤치입니다. 서드파티 플러그인이 새 탭을 등록할 수 있습니다.

사이드바: 파일 렌더링/터미널/Git/서브에이전트/사용자 정의 API.

DSH Web UI용 데스크톱 펫으로, 25가지 투명 애니메이션, 화면 배회, 클릭 반응, 드래그를 지원하며 재현 가능한 에셋 생성 파이프라인도 포함합니다.

DeepSeek Harness 0.1.5-rc.1+ (DSH Desktop >= 2.0.7) 및 dsh-better-sidebar >= 0.19.0 이상이 필요합니다. 본 플러그인을 설치 또는 업데이트하기 전에 둘 다 업데이트하세요. 채팅 배경에서 로컬 Wallpaper Engine Video/Web 배경화면을 재생하고, Scene 배경화면을 추출된 정적 프레임으로 렌더링하며, 콘텐츠 등급/유형 필터, 사용자 업로드, iOS 스타일의 액체 유리 설정 창을 추가합니다.

도구 실행 전후와 턴 종료를 시도할 때 프로젝트 OMA 검사를 실행합니다. OMA CLI 의존성을 설치하고 첫 사용 시 아직 구성되지 않은 프로젝트를 초기화합니다. Node.js 22+가 필요하며 초기 설정에는 네트워크와 프로젝트 쓰기 권한이 필요합니다.

이 머신의 다른 서른세 개 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed 등)가 이미 기록한 세션 파일을 읽습니다 — 설치 이전의 세션까지 포함합니다. 여섯 개 도구(deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), /deja 명령, 런타임 컨텍스트에 추가되는 선택적 자동 회상 기능을 제공합니다. 로컬 BM25 색인, LLM 없음, 임베딩 없음, 네트워크 없음(dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Tencent CloudBase를 DeepSeek Harness용 백엔드로 사용하는 플러그인. 채팅에서 풀스택 앱을 스캐폴드하고 배포하며, 쿼리 결과를 페이징·정렬·CSV 내보내기 지원 테이블 카드로 렌더링하고, 자체 도메인에서 배포를 미리보기하며, 디바이스 코드 로그인으로 CloudBase MCP 툴셋(`mcp__cloudbase__*`)을 호출합니다.

AI 학습 동반자: 학습 계획을 세우고, 개념을 이해하고, 프로젝트를 만들어 한 과목을 완전히 익히도록 도와줍니다.

증거 검증형 조사 에이전트 프리셋입니다. 단계마다 시스템 확인 관찰만 사용하고 L3+ 주장은 독립 평가기에 보내며, 세션을 재생 가능한 원장과 탐색형 도메인 온톨로지로 정리합니다. DSH >=0.1.7-alpha.1 필요.

19개의 다른 코딩 에이전트의 세션 기록을 DeepSeek Harness로 가져옴: 로컬 인덱스 기반의 호출, 세션 요약, 파일별 기록 도구, 각 단계 전 선택적 자동 호출 지원.

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

DeepSeek Harness에 플러그인만으로 세션 간 장기 기억과 백그라운드 자기 진화 기능을 추가합니다. 5가지 기억 트랙, Git 브랜치 인식, 턴 중 자체 검토, 스킬 자체 진화 및 관리, 4가지 할 일 트랙, COI 일정 관리, 세션 브로드캐스트·검색, 프롬프트 관리, 임시 메모를 제공합니다. 코어 수정과 런타임 의존성 없이 설치 즉시 사용할 수 있고 제거하면 완전히 삭제됩니다.

기존 DeepSeek Harness 프로필에 설치할 수 있는 DeepWatch의 기능입니다.

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

설정에서 구성하고 Composer에서 선택하는 영구적인 다중 모델 분대이며, 구성원별 모델 및 도구 정책을 지원합니다. 기본적으로 리드 Agent는 간단한 작업을 직접 완료하고, 저장된 분대가 필요할 때만 위임합니다. 위임된 작업은 선택적 검토와 복구를 포함하는 경계가 정해진 DAG로 실행됩니다. Run Center는 공식 Harness 사용 이벤트에서 재시도와 구성원별 토큰을 추적합니다.

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.

GitHub 토픽 기반 플러그인 및 스킬 마켓플레이스: 자동 수집된 레지스트리(전체 dsh-plugin 토픽과 스킬 인덱스, 2시간마다 CI로 갱신)를 탐색하는 설정 페이지로, 원클릭 설치, 유형 감지, 설치 스크립트 및 호스트 섀도우 의존성 안전 확인, 환경 변수 키 관리, STANDARD.md 인식 사양을 제공합니다.

7개의 도구(doctor, setup, catalog, guide, validate, render, verify)로 스토리보드 JSON에서 1080x1920 세로형 프로모션 영상을 만들며, Remotion으로 로컬에서 렌더링합니다.

엔지니어링·생산성 스킬 27개(mattpocock/skills v1.3.1)를 포함해 별도 수동 설치가 필요 없습니다. 제작자는 400억 토큰으로 구축했으며 원래 스킬 대비 개발 효율이 10배라고 주장합니다. 초보자가 스킬 모음을 더 빨리 시작하도록 돕습니다. GitHub Issues는 완전히 지원하고 Markdown은 미리보기이며 GitLab은 아직 지원하지 않습니다. 이용과 지원에 감사드립니다.

그래픽스, 3DGS, 공간 지능 논문을 갱신합니다. 3D Gaussian Splatting, NeRF, 컴퓨터 그래픽 연구용 AI Agent Skills: 800+ 방법, 25개 범주, 12개 스킬. OpenClaw / Claude Code 호환.

DSH x Blender 직접 실시간 플러그인 v1.0 — AI 모델이 직접 TCP 채널을 통해 Blender를 구동하도록 합니다: 뷰포트 프레임, 사용자 지정 각도 렌더, 내부 루프 검색, 렌더 프로파일링, 안전한 데시메이션, 헤드리스 오프로드, 원콜 GUI 실행(15개 도구 + blender_rt_plan: 28개 패밀리 / 183개 작업). 함께 제공되는 skill: sixtysevenlf/dsh-skill-blender-modeling