플러그인

DeepSeek Harness용 보안 분석 플러그인입니다. 6개 보안 영역의 도구 33개, 증거/보고서/도구 상자, 사례 수명 주기·라우팅·도구 원장을 제공합니다. 세션에 묶인 사례 워크플로는 증거 체인, E-id 검증, 재현 가능한 발견 사항을 다룹니다. 필요 시 불러오는 참조 362개, 교체 가능한 페르소나 프로필 3개, armor / case / intercept / about 4개 탭 작업대, 컨텍스트 압축 후 사례 상태 복구를 포함합니다.

DeepSeek Harness 토큰을 최적화합니다. 검색 가능한 MCP 도구 발견과 지연 로딩, 설정 가능한 압축 제어와 상태 표시, 도구 출력 축소, 긴 텍스트의 시각 요약, 페이지 방식 조회를 지원하는 선택형 대화 보관 기능을 제공합니다.

DeepSeek Harness에서 ChatGPT/Codex 구독을 사용하세요: GPT 모델, 이미지 생성, 웹 검색, 구독 할당량 보고, 모델 및 기능 제어, 브라우저 또는 기기 코드 OAuth 로그인을 지원합니다.

DeepSeek Harness용 계층형 토큰 최적화 파이프라인: 출력 레더, MCP 지연 로딩, 압축 드라이버, 캐시 적중 보고. 실제 DSH 플러그인 API 위에 구축; 긴 세션에서 입력을 약 40~60% 절감.

DeepSeek Harness 세션용 Kanban 작업 보드입니다. 메인 에이전트가 일회성 worker/verifier subagent에 작업을 배정하며, 의존성 일정 관리, 파일 단위 배타 잠금, 중재 대기·동결, 마일스톤 진행 보고, 작업별 토큰 사용량 통계를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 증거 기반 목표 검증 플러그인. /ultragoal로 목표를 잠그고 명령 종료 코드와 생성된 산출물을 기반으로 완료를 검증하여 모델이 잘못 작업 완료를 보고하는 것을 방지.

DeepSeek Harness 플러그인입니다. 리버스 프록시를 거친(루프백이 아닌) dsh 웹 페이지를 신뢰된 호스트로 처리해 설정 화면이 "settings are unavailable in this browser" 오류 대신 로드되도록 합니다.

로컬 이미지와 동영상을 DSH 데스크톱 창 배경으로 사용합니다. 0.7초 크로스페이드 순환, 페이드 전에 첫 프레임 로드, 가독성에 맞춘 밝은/어두운 글자, 흐림 및 패널/사이드바 불투명도 조절, 동영상 썸네일, 로드·레이어·selector 상태를 알려주는 probe endpoint가 있습니다. 지정한 로컬 파일만 읽습니다.

DSH의 파일 읽기, 이미지 조회, 코드 편집을 WakaTime에서 추적하며, AI가 추가 및 삭제한 정확한 줄 수도 포함합니다. DSH가 응답하는 동안에도 활동 추적을 계속 실행하고, 파일 간 업데이트를 일괄 처리하며, 병렬 DSH 프로세스 간 프로젝트별 보고 한도를 조정합니다. wakatime-cli를 자동으로 설치 및 업데이트합니다.

래퍼 provider를 등록해 위임된 하위 에이전트에 별도 LLM 경로를 부여합니다. 단발 spawn은 provider.start, Agent Teams 구성원은 startActivation 훅으로 처리하며 메인 에이전트 모델은 유지합니다. 설정에서 경로를 고르고 전문가별 재정의 파일, 훅이 포착한 연결 지점을 알리는 capability 플래그, 마운트 시 기록되는 준비 상태를 제공합니다.

사이드바 context 메뉴에 Delete session 작업을 추가합니다. 로그 크기와 현재 활동을 보여 주는 확인 모달 뒤 log file, projection checkpoint, host memory registration을 연결 해제합니다.

OpenAI 호환 게이트웨이를 여러 개 연결합니다. 각각 선택기의 별도 그룹이고 설정을 잃지 않고 숨길 수 있습니다. 주소의 공개 정보를 가져오고 게이트웨이별 모델 관리/테스트 및 선택적 쿼터 보고를 지원합니다.

사이드바에서 제3자 LLM API 엔드포인트를 진단합니다. DNS/TCP/TLS, 키와 모델, 실제 스트리밍 대화, 시간 간격을 둔 반복 실행의 4단계를 점검하고 time-to-first-token, 출력 속도, 성공률을 보고합니다. 실패한 단계와 실제로 컴퓨터 밖으로 전송된 바이트 수도 표시합니다. 공급자 프리셋 37개이며 모델 이름을 코드에 고정하지 않습니다.

계량경제학 연구 보조 도구: 방법 선택, 데이터 준비, 모형 명세, Python/R/Stata 코드 템플릿을 활용한 실증 분석, 강건성 검정, 결과 보고를 다루는 6개 도구를 제공합니다.

DeepSeek Harness 워크스페이스 세션을 '카테고리｜주제' 형식으로 이름을 바꿔 정리하고, 아카이브·이름 변경·검토 제안을 보고합니다.

Registers one tool, report_health, that answers whether a scheduled report job actually ran. It judges by side effects rather than exit codes: how old the newest report folder is, how many documents it holds, whether more than one report category is present, whether the audit ledger was synced recently, and how long ago the last log was written. Exits nothing, calls no model, and reads only local paths you can override by config or environment variable.

인스턴스의 플러그인 번들, 패치 삽입, 스킬, 업그레이드 상태, 분리 상태를 보고하는 읽기 전용 패널입니다.

모델이 안전한 시점에 compact_now 도구로 압축을 직접 시작할 수 있습니다(턴 중간에도 작동). context_status 도구는 실제 세션 컨텍스트 창과 비교한 토큰 사용량을 보고합니다.

미완료 ToDo 목록을 턴이 바뀌어도 보이게 유지합니다. DSH는 각 턴 시작에 ToDo projection을 지우고 전체 목록을 다시 쓰도록 기대하므로 중단된 턴에서는 계획이 로그에는 남아도 UI에서 사라집니다. `todo_write`는 쓰기 전용이라 다시 읽을 수 없습니다. 일반 session/event 리스너 하나가 세션별 마지막 목록을 기억하고, 미완료 항목이 남은 `turn/start`에서 다시 추가합니다. projection을 대체하는 fork나 waterfall은 사용하지 않습니다(`stateVersion` 불일치로 교체 불가); fold가 처리하는 이벤트를 추가하는 방식입니다. 미완료 목록만, 턴 시작당 최대 1개 이벤트, fail-open으로 범위를 제한합니다. 실제 세션과 projection 정의를 사용한 통제 A/B로 검증했습니다. 의존성 0.

재귀적 작업 분해, 동적 라우팅, 품질 게이트, 장애 복구, KPI 보고 기능을 갖춘 다중 모델 오케스트레이션용 DeepSeek-Harness 플러그인입니다.

Deterministic review of synthetic AI-agent claims in DeepSeek Harness, reporting bounded verdicts, reasons, and evidence references.

One-step local model onboarding plus a light harness for DSH. On load it probes loopback and private-network inference endpoints (llama.cpp, Ollama, vLLM, LM Studio), reads each model's context window and output budget from the backend, and registers the provider through settings, so a local model becomes selectable without hand-writing config. It then trims only that provider: masks the tool list through tools.restrict, drops named system-prompt sections and memory contexts, swaps the injected instruction block for a short one while preserving its first 80 and last 96 characters, and truncates tool-schema descriptions without touching structure or required fields. Cloud providers are returned as the same assembly object, untouched. The injected block is re-read from disk on every assembly, so editing the file takes effect on the next request with no reload. The panel in the plugin detail page is a live operations view: it shows whether the takeover is active and by which hook, how many characters the last assembly was trimmed from and to, and which providers are online (probed concurrently, with a real one-shot completion reporting latency and reply text per provider). If a local backend is not running, the panel offers a one-click launch: it probes the port first (never starting a duplicate), then starts the matching server (ollama serve, or a custom command you supply) detached and polls until the endpoint answers, clamping the wait to 3-600 seconds, reaping the child it just spawned if it never answers, and naming the paths it searched when it cannot find the binary. A stop button kills backends this plugin started (SIGTERM, then SIGKILL) and refuses to touch a server somebody else launched. When a model has just been downloaded and no backend exists yet, the panel can also scan the machine for .gguf files with hard caps (300 models, 20000 directory entries, Downloads only one level deep), start llama-server on the chosen one (skipping the .mmproj. vision projection and reusing a server that already answers), register the provider under the model id the backend reports, and run one real completion to prove it works. Before spawning anything it compares the model file size against available memory and refuses a model that cannot fit (or that exceeds 80% of the budget) until you confirm, switching to --no-mmap in that case; the honest limit is that this reads OS-visible RAM only, not GPU-side memory.

시작 시 활성화된 플러그인의 새 버전을 확인해 모서리 카드에 나열하고 원클릭으로 모두 업데이트하며 플러그인별 성공/실패를 보고합니다. Windows 실행 파일을 가정하지 않고 macOS/Windows/Linux용 번들 dsh CLI를 찾습니다.

DeepSeek Harness 세션을 하나의 단계 목록으로 정리하는 워크플로 지도입니다. 백분율만 표시하지 않고 각 수치의 출처를 표시합니다. 다음 단계 프롬프트를 대기열에 넣고, 누군가 가져가기 전에는 취소할 수 있습니다.