플러그인

코드 리뷰, 아키텍처 감사, 기술 부채, 테스트 품질, 상태 대시보드, 개선을 위한 코드 품질 스킬 6종을 제공합니다.

텍스트 전용 모델에 비전 기능 추가: 이미지를 붙여넣으면 모델이 Vision Toolkit 변형으로 전환되어 이미지 Q&A, 다중 이미지 비교, 긴 스크린샷 OCR, 스크린샷 기반 UI 재현, 요소 그라운딩, 픽셀 차이를 지원합니다. 기본적으로 API 키가 필요 없으며, 작성자가 호스팅하는 무료 서비스로 머신당 하루 100장까지 처리 가능합니다. 자체 공급자로 변경하도록 구성할 수 있습니다.

공인 보안 DSH 컬렉션: 9가지 작업 모드(레드팀 코디네이터, 펜테스트, 코드 감사, 바이너리 분석, 공격-방어, AV 우회, 인시던트 대응, 클라우드 보안, CTF 해결) 및 15개의 런타임 플러그인을 설정 페이지에서 원클릭 배포, 설치, 업데이트 및 제거로 관리.

DSH를 위한 무료, 키 불필요 웹 검색: 7개 엔진(무료 DuckDuckGo/Bing/SearXNG + 유료 Exa/Perplexity/DeepSeek), 자동 장애 조치, API 키 입력과 공식 링크가 포함된 설정 페이지 UI, web_fetch, 그리고 엔진 테스트 도구를 제공합니다.

단일 번들로 제공되는 리버스 엔지니어링 및 펜테스트 보안 플러그인. 첫 턴 도구 좁히기, 도메인 라우팅, APK·웹·네이티브 바이너리·프로토콜·멀웨어·LLM 샘플을 다루는 33개 도구 — 압축 해제, 라이선스 우회, 분석 우회 대응 플레이북, H-CoT 평가 엔진(의미 라우팅, /hcot 명령), 원장 기반 도구 선반이 있는 웹 워크벤치, 디스크에 자동 저장되는 증거 체인과 E 번호 검증된 발견, 압축 후 재개 기능을 갖춘 온디스크 케이스 워크플로, GitHub 기반 외부 도구 탐색, 361개의 온디맨드 참고 문서를 포함합니다.

DeepSeek Harness용 HarmonyOS NEXT 스킬 번들로, 오프라인 API 레퍼런스와 DevEco, HDC, 에뮬레이터 자동화 가이드를 포함합니다.

DeepSeek Harness Cordis 플러그인 형태의 완전한 리버스 엔지니어링 스킬 팩(SKILL.md 85개)으로, 리버스 엔지니어링, 승인된 모의 침투 테스트, 보안 연구 스킬 라우터를 제공합니다.

웹 설정에서 DSH skills와 MCP 서버를 관리한다: 핫 활성화/비활성화, workspace scope, 그룹, 일괄 마이그레이션, 드래그 앤 드롭 가져오기가 가능한 skill 카드와, 연결 테스트, 비밀값 마스킹, 통합된 dsh-panel CLI를 갖춘 stdio/HTTP MCP CRUD.

러시아어 텍스트에서 AI 흔적을 제거합니다. 챗봇(ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek)의 복사·붙여넣기 흔적을 찾고, 숨김 텍스트 마크(제로폭 문자, 보이지 않는 레이아웃; 그림자 스캔이 보이지 않는 문자로 분리된 마커도 포착)를 제거하며, 요청 시 자연스러운 산문으로 다시 씁니다. 40개의 정규식 마커, 38개에 완전한 증거 레지스트리 항목; 156개 게이트, 530개 테스트; 오프라인·텍스트 전용 번들(이진 메타데이터 제거는 scripts/에 위치).

레드팀 참여 모드입니다. 대상 조직명을 입력하면 플래너 세션이 시작되어 정찰·자산 분류·취약점 탐색·악용·내부 피벗의 5개 역할이 설정 가능한 동시성으로 실행됩니다. 사전 점검은 스킬과 리소스를 확인하고, 키나 VPS가 부족하면 한 번만 묻습니다. 점수는 8개 범주·25점 병합 침투 규칙을 따르며 서버 측 상한, 최고 권한 우선, 서비스별 중복 제거를 적용합니다. 발견 시각과 함께 결과를 로컬 SQLite 팩트베이스에 저장합니다. 오른쪽 고정 콘솔은 선택 세션을 따라가는 5개 섹션·10개 페이지로 자산·담당자·터널·발견 사항·공격 경로·점수 목표·보고서·범주별 POC/EXP 지식 베이스와 사용할 수 없는 이유를 설명하는 스킬 라이브러리를 표시합니다. 다운로드 보고서는 대상 이름을 붙이고 화면과 같은 전체 작업·요청·자격 증명·터널·공격 파일 경로를 포함해 재현 정보 누락을 방지합니다. DeepSeek Search/Fetch 공개 정보 검색 등을 포함한 내장 정찰·평가 스킬 16개, redteam_* 도구 56개, 원클릭 업데이트를 제공합니다. 공격 경로 스킬은 별도 Toolkit Release 첨부 리소스입니다.

DeepSeek Harness용 Root-Orchestrator 아키텍처 기반 PTES 펜테스트 플러그인.

공식 unity CLI를 통해 DSH에서 Unity Editor를 제어하세요: live-Editor 씬 명령, 워밍업된 unity 셸 세션 위에서의 Editor 내 C# eval 및 런타임 명령 탐색, 그리고 프로젝트 생성, 테스트, 빌드를 위한 raw CLI 우회 경로. Unity의 공식 skill collection을 자체 Unity 워크플로와 Asset Store skills 옆에 마운트합니다.

엔지니어링 규율 가드: 첫 편집 전 요구사항 검증, 레드/그린 테스트 증거 게이트, 분기형 적대자 리뷰, 차원별 검증 워크플로가 포함된 전달 보고서.

DeepSeek Harness에 설정된 모델로 Midscene을 실행하는 OpenAI 호환 브리지입니다. 127.0.0.1 기본 포트 8787(사용 중이면 빈 포트)에서 스트리밍/일반 chat completions를 호스트 모델 계층에 전달합니다. DeepSeek 공식 라우팅, CodeBuddy, Codex 및 사용자 지정 OpenAI/Anthropic endpoint를 지원합니다. 자격 증명은 provider 플러그인에 남고 브리지는 건드리지 않습니다. /v1/midscene-env가 모델 계열을 추론해 MIDSCENE_MODEL_* 환경 변수 4줄을 생성합니다. browser/desktop/Android/iOS/HarmonyOS 자동화, Vitest E2E, 참고 자료 등 7개 스킬을 등록하며 npx skills add가 필요 없습니다. npm 설치: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-midscene

DeepSeek Harness용 정량 R&D 툴킷 — 시장 데이터, 지표, 팩터 평가, walk-forward ML 검증, 리스크(VaR/CVaR/drawdown/Beta와 Kupiec POF), 옵션, 채권, FICC 및 펀드 시뮬레이션을 포괄하는 6개 도메인의 59개 도구를 제공하며, PDAT→PET 엔드투엔드 연구 파이프라인을 포함합니다.

10개의 에이전트 스킬로 구성된 QA 파이프라인: 요구사항 분석, 테스트 전략, 케이스 작성 및 리뷰, E2E(Playwright) 및 API 자동화, 탐색적 테스트, 회귀 범위 및 버그 분석, 형식 규칙, 리스크 모델 및 스키마 검증기를 갖춘 공유 지식 베이스 지원.

DSH Knit는 대화와 관련된 작업공간의 Markdown, 코드, 이미지, 동영상을 순위화해 표시합니다. 기본 BM25/IDF 어휘 검색은 최근 대화와 문서의 제목·요약·본문을 로컬 비교하며 모델이나 네트워크를 쓰지 않아 데이터가 기기 밖으로 나가지 않습니다. 최근 파일 목록이 아니라 전체 작업공간을 스캔하므로 재시작·새 세션 후에도 유지됩니다. 관련도 3단계, 일치/참조 근거, 인라인 미리보기를 제공하고 Context Pack을 knit_docs로 에이전트에 노출합니다. 읽을 때 귀속을 고정하는 읽기 증거, 검색 전에 적용하고 되돌릴 수 있는 고정/제외, 줄 번호가 있는 참조·import·test 증거, 재시작 후 재사용되는 증분 인덱스도 지원합니다. v0.23 하이브리드 검색은 선택 기능이며 기본 꺼짐; 사용자가 Ollama 또는 OpenAI 호환 임베딩을 설정해야 켜집니다. 전송 항목은 query와 후보의 제목/요약뿐입니다(Markdown 첫 부분 최대 60자, 코드는 상대 디렉터리, 미디어는 파일명). 전체 본문과 절대 경로는 전송하지 않으며 loopback이면 기기 안에 남습니다. v0.24는 미커밋 변경을 읽기 전용 git status(고정 argv, shell 없음, 환경 allowlist)로 연관시키지만 기본 꺼짐입니다. 실제 공급자 테스트 전에는 검색 개선을 주장하지 않습니다.

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.

tools/pre-execute에서 대기 중인 도구 호출을 Jev(TypeSafe AI의 비생성적 의사결정 모델)로 분류합니다 — 확신도 높은 고위험 호출은 거부되고, 모호한 호출은 승인 요청으로 에스컬레이션됩니다 — 또한 approval/request에서 명확히 허용된 가역적 호출은 인자 근거 게이팅을 거쳐 자동 승인됩니다. 세션 참조 리졸버도 서브클래싱하여 스냅샷이 가장 오래된 메시지부터 버리는 대신 Jev 점수가 매겨진 메시지를 유지하게 합니다. 프로바이더 장애 시 기본 동작으로 저하되며, /jev-stats 명령이 있는 섀도 모드, TypeSafe 또는 OpenRouter 엔드포인트, 64개 테스트를 제공합니다.

dsh용 QA 프로젝트 워크벤치: 브라우저 UI와 18개의 QA 도메인 도구로 테스트 프로젝트, 요구사항, 테스트 케이스, 결함, 마일스톤, 보고서, 승인 게이트를 관리합니다.

SSE 스트리밍, 대화 컨텍스트 인식(템플릿 vs 의도 다듬기 전략), 편집 연속성 메모리 체인, 실행 취소, 폴백 및 연결성 테스트가 있는 모델 라우팅을 사용하여 프롬프트 초안을 분석하고 다시 작성하는 컴포저 옆에 최적화 버튼 추가.

codegraph CLI를 래핑하는 13개의 네이티브 codegraph_* 도구를 등록하는 DSH 번들. 에이전트가 파일을 grep하는 대신 사전 인덱싱된 코드 지식 그래프를 부트스트랩, 유지 관리 및 쿼리(심볼 쿼리, 탐색, 노드 트레일, 호출자/피호출자, 영향 분석, 영향 받는 테스트)할 수 있게 합니다.

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