플러그인

각 턴이 호출한 스킬(모델이 로드, /name으로 입력, 또는 없음)을 보고하고 로컬 스킬 디렉터리를 관리합니다: 붙여넣은 저장소, 폴더, SKILL.md 또는 zip 주소에서 설치하고, 스킬 meta.yaml에 중국어 표시 이름을 설정하며, 스킬을 제거할 때 백업을 유지합니다.

Claude Code 스타일의 선언적 권한 규칙: tools/pre-execute 워터폴 상에서 도구 이름, 인수, 워크스페이스 경로, 에이전트 식별자와 매칭되는 순서 있는 allow/deny/ask YAML 규칙. 전체 세션 로그 감사, 드라이런 모드, 핫 리로드를 지원.

DeepSeek Harness(dsh)용 네이티브 Rapid-MLX 프로바이더 — dsh가 settings.yaml 대신 서버에서 모델 정보를 읽습니다.

DSH 플러그인용 평가 harness입니다: YAML 케이스로 실제 헤드리스 에이전트 실행을 구동하고 도구 호출, 인자, 결과, 토큰 사용량을 검증하며 CI 회귀를 위한 베이스라인 게이트를 제공합니다.

MCP를 통해 AI 챗에서 OriginLab Origin 과학 플로팅을 구동합니다: 62개 도구. 모달 대화상자 와치독, LabTalk 안전 게이트, release/reconnect, 초기/고정/가중치 파라미터를 이용한 피팅, 세밀한 플롯 및 시트 편집, 매트릭스 도구, FigureSpec 선언형 YAML(diff 및 재생 가능), MCP Resources 읽기 전용 스냅샷, matplotlib-figure 브리지, 패널 레이블이 있는 PowerPoint 어셈블리, Graph Gallery 템플릿 검색, EPS 내보내기, 파일 접근 화이트리스트, 시각적 회귀 베이스라인, 결정론적 읽기 검증이 포함된 편집 가능한 OPJU 결과물.

harness에 이미 설정된 모델을 사용하여 마켓에서 설치된 플러그인의 중국어 사본을 영어로 다시 씁니다 — 플러그인 설치 시 자동으로, 그 후 라이브 리로드됩니다. 각 파일은 한 번의 전체 파일 패스로 번역되고, 실제 파서가 있으면(JavaScript용 node --check, 그 외에는 JSON 및 YAML 파서) 검증되며, 최대 3회 수리 시도를 위해 오류와 함께 모델로 반환됩니다. 48 KB를 초과하거나 파싱되지 않는 파일은 반환된 각 줄을 구조적으로 원본과 대조하는 줄 범위 패스로 폴백합니다. 트리거 문구와 로케일 테이블은 번역하지 않고 보존할 수 있으며, 손대지 않은 원본은 .zh.bak로 파일 옆에 보관됩니다.

컨텍스트 주입을 포함한 구성 기반 수명 주기 후크: event, handler, outcome을 YAML로 선언합니다. handler는 in-harness 도구(MCP 포함), 셸 명령 또는 HTTP 엔드포인트이며, outcome은 model-visible context, denied tool call 또는 fire-and-forget입니다.

이미지, PDF, CSV/TSV, 텍스트, 소스 코드, Markdown, JSON, YAML 렌더러, 대용량 파일 범위 로딩, 비로컬 콘텐츠용 프로바이더 API를 갖춘 읽기 전용 Web 클라이언트 파일 미리보기 패널.

settings.yaml에서 OpenCode Zen 무료 등급 및 Go 등급 모델 관리 — opencode.ai에서 실시간 모델 목록을 가져오고, 경로별로 구성된 값과 실시간 값의 차이를 보고하며, 4개의 에이전트 도구와 OpenCode Models 설정 섹션을 통해 항목을 추가하거나 제거합니다.

MCP를 통해 DSH에서 AItelier 파이프라인 실행: 39개 도구(읽기 22, 쓰기 17)로 다단계 SkillFlow 파이프라인을 생성, 실행, 검사, 편집, 내보내기, 가져오기. 단계는 DSH 세션이 아닌 AItelier에서 실행되며 run_id로 폴링되고, 엔진 강제 체크포인트에서 일시 중지하여 answer_checkpoint로 응답하며, 단계별 추적 및 단계 출력을 나중에 읽을 수 있도록 남깁니다. add_provider / map_model / edit_role은 개별 역할을 로컬 또는 더 저렴한 엔드포인트로 지정합니다. aitelier-pipelines 스킬을 번들.

settings.yaml로 구성 가능한 서브에이전트 위임 기본 모델. 단일 모델과 다중 모델 라운드 로빈 또는 무작위 전략을 지원합니다.

Connects GitHub's official remote MCP server as a DSH plugin: stores the PAT in DSH's credential center (.credentials.yaml) via github_set_token, and exposes GitHub tools as mcp__github__*.

Council of High Intelligence: 역사적 인물 18명으로 구성된 싱크탱크를 결성해 다관점 구조화 토론을 수행. 실시간 DAG 사이드 패널, SQLite 실행 기록, .council.yaml을 통한 프로젝트별 기본값 지원.

DeepSeek Harness에서 AItelier를 서브에이전트로 사용합니다: SkillFlow 파이프라인 생성, 편집, 실행, 내보내기, 가져오기. 클라이언트 전용이며 실행 중인 AItelier 백엔드(Docker; README 참조)가 필요합니다.

월드 모델 연구 툴킷: 프레임 검사, 3D/픽셀/잠재 경로 명명, 예측 대 GT 점수화, RSI 스킬 / wm.yaml.

A pouch of practical micro-plugins for DSH: per-turn wall-clock time injection, safe restart, session ID header badge, Tavily search provider, configurable LLM request-header routes, and an MCP server console managing the official @deepseek-ai/dsh-mcp-client at runtime — add/edit/enable/disable/reconnect, per-tool switches, live status over SSE, mcpServers JSON import, and auto-migration of profile-YAML MCP entries.

Per-profile settings overlay for DeepSeek Harness: global settings.yaml stays the baseline while each profile overrides any namespace through its own profiles/<name>/settings.patch.yml — object sections merge recursively, scalars and arrays replace wholesale, and !unset masks an inherited value. The overlay is transparent to existing plugins (they keep reading ctx.settings unchanged), writes land in the profile overlay only, and official schema validation, revision semantics, expectedRevision conflicts, watchers and events are untouched. Ships a settings command family (get/set/unset/mask/unmask/promote/demote/migrate/diff/layers) plus a Profile Settings section in the web Settings panel over a loopback RPC channel.

DeepSeek Harness web client plugin: group sidebar workspaces into a configurable three-level tree (分类→项目→会话). Sidecar YAML rules. dsh-plugin.

Claude Code-style permission rules engine: hard/deny/ask/allow tiers with a hard tier above full access, workspace-scoped rules, wildcard path protection, and a visual staged editor; rules persist in settings.yaml.

Model capability editor: edit each model reasoning-effort levels and image-input (multimodal) declarations inline in the official model page, written back to settings.yaml as a whole group, with a floating entry as fallback when the anchor breaks.

OpenRouter free-models browser plugin (dual-face): fetch OpenRouter models, filter the free ones (price 0 or :free), list them newest-first in a Settings tab with local search and full model info, and create a ready-to-use DSH model config (settings.yaml

DeepSeek Harness (dsh) plugin that registers Lynkr — a self-hosted, multi-provider LLM tier-routing gateway — as a custom OpenAI-compatible provider in settings.yaml.

`dsh-workflow-designer` 是面向 DeepSeek Harness 的提示词优先工作流设计插件。它收集当前 Agent 可见的本地 Skill、原生 Tool 与 MCP Tool，提供必要的可视化编排和约束编辑能力，并导出稳定的 YAML 中间表示。后续可由大模型及对应框架把 YAML 生成 Python、`workflow.mjs` 或其他代码工作流。

Microsoft Agent Framework (MAF) plugin for DeepSeek Harness: validate, run, and scaffold declarative agents and workflows (YAML).