플러그인

저장소나 시스템 설명으로부터 검증되고 독립적인 대화형 아키텍처, 워크플로, 시퀀스, 데이터 흐름, 라이프사이클 다이어그램을 생성합니다.

DeepSeek Harness에 무료 모델 경로(DeepSeek V4.1 Flash, Kimi K3 등)를 추가합니다. 로그인·가입·API 키 없이 사용할 수 있으며, 로컬 OpenAI 호환 게이트웨이, 대체 라우팅, 사용량 대시보드도 제공합니다.

DeepSeek Harness용 OpenViking 메모리 및 컨텍스트 번들: 단계 실행 전 자동 리콜과 프로필 주입, 세션 캡처, `viking://` URI 보호, OpenViking 서버 기반의 메모리 조회/기록 도구를 제공합니다.

DeepSeek Harness에서 next-ai-drawio MCP 서버로 draw.io 다이어그램을 만듭니다. 답변의 링크를 열면 오른쪽 사이드바에 실시간 미리보기가 표시되며 직접 편집할 수 있고, AI가 변경할 때마다 복원 가능한 버전이 저장됩니다. Node.js 18+가 필요하며 첫 사용 때 npx가 MCP 서버를 다운로드합니다.

DeepSeek Harness 번들로 제공되는 ARIS 연구 워크플로 스킬: 82개 스킬과 Codex를 통한 크로스 모델 적대적 검토.

DeepSeek Harness용 local-first 메모리 플러그인입니다. 자동 캡처 기능이 있는 계층형 L1/L2/L3 기억, 수동 memos_* 검색 도구, 내장 메모리 뷰어를 제공합니다.

DeepSeek Harness에서 보이는 Chrome 및 Edge Agent Windows를 제어하기 위한 BrowserSkill 브리지, 네이티브 브라우저 도구, 접근성 및 VOM 관찰, 스크린샷, 소유 멀티 세션 제어, 라이브 Web UI 오버레이 지원.

DeepSeek Harness용 Plannotator 플러그인. 시각적 주석으로 DSH 계획을 검토합니다.

텍스트 전용 모델을 위한 describe_image 비전 도구: 이미지(로컬 경로, URL, 첨부)를 구성 가능한 OpenAI 호환 비전 엔드포인트로 보내고, 반환된 텍스트만 세션에 들어간다.

저장소 하나에 세 부분: DSH 플러그인 패키지용 런타임 인젝터(주입·핫 리로드·언로드, 개발 스테이징 도구 전면 승격, 자가 치유 라우팅, 설정 페이지 플러그인 관리자), 작업 인식 추론 모드 라우터 agent preset(router-standard / router-spec / router-react), 그리고 작업 상태를 디스크에 고정하는 6개 도구(commit_star, lock_stage, revise_do, edit_plan, mark_task, redteam_verdict)를 갖춘 단계적 2층 작업 프로토콜. 인젝터 구현이 동봉되어 의존성 목록이 아닌 동작 자체를 함께 가져옵니다.

LoopX는 장기 지평 에이전트를 위한 프로바이더 중립적이고 로컬 우선인 상태 커널 겸 컨트롤 플레인입니다. Goal, Todo, 게이트, 증거, 쿼터, 복구, 핸드오프 상태를 DeepSeek Harness 위에 유지하며, 플러그인은 CLI와 스킬을 부트스트랩하고, 제한된 동일 세션 연속을 허용하며, 정확히 바인딩된 루프를 위한 루프백 GoalBar를 추가합니다.

구성만으로 동작하는 번들로, DSH의 MCP 클라이언트를 통해 Ouroboros를 마운트하여 인터뷰, Seed, 실행, 평가, 진화 워크플로 도구 36개를 DSH 내에 노출합니다.

DSH의 채팅 복구: 마지막으로 완료된 사용자 메시지를 편집하고 실패한 턴을 명시적으로 재시도할 수 있으며, 둘 다 원본 대화를 그대로 유지하는 세션 포크 분기를 통해 이루어짐.

질문에 한 페이지 시각 HTML 설명으로 답합니다. 모델이 짧은 Markdown 초안을 쓰고 포함된 am CLI가 흐름·시퀀스·트리·타임라인·ER 다이어그램, 표와 주석을 담은 페이지를 만듭니다.

장기 지향 에이전트를 위한 공급자 비의존, 로컬 우선 상태 커널 및 제어 평면: DeepSeek Harness 위에서 Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery, handoff 상태를 유지하며, 플러그인은 CLI와 skills를 부트스트랩하고, 제한된 동일 세션 연속을 허용하며, 정확한 제한 루프를 위한 loopback GoalBar를 추가한다.

DeepSeek Harness 0.1.5-rc.1+ (DSH Desktop >= 2.0.7) 및 dsh-better-sidebar >= 0.19.0 이상이 필요합니다. 본 플러그인을 설치 또는 업데이트하기 전에 둘 다 업데이트하세요. 채팅 배경에서 로컬 Wallpaper Engine Video/Web 배경화면을 재생하고, Scene 배경화면을 추출된 정적 프레임으로 렌더링하며, 콘텐츠 등급/유형 필터, 사용자 업로드, iOS 스타일의 액체 유리 설정 창을 추가합니다.

Windows용 DSH에서 토큰 사용량을 줄이는 bash, PowerShell 7 및 고성능 Rust 도구를 제공합니다.

텍스트 전용 모델을 위한 비전 브리지: 이미지를 붙여넣으면 구조화된 JSON 증거(OCR, 레이아웃, 의미 분석)를 반환합니다.

공식 billion-context 플러그인: 작은 컨텍스트 윈도우용 컨텍스트 압축 플러그인(100K 컨텍스트면 충분), 토큰 절약(토큰 5배 감소), 한 달 이상 지속되는 단일 세션(수십억 토큰).

iPolloWork HyperFrames Video Studio와 편집 가능한 비디오 템플릿 27종을 DeepSeek Harness의 네이티브 대화 뷰로 제공합니다.

파일 시스템과 bash 프로바이더를 mirage 가상 작업 공간으로 대체합니다. 파일 도구와 셸 명령은 호스트 디스크 대신 마운트된 리소스(RAM, S3, Redis, Slack, Gmail, Notion, Postgres) 위에서 실행되며, 마운트별 읽기/쓰기/실행 모드, 명령별 샌드박스 라우팅(프로세스 내 monty, pyodide, quickjs; 원격 docker, e2b, daytona), 그리고 가상 터미널의 선두 단어로 설치된 CLI(git, gh, slack, linear, ntn, gws 또는 직접 등록한 것)를 제공합니다.

DeepSeek Harness를 ReMe의 로컬 우선·자기 진화 개인 지식베이스에 연결: 완료된 메인 에이전트 대화를 사용자 소유의 Markdown 메모리로 자동 수집하고, reme_search로 대화와 소스 자료를 검색(BM25, 선택적 임베딩, wikilink 확장)하며, 매일 메모리 통합을 예약 실행합니다.

DeepSeek Harness를 ReMe의 로컬 우선 자기 진화형 개인 지식 베이스에 연결: 완료된 메인 에이전트 대화를 사용자 소유 Markdown 메모리로 자동 캡처하고, BM25, 선택적 임베딩, wikilink 확장을 통해 reme_search로 대화 및 소스 자료를 검색하며, 일일 메모리 통합을 예약합니다.

QR 코드 또는 봇 자격 증명을 통해 메신저 봇을 DeepSeek Harness에 연결합니다(9개 채널 지원: Feishu, WeChat, DingTalk, WeCom, QQ, Slack, Telegram, Discord, WhatsApp).