플러그인

승인 응답 체인에서 이루어지는 2차 모델 자동 검토: 읽기 전용 리뷰어 서브에이전트가 이유와 함께 구조화된 허용/거부 판정을 반환하며, 기본값은 fail-closed(오류 시 거부)입니다.

수학 모델링 대회를 위한 다중 에이전트 워크플로우: "UltraMath" 프리셋이 문제 읽기부터 프레임워크, 도출, 코딩, 검증, 논문 작성, 리뷰까지 진행하며, 4개의 단일 단계 역할 프리셋(수학자, 엔지니어, 작가, 리뷰어)과 33개의 모델 라이브러리 스킬 문서를 제공합니다.

DeepSeek Harness 샌드박스 권한 상승에 대한 규칙 기반 자동 승인 기능으로, 선택적으로 LLM 검토자와 네이티브 사람 대체(fallback)를 사용할 수 있습니다.

템플릿 기반 코드 리뷰 스킬: 5단계 리뷰 흐름, 심각도 등급(critical/medium/minor), 4차원 점수(품질·보안·성능·유지보수성), 텍스트 및 HTML 이중 보고서 출력, 온디맨드 참고 지식 베이스를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 역할 기반 다중 에이전트 팀입니다. /team 명령이 최대 12개의 전문 서브에이전트(프로덕트, 아키텍트, 리서치, UI, 백엔드, 프론트엔드, 데이터베이스, 보안, 리뷰어, QA, DevOps, 문서)를 구성하고, 공유 아티팩트(SPEC, PLAN, TASKS, STATE, REVIEW, TEST) 위에서 9단계 게이트 파이프라인(명확화, 조사, 설계, 스펙 리뷰, 계획 승인, 구현, 리뷰, 테스트, 인도)을 실행합니다. 품질 게이트는 프롬프트로 요청하는 것이 아니라 플러그인 코드가 강제합니다: 미완료 작업은 완료로 표시할 수 없고, 품질 지적은 리뷰어나 QA 역할이 판정하며, 커버리지 부족이나 예산 초과 재작업은 오버레이와 /team status에 실시간으로 나타납니다. 라이브 팀 오버레이(단계, 역할별 모델이 있는 명단, 태스크 DAG, 아티팩트 미리보기, 결정 버튼), 세션을 넘어 재개되는 영구 팀 모드, 실행별 토큰 및 시간 집계를 제공합니다. 런타임 의존성 없음, 빌드 단계 없음.

DeepSeek Harness 번들은 장기 콘텐츠 제작(학술 논문, 산업 분석, 비즈니스 해설)을 9역할 파이프라인으로 전환하는 스킬을 등록합니다: 병렬 실행되는 T1 문헌/T2 데이터/T3 케이스 스카우트, 코디네이터 실행 T4 분석가, T5 작가, T6 비판적 동반자, T7 감사자, T8 최종화자, T9 동료 검토자. 6단계에 걸친 삼각 증거 검증, 23항목 M게이트, 중국어 AI 추적 게이트를 포함한 G0-G14 감사, 저널 매칭 동료 검토 채점, 4개 인간 체크포인트 포함. `dsh plugin add lunheng-article-pipeline`로 설치(package.json#dsh.bundle.patch 및 스킬 등록용 lib/index.js 엔트리); T1-T9 역할 카드, 템플릿, 11개 무의존성 검증 스크립트, 5개국어 README 제공.

모델 기반 권한 승인 기능으로, 별도의 리뷰어 모델이 승인 요청에 답변합니다.

DeepSeek Harness를 위한 역할 기반 AI 군집: 설계자가 계획하고, 병렬 빌더가 실행하며, 리뷰어가 품질을 관리하고, 통합자가 출하합니다. 폴백 체인이 있는 역할별 모델 고정, 리뷰 루프, 증거 계약, 인간 게이트 리뷰, 쿼터 인지 일시정지/재개, 웹 GUI의 실시간 칸반 + 플로우 차트. 40개 테스트; GitHub 또는 npm에서 설치.

오케스트레이터, 플래너, 지식베이스 브리지, 개발자와 두 명의 리뷰어로 구성된 6개의 전문 DSH 에이전트가 관리되는 스웜입니다. 요구사항을 엄격한 단계 파이프라인으로 바꾸어 각 산출물이 다음 단계 시작 전에 구조화된 증거로 자신을 입증해야 합니다. 리뷰어는 읽기 전용이며, 코드 병합은 리뷰 통과 후에만 이뤄지고, append-only 이벤트 로그가 라이브 칸반 보드에서 전체 재생과 감사를 제공합니다. 설계는 Hermes Agent 칸반에서 영감을 받았습니다.

역할 에이전트 팀으로 작업을 실행합니다. 제품 관리자가 PRD 또는 DoD를 작성하고 사용자의 확인을 기다린 후 아키텍트, 엔지니어, QA 및 리뷰어를 시작하며, 각 역할별로 도구 세트가 고정되고 디스크의 파일을 통해 작업을 공유합니다.

Web UI에 Auto Approve 권한 프리셋을 추가하며, 제한된 새 리뷰어 에이전트가 각 승인 요청을 허용하거나 거부합니다.

DeepSeek Harness용 에이전트형 답변 리뷰어: 각 최종 어시스턴트 턴을 별도의 LLM이 1-100점으로 재검토하고, 기준 미달 점수는 구체적 피드백과 함께 에이전트를 되돌립니다. 점수는 답변의 액션 행에 칩으로 표시됩니다(초록 통과/빨강 개선 필요, 호버 시 재시도 횟수와 사유). 127.0.0.1 HTTP 서버를 통한 실시간 게이트 구성, 컴포저 위의 접힌 독, dsh-better-sidebar를 통한 선택적 오른쪽 사이드바 탭을 제공합니다.

실행 중인 실행자를 파라미터 없는 advisor() 호출과 단계 기반 순찰 점검을 통해 더 강력한 리뷰어 모델과 짝지어, 계획·수정·중단 가이드를 반환합니다.

GPT가 의존성 DAG를 계획하고, DeepSeek worker가 적응형 병렬성으로 작업을 실행하며, 선택적 GPT reviewer가 증분 Git diff를 감사하고 수정 라운드를 이끈다.

비공식 FreeCodeGo for DeepSeek Harness: 관리형 무료 모델 게이트웨이와 공급자 카탈로그, 하나의 설정 스위치 뒤에 있는 이미지 및 비디오 생성, DeepSeek/Codex/Claude 엔진 라우팅, 독립적인 어드바이저 리뷰어, 코드 리뷰, 코드 그래프, 프로젝트 메모리, 엔지니어링 팀 툴체인.

완료된 각 어시스턴트 턴을 독립 리뷰어 모델로 감사하고 실패한 출력을 수정하도록 에이전트를 유도합니다. 턴마다 최대 2회 리뷰 라운드가 있으며 SOP 폴더 기준이 추가 리뷰 차원으로 주입됩니다.

Filesystem permissions for shell calls, granted per path and capability rather than per command name. The command line is parsed for the read, write, create, delete and execute effects it needs, a capability it lacks raises the approval card instead of a flat refusal, and the same rules are compiled into the macOS Seatbelt profile the process, its children and the code its arguments never showed all run under. An Approvals tab in the conversation reads the audit log back and shows which rule, automatic reviewer or person answered each call.

Mandatory cross-review for design proposals and lessons-learned: auto-detects design doc writes and enqueues them (tier=review) into the task queue, delivers the external reviewer verdict back to the initiating session, and appends approved preventive measures to OPS-GUARDRAILS.md (append-only, conflict-checked).

Runs a parallel code review squad of read-only reviewer subagents (security, correctness, tests, style), each optionally on its own model, and aggregates one severity-grouped report from /review or a code_review tool call.

LLM approval answerer for sandbox escalations beyond workspace-write: a deterministic regex filter first, then a clean-context reviewer model; humans are asked only when it is unsure. Requires the bundled core patches.

DSH를 위한 독립적인 Codex Guardian 스타일 승인 리뷰어.

DeepSeek Harness용 페일 클로즈 LLM 지원 승인 검토자

Codex 스타일 자동 검토 권한 모드로, 안전한 샌드박스 에스컬레이션은 자동 승인하고 위험하거나 모호한 경우에는 확인을 요청하며 확인되지 않은 중대한 작업은 거부하는 자동 검토 프리셋을 추가합니다.

advisor, reviewer 및 designer 역할을 사용하는 헤드리스 Claude Code 컨설팅, 참조 답변으로 반환