플러그인

DeepSeek Harness에서 보이는 Chrome 및 Edge Agent Windows를 제어하기 위한 BrowserSkill 브리지, 네이티브 브라우저 도구, 접근성 및 VOM 관찰, 스크린샷, 소유 멀티 세션 제어, 라이브 Web UI 오버레이 지원.

접근성(Accessibility) 우선의 macOS 컴퓨터 사용 기능: 최신 상태 관찰, 오래된 상태 거부, 범위가 제한된 권한, 안전한 입력을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 ROS2 디버깅 툴킷 및 로봇 상태 비전 분석: 노드/토픽/서비스/액션/인터페이스/TF 열거, 전체 그래프 토폴로지 JSON, rosdep 검사, 승인 게이트 빌드 및 커스텀 메시지 스캐폴딩, GUI 스크린샷 및 멀티모달 비전 관찰, 헤드리스 RViz2 오프스크린 렌더링(저폴리 메시, 직접 픽셀 읽기, GPU 패스스루 - 30Hz 모션 렌더링) 및 병렬 VLM 실시간 분석.

세션 간 메모리와 제로 토큰 결정적 회상(bigram-Jaccard를 FTS5 BM25와 RRF로 결합, 중국어 인식 토큰화), 반복 관찰을 강화하는 강화, 그리고 active-stale-archived 수명 주기에서 제자리로 다듬어지는 SKILL.md 파일로 구체화되는 절차를 제공합니다. archive와 rollback은 되돌릴 수 있으며, ingest와 disposal은 각각 사용자가 선택한 자율성 단계를 노출합니다. 충돌과 중요도가 높은 쓰기는 항상 사람 검토로 가며, 어떤 것도 자동 삭제되지 않습니다. Node 22.5+가 필요합니다.

DSH용 무개입 런타임 텔레메트리: 모든 세션이 작업, 모델 등급, 도구, 실패, 소요 시간, 상태를 통계 섹션이 포함된 사람이 읽기 쉬운 저널에 자동 기록(순수 관찰자 — 도구 없음, LLM 호출 없음, 주입 없음)

DeepSeek Harness용 Windows 데스크톱 자동화: 접근성 우선 observe/act 루프와 표준 도구 30개(요소/좌표 타깃, auto/a11y/event 전략 라우팅), 대체된 관찰 및 재실행 금지 안전 시맨틱, 영구 킬 스위치, RuntimeId/rect-drift 스테일 보호, 채팅 카드와 플로팅 패널(라이브 ops, 프레임 월, 환경 자동 감지 설정), 저해상도 모델용 타일 비전 설명, JSONL 감사 추적, pid 허용 목록. Windows 10+ 및 uiautomation과 pillow가 포함된 Python 3.9+ 필요(설정 페이지에서 설치 가능).

Security-audit facts AI coding agents cannot compute, plus a verdict gate: euthyna history attributes deleted lines to commits and flags those from security fixes (--origins finds the first introducer), euthyna coverage reports which changed symbols no test ever invoked, and euthyna gate checks each finding against six gates, downgrading any without evidence to an observation.

Distills session work into background observations and reflections to preserve context across compaction.

DSH Plugin DevKit: runtime observation kernel, isolated debug boot, host contract tests, slot preview

Conversation-level multi-agent workbench for editable task planning, real child-session observation, plan-versus-runtime comparison, and evidence-backed recovery previews; tested with DSH 0.1.1-rc.2.

Clean Architecture reference library for DSH: 8 pinned reference repos (Go, Java, C#, Python) indexed into a local FTS5 database, with assertion rules, a review ledger, and a read-only observation panel.

Step-0 observation probe for dsh-compaction-audit: logs every compaction/* session event and probes whether shadowedSeqs still resolve to readable events in session.events. Observe-only; never injects, never blocks.

휴먼 인 더 루프 도구(`human_task` / `human_task_ready_check`): 사용자가 실제 세계 행동을 수행하거나 관찰 결과를 반환할 때까지(GUI 조작, 게임 테스트, 시각 검증, 하드웨어 점검) 에이전트를 일시 중지하며, 세션 동의와 자리 비움(AFK) 존재 확인으로 제어되고, 웹 작업 대화상자를 통해 구조화된 JSON 결과를 반환합니다.

채팅 이미지를 고정된 OpenAI 호환 비전 모델로 라우팅하고 사실에 근거한 관찰을 선택된 메인 모델에 반환합니다. 세션 범위 관찰은 리플레이·압축·재시작을 넘어 재사용됩니다.

anywhere-claude-mem의 git 동기화를 DSH 피어로 전환하는 DeepSeek Harness 플러그인: 세션 시작 시 여러 기기 간 메모리를 가져오고, 새 프롬프트/관찰 내용이 claude-mem worker에 도착하는 즉시 내보냄

Memory bridge between DeepSeek Harness and ai-memory: runs ai-memory's finalize-session when a DSH session ends, so the observations it already captured become searchable wiki pages. Skips subagents, queues concurrent session ends, and sweeps sessions abandoned by a forced restart. Requires a separately installed ai-memory server with its DSH lifecycle hooks wired by hand — ai-memory’s own install-hooks does not support DSH; this plugin only finalizes what capture has already recorded.

A headless-first macOS Computer Use driver for DeepSeek Harness with AX-first observations, window-bound multimodal evidence, host-owned approval, and evidence-backed action receipts

Insight dock for the DSH Web GUI: lets an agent park a short, strictly-bounded side observation while it works, shows it above the composer, and lets the user ask to hear it later — with a context anchor that survives context compaction.

Linux X11 computer use for DeepSeek Harness: 9 tools (screenshot, move/click/drag/scroll mouse, type, key combos) driven by a zero-dependency Python XTest helper — native-pixel coordinates, per-action verification, optional auto-observation screenshot.

Human-in-the-loop tools (`human_task` / `human_task_ready_check`): pause the agent until the user performs a real-world action or returns an observation (GUI operation, game testing, visual verification, hardware checks), gated by session consent and an AFK presence check, returning a structured JSON result via a web task dialog.

Observational file-mutation rollback for the fs tools: write/edit pre-images are checkpointed as git blobs or snapshots and restored through a model-facing rollback_files tool or a /rollback command.