플러그인

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.

DeepSeek Harness를 위한 엄선된 파일 기반 장기 기억 — 사람이 읽을 수 있는 마크다운 노트, 여러 호스트에서 공유되는 단일 일반 텍스트 파일 저장소(프로젝트 저장소 내부에 있을 경우 git-ignore 처리됨), 그리고 ctx.tools.guard()로 강제되는 결정론적 인덱스 상한

작성기용 원클릭 프롬프트 강화(5가지 모드, 메모리 체인, 멀티 모델 폴백) 및 음성 인식(클라우드 Qwen3-ASR / 오프라인 SenseVoice, 무음 시 자동 정지), 원클릭 DSH 서비스 재시작 포함.

DSH Web 입력란을 점유하는 플러그인(v0.3.0-beta.4 · 복잡한 작업 능력 팩: 3D/법선/상호작용/데이터/동시성/성능 세부사항 항목별 검증 + 자동화 수용 가능 + 중국어/영어 이중 언어 · dsh-0.1.6-alpha.1 적용). 전송 전에 독립 AI(전달자)가 프롬프트를 작업 AI에 바로 보낼 수 있는 명령으로 최적화합니다(4단계 강도, 난이도에 따른 흐름 길이, 세션별 격리, 극소형 미니 창).

DeepSeek Harness용 멀티 에이전트 소설 집필 프리셋을 설치합니다: 하나의 지휘 에이전트가 세계관 구축, 플롯, 캐릭터 관리, 문장 작성, QA 검토라는 5개의 전문 서브에이전트에 작업을 배분합니다.

반복되고 번거로운 템플릿 프롬프트를 모두 저장하세요. 마우스 한 번 클릭으로 Composer에 삽입되어 수고를 덜어 줍니다. 🌹

OMK — 관찰. 측정. 파악. AI 애플리케이션을 위한 증거 기반 지식 변화.

웹 작업 보드와 timer_agent 도구를 갖춘 호스트 상주 cron 엔진: 일정에 따라 실제 에이전트 세션을 발동하여, 컨텍스트용으로 고정된 세션을 이어가거나 선택한 프로젝트 워크스페이스에서 새 세션을 시작합니다.

DietrichGebert/ponytail v4.9.0 포트: YAGNI부터 최소 코드까지의 7단계 사다리를 가진 항상 켜진 lazy senior mode, 리뷰, 감사, 기술 부채, 이득, 도움을 위한 6개의 skills, 그리고 빈 도구 없음.

공식 API와 opencode-go에서 DeepSeek V4 Pro/Flash를 위한 통합 앵커 에이전트 프리셋: Minimal-exact 2도구 최초 요청 부트스트랩, 모델을 인식하는 Pro/Flash 경로, 장기 세션 안정성을 위한 에포크 인식 카탈로그 관리.

공식 API 및 opencode-go에서 DeepSeek V4 Pro/Flash용 통합 앵커링 에이전트 프리셋: 최소하고 정확한 2개 도구를 사용한 첫 요청 부트스트랩, 모델 인식 Pro/Flash 경로, 장기 세션 안정성을 위한 에포크 인식 카탈로그 관리.

DeepSeek Harness용 AI-for-Science 연구 워크플로 스킬, 에이전트형 AI를 사용하는 연구자와 대학원생 대상: 각도별 파일의 다각도 문헌 검토, 주의사항 목록이 있는 실험 설계, 그림과 논문 읽기; 각 작업은 파일과 두 번째 모델용 교차 검증 브리프를 반환합니다. 의존성 없음, MIT.

/pua 명령을 추가하여 에이전트가 완료를 주장하기 전에 다른 접근 방식을 시도하고 결과를 검증하도록 유도합니다. 15가지 회사 스타일, 페르소나 모드, 전역 및 대화별 설정, 검증 명령이 통과하거나 반복 한도에 도달하거나 사용자가 취소할 때까지 계속되는 선택적 루프를 제공합니다.

composer에서 원클릭 프롬프트 향상 — 초안을 구조화된 프롬프트(역할 및 목표, 실행 가능한 단계, 출력 형식, 승인 기준, 엣지 케이스)로 재작성하고 전후 미리보기, 되돌려 채우기, 실행 취소를 제공합니다. 의도를 변경하거나 요구 사항을 지어내지 않습니다.

Learning Mode 에이전트 프리셋: 코딩하는 동안 가르치는 코딩 에이전트 - 구체적인 시나리오 기반 설명, 소크라테식 안내, TODO(당신) 연습 빈칸, Claude Code의 Learning 출력 스타일 모델링; dsh plugin add (dsh-learning-mode on npm)을 통해 설치 가능.

작성기용 프롬프트 향상 기능입니다. ‘✨ Enhance’ 버튼이 세션 컨텍스트, 메모리, 최근 대화를 바탕으로 first-principles 사고를 적용해 초안 프롬프트를 더 명확하고 구조적인 형태로 다시 씁니다. 핵심 정보가 없으면 카드에서 확인 질문을 하고, 입력란에 적용하기 전에 결과를 미리 볼 수 있습니다.

다중 렌즈 구조 분석 스킬: 4개 범주에 걸친 16개 렌즈로 adversarial-first 분석을 수행하고, 10개의 구조 분석 도구, 신뢰도 보정, 사실에 근거한 계층형 출력을 제공합니다.

DSH 웹 UI용 프롬프트 강화 도구(basic/standard/expert 모드): standard/expert는 프로젝트 컨텍스트와 최근 세션 기록으로 초안을 다시 쓰고, reasoning-effort 설정을 거부하는 게이트웨이에서는 우아하게 재시도하며, 전후 검토와 undo를 보여줍니다.

어수선한 턴과 사용자의 수정에서 프롬프트에 남기지 않은 것을 학습하고, 학습한 지시사항을 모든 새 대화의 시스템 프롬프트에 주입합니다. 지시사항은 설정에서 편집할 수 있으며 작성기 버튼이 현재 초안을 그것으로 다시 작성합니다.

Learning Mode 에이전트 프리셋: 코딩하면서 가르치는 코딩 에이전트 - 구체적인 시나리오 기반 설명, 소크라테스식 가이드, TODO(你) 연습 빈칸, Claude Code의 Learning 출력 스타일을 모델로 함. `dsh plugin add` (npm의 dsh-learning-mode)로 설치 가능.

DSH 컴포저의 컨텍스트 인지 다음 메시지 제안: 트리거 반복 순환 기능을 갖추고 전송 전 사용자의 명시적 검토 가능.

DeepSeek Harness를 위한 에이전트 구조화 프롬프트 최적화 도구: 컴포저 초안을 role/task/context/constraint/format으로 다시 작성하며 normal, slim, expand 모드, 점수가 있는 확인 모달, continue-optimize, 그리고 local, hybrid, DSH 또는 cloud-API 엔진을 제공합니다.

AI 비디오 전투 장면 설계를 위한 fight-scene-director 스킬을 등록하며, 동일 이름의 Codex 스킬에서 포팅되었습니다. Seedance 2.0/2.5 및 MiniMax H3용 구조화된 중국어 프롬프트와 궤적 맵 및 초기 위치 이미지 프롬프트를 출력합니다.

사용자 지정 모드 / 어시스턴트 관리자: 설정 페이지에서 각 모드에 자체 시스템 프롬프트를 부여합니다 — 사용자 지정 프롬프트는 에이전트 루프가 매 모델 단계 전에 다시 읽는 평범한 파일이므로, 편집이 다음 단계에서 실행 중인 세션에 적용됩니다 — 그리고 공식 standard / PTC / minimal / Cordis 구성에서 시작해 마운트하는 플러그인 행을 하나씩 토글할 수 있습니다(모드별 사용자 지정 플러그인 구성). 이름도 원하는 대로 바꿀 수 있습니다. 여러 어시스턴트가 각자의 프롬프트를 가지고 공존하므로, 한 대의 머신에서 코딩 어시스턴트, 채팅 동반자, 롤플레이(RP) 페르소나를 나란히 유지할 수 있습니다 — 새 세션마다 고르는 멀티 에이전트 구성입니다. 건드리지 않은 행은 플랫폼 조건을 포함해 출시본과 바이트 단위로 동일하게 유지됩니다.