플러그인

논문 라이브러리, PDF 리더, 튜터. 인용 페이지 링크가 정확한 구절로 이동해 강조하며 논문 내 선택 부분을 질문할 수 있습니다. 읽기 계획·절별 지도·세션 간 채점 퀴즈 포함. MinerU(셀프 호스팅은 가입 불필요, mineru.net 클라우드는 token 필요)는 스캔 PDF를 읽고 수식을 클릭 인용(LaTeX를 채팅으로 전송)/QK^T 검색하며 페이지별 표시합니다. 선택적 embeddings endpoint는 의미 검색을 추가합니다. 삭제는 복구 가능한 .trash로 이동. 스크롤/단일 페이지, 전체 화면 오른쪽 바, 경로 복사, 번역 PDF, babeldoc 원문↔중국어 전환(사전 설치 불필요). 전사/검색과 문서는 기본적으로 로컬에 남고 cloud MinerU/embeddings/번역 endpoint를 켤 때만 관련 텍스트가 지정 서비스로 전송됩니다.

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

설정 → 플러그인에 있는 플러그인 관리자 탭: 설치된 모든 플러그인에 중국어 이름과 쉬운 설명을 제공하고, 원클릭 활성화/비활성화, UI 내 메모 편집, 설치된 카탈로그에 대한 검색/필터링을 지원합니다.

Web GUI의 궤적 탭을 신규 사용자 친화적인 라운드별 스토리라인, 쉬운 언어의 도구 라벨, 카테고리 필터 및 퍼지 검색으로 대체합니다.

Web GUI의 trajectory 탭을 초보자 친화적인 라운드별 스토리라인, 쉬운 언어의 도구 라벨, 카테고리 필터, 퍼지 검색으로 대체합니다.

DeepSeek Harness용 원클릭 간결한 출력 스타일: 결과 우선, 군더더기 없음, 동일한 작업 깊이. 모든 최종 응답은 일반어 다이제스트 카드로 시작하며(텍스트 선택하여 복사), 세션별로 범위 지정되고 헤드리스/CLI에서도 작동하며, /concise 명령, style.md 오버라이드 및 로컬 API를 제공합니다. 다이제스트 카드의 링크와 파일 경로는 클릭 가능한 칩으로 렌더링됩니다: URL은 이동하고 로컬 파일은 OS 기본 앱으로 엽니다(v0.9+). 단계별 사전 생성 계약 알림(v0.11.2+)은 감사 보고서/테이블 형식 응답에서 다이제스트 누락을 측정 가능하게 수정합니다.

DeepSeek Harness용 원클릭 상태 점검: 0-100 점수, 쉬운 언어의 문제 목록, 프로파일의 cordis.patch.yml을 통한 안전하고 가역적인 수정.

DeepSeek Harness Web UI용 쉬운 언어로 작성된 플러그인 카탈로그 및 프로필 관리자.

DSH 插件：用你选的模型把最终回答润色成大白话，默认显示润色版、原回答可折叠。

DSH plugin: plain-language narration, an uncertainty gate, and mid-run interruption policy for DeepSeek Harness agents.

Agent preset for DeepSeek Harness: the standard tool stack plus four working rules written into the persona prompt — a project keeps at most four documents (intro, decisions, change log, current state and next steps), those documents describe only the current state with no AI edit history or superseded decisions, no git commit or push or pull request until the user explicitly asks, and a careful-coding workflow (restate the goal and done-criteria first, surgical diffs, evidence before claiming success) with plain-language reports.

Beginner panel for DeepSeek Harness: routes a plain-language request into ready-to-use plans (prompt variants, matching skills, advanced moves) with a local keyword engine and fills the chosen plan into a new session in one click.

Plain-language trust dashboard for the dsh trust family: aggregates the nine channels (injection interception, write denials, egress blocks, custody-chain verification, tool-surface and prompt drift, leftover scans, forgotten compaction constraints, profile composition) into one right-sidebar panel with a single status light and event cards that translate engine jargon into sentences a non-security user can act on; the read and egress engines run from the package's own npm dependencies so those channels work even without the sibling plugins, and absent plugins simply show as not installed.

A one-line caption above the composer that tells you what the AI is doing right now: the step number, the action (e.g. running npm test), and whether it is still going, done, or failed with a short plain-language reason. Inferred locally from tool calls and the thinking text; no model calls, no network requests, no writes to DSH data.

Turns one plain-language request into a live workbench window: a sidebar panel asks a few clarifying questions, the model writes a single-file HTML artifact, and the plugin mounts it in a resizable floating window or a standalone browser tab. Declared window actions are recorded as info-level project journal entries (without their payloads), and workbenches can be imported, exported, or installed from a market index.

Select a passage in a DSH conversation and read a plain-language explanation in a floating panel, which carries the surrounding message as the context. Three explanation depths (plain / general / pro) that re-explain on the spot when switched; optional web search and local file lookup (the model decides by default, and a button can force one lookup that reports only what is new); follow-up questions; and a button that hands the whole exchange to a new session in standby mode - the background is queued without waking the model or spending tokens. Settings live on the host in settings.json, and nothing is written until you press save. The repository also ships an OpenAI-compatible endpoint and a browser extension (source).

Bounded self-managed long-term memory (Hermes-style MEMORY.md / USER.md with hard character limits and a safety scan), a review that runs after every turn and writes plain-language notes or refines an existing skill instead of adding a near-duplicate, a curator that finds and surgically repairs skills the loader would silently discard, cross-session search over past messages, and a learning card above the composer that appears only when there is news and asks before it deletes or rewords a memory.

Resume screening plugin for HR in DeepSeek Harness: ingest up to 100k Word/PDF/Excel resumes into one searchable library with skills / coarse categories / ingest time, auto-ingest & de-dupe new resumes, then screen by plain-language criteria — rule pre-filter in the database plus LLM fine-judge on the shortlisted few, CSV export. Works on DeepSeek Harness 0.1.7 through 0.2.x, tested on 0.2.0-rc.1.