플러그인

DeepSeek Harness를 위한 증거 우선 어텐션 감독으로, C0–C3 정책, 중복 제거된 Inbox 알림, 방해금지 시간, redact된 결과 기록을 지원합니다.

기본 task-system 통합이 있는 dsh용 프로젝트 메모리: 세션 todo와 파일 읽기가 자동으로 세션 간 작업 기록(task↔file 링크)으로 압축되어, 재맥락화 없이 워크플로를 전환하고 재개할 수 있습니다. 읽기 시점 메모리(사전 스캔 없음): 코드 심볼을 추출하고, 문서를 요약하며, docs↔symbols를 교차 연결합니다. 선택적 TS semantic enhancement(TS 설치 시 자동 켜짐)를 제공합니다. 경험 노트는 자동 중복 제거됩니다. 모든 회상에는 추적 가능한 인용이 포함됩니다. 순수 JS, 단일 의존성, 바로 사용 가능, 조용히 동작하며 오버헤드가 없습니다.

실제 프로필을 건드리지 않고 일회용 프로필에서 DSH 플러그인의 격리된 설치 및 스모크 테스트 드라이브를 실행하여 구조화된 통과/실패 기록과 배치 매트릭스를 반환합니다.

DSH 사이드바 파일 활동 탭: 에이전트와 사이드바의 파일 읽기/생성/수정(bash 명령에 숨은 파일 작업 포함)을 기록합니다. 세션별로 분리되고 재시작 후에도 유지되며, 파일을 클릭하면 플로팅 미리보기를 표시합니다 (npm: `dsh-file-activity`).

에이전트의 모든 쓰기, 편집, 셸 `rm`을 섀도 git 저장소에 기록한 뒤 VS Code에서 hunk 단위로 검토합니다 — 각각 수락하거나 되돌릴 수 있습니다. 함께 사용하는 dsh-review-vscode 확장이 필요하며, 패널은 VS Code의 webview 안에서만 나타납니다.

DeepSeek Harness를 Busabase에 연결합니다: 워크스페이스 지식을 검색하고, 구조화된 레코드와 앱으로 작업하고, 쓰기는 검토 가능한 ChangeRequest로 제출하고, 결과를 라이브 카드로 확인합니다.

로컬 PDF 읽기, 지속적인 논문 라이브러리, 추적 가능한 근거 기록, 논문 간 비교 및 종합 도구를 추가합니다.

DSH 웹 GUI 설정 페이지에서 대화 기록을 관리한다: 전체 세션(아카이브 및 실제 로그 삭제) 또는 단일 메시지(사용자 메시지를 삭제하면 그에 따른 assistant 답변과 도구 결과도 연쇄 삭제) 삭제. 실행 중이거나 현재 세션은 보호된다.

DSH 및 Codex용 기술 프리뷰 로컬 그래프 메모리: 각 턴 전에 소유자 전역 및 현재 프로젝트 증거를 회상하고, USER와 ASSISTANT 기록을 별도로 작성하며, 비주얼 아틀라스와 인용 지식 페이지를 위해 프로젝트, 세션, 행위자, 소스 출처를 보존합니다.

DSH와 Codex를 위한 기술 미리보기 로컬 그래프 메모리: 매 턴 전에 소유자 전역 및 현재 프로젝트의 증거를 회상하고, USER와 ASSISTANT 레코드를 별도로 기록하며, 시각적 아틀라스와 출처가 표시된 지식 페이지를 위해 프로젝트, 세션, 행위자, 출처 계보를 보존합니다.

DeepSeek Harness용 SSH 터미널 패널 및 AI 연결 관리자: 모델 기반 SSH 연결(연결/실행/목록/상태/연결 해제), 자동 저장 연결 기록, keep-alive + 자동 재연결, 실행 뮤텍스, 자격 증명 안전 인증, XShell 스타일 멀티 터미널 UI.

DeepSeek 잔액 및 예상 일일 지출 표시, 외부 비전 호출 JSONL 레코드 병합, 모델 통계, TTFT, 캐시 비율, 호출 로그, 비용 추정, 필터 및 CSV 내보내기가 있는 세션별 대시보드 추가.

DeepSeek Harness용 Feishu(Lark) 통합: 채팅 메시지와 기록, 클라우드 문서(지식베이스 페이지, 생성된 차트와 이미지 포함), bitable 레코드, 스프레드시트 범위와 드라이브 권한을 위한 25개 도구. 자체 기업용 자체 구축 Feishu 앱을 사용합니다.

DeepSeek Harness용 컨텍스트 관리자: 모든 턴을 우선순위로 정렬된 기록으로 자동 요약하고, 이를 고정된 세션 간 노트 및 사용자 지정 텍스트와 함께 각 모델 요청에 주입하며, 크기에 관계없는 실제 대화 범위를 요약으로 접어 토큰을 절약합니다. 영구적이며 재시작에 안전합니다. 참고: 수동 다단계 설치 — 세 개의 패키지 폴더를 profiles/node_modules에 복사하고 제공된 cordis.patch.yml 행을 추가한 뒤 DSH를 재시작하세요. 표준 원클릭 설치는 아닙니다.

DeepSeek Harness용 전기·전자 계산 플러그인: 모든 계산이 SI 기본 단위의 자기 서술형 복소수 값 객체에 대해 전용 도구를 통해 실행되며, 격리된 계산 에이전트 프리셋과 모든 계산을 디스크에 보관하는 기록 패널을 제공합니다.

DSH용 로컬 작업 결과 원장을 유지하고, 결정론적 증거로 승인 기준을 검증하며, 사용자 처리 결과와 토큰 사용량을 기록하고, 다이제스트 결합 내보내기를 지원합니다.

스마트 양식 스킬: 청구서, 장부 및 로그를 구조적으로 기록하고 자동 분류와 정기 보고서를 제공합니다.

로컬 DeepSeek Harness 에이전트가 BailingHub를 사용하여 데이터를 조회하고 레코드를 업데이트하며 온라인 스토어, SaaS 또는 기타 관리 시스템에서 허용된 작업을 실행할 수 있도록 합니다.

작업 디렉터리 및 git 브랜치별로 자체 유지되는 핸드오프 메모리: 턴을 기록해 간결한 Markdown으로 정리하고, ~/.agent/agent-handoff에서 결과를 이후 세션에 주입, pi-handoff와 바이트 호환

Keeps a project's documentation in step with its decisions on DeepSeek Harness: the same append-only decision log and derived design snapshot, kept fresh in-process instead of by a hook process.

On-demand skill tools for DeepSeek Harness: registers skill_search / skill_load / skill_ref so the model searches a staged skill library first and loads a skill body only when it needs it, keeping the library out of the resident session catalog and out of every turn's context; adds a Skills tab to the conversation view ring that reads back the whole session and lists which skills were actually loaded, and in which turn. Zero dependencies, and the records render client-side only, never entering the model's context.

Workspace checkpoints per tool call: records every file mutation inside the workspace (excluding .git and node_modules by default), including changes made by shell commands rather than by write/edit, and stores the previous content of each changed path in a content-addressed store kept outside the workspace. Restores have two modes — undo one record, or return to a point in time — with a line-level diff preview, a dry run by default, and a rescue record written before every restore so the restore itself can be undone.

One settings page that lists every subscription sign-in the harness can offer and walks you through it — ChatGPT (Codex), Claude, GitHub Copilot, OpenRouter, Kimi and xAI — reading the list from the authorization seam instead of hardcoding providers, and showing credential records no registered flow claims any more.

Go (weiqi) review coach: parses SGF records, backfills winrate and score analysis with a bundled KataGo engine, explains the costly moves in the chat, and writes the commentary back into an SGF copy; a web panel shows the board with problem moves, AI choices and variations.