DeepSeek Harness용 플러그인 큐레이션 목록
A curated list of plugins for DeepSeek Harness (dsh) · DeepSeek Harness 插件精选列表
Hot
71.6
★★★★☆
무엇을 해결하나설치 가능한 DeepSeek Harness 플러그인을 분류·검증해 찾아보고 dsh로 바로 설치할 수 있도록 합니다.
누가 쓰면 좋나Operators running DeepSeek Harness, plugin authors, and developers who want a vetted place to discover and install dsh plugins.
왜 지금 뜨나에이전트/플러그인 생태계가 급성장해 중앙화된 큐레이션과 마켓이 필요해졌습니다.
이 리포의 한 방A large, actively curated index of dsh plugins that verifies installability and integrates with a one-click plugin market.
발견 경로
에디터 픽Watchlist 1 devs
로컬에서 모델을 실행·학습하는 데스크톱 앱
Local UI to run and train LLMs and diffusion models. Supports GGUF, MLX, Qwen3.8, DeepSeek-V4.1, MiniMax-H3, Gemma 4, FLUX and more.
Hot
72.7
★★★★☆
무엇을 해결하나복잡한 로컬 LLM·확산모델 실행과 학습 설정을 GUI와 도구로 단순화하고 훈련·내보내기·배포를 통합합니다.
누가 쓰면 좋나ML engineers, researchers, and power users who need local control of LLMs, diffusion, and TTS models for privacy, cost, or latency reasons. Also useful for teams that want a single app to handle model training, exporting, and running across diverse GPUs.
왜 지금 뜨나대형 오픈 모델과 퀀타이제이션·가속 기술 발전으로 로컬 학습·호스팅 수요가 급증하고 있기 때문입니다.
이 리포의 한 방Runs and trains a broad set of LLMs and diffusion models locally with built-in fine-tuning, export formats, and agent/tool integrations.
발견 경로
Reddit트렌딩
코드·문서를 쿼리 가능한 지식 그래프로 변환
Turn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable knowledge graph. A /graphify skill for Claude Code, Cursor, Codex, and Gemini CLI: local deterministic AST parsing, every edge explained, no vector store.
Hot
69.9
★★★☆☆
무엇을 해결하나코드, 문서, 스키마, 설정, PDF를 읽어 관계형 지식 그래프로 만들어 grep 대신 질의할 수 있게 합니다. 코드 파싱은 로컬 tree-sitter AST로 결정적이며 엣지 출처(EXTRACTED/INFERRED)를 제공합니다.
누가 쓰면 좋나Backend engineers, architects, security auditors, and dev-tooling teams working in medium-to-large repositories who need traceable cross-file reasoning and provenance. Also appropriate for teams that require local processing for privacy or compliance.
왜 지금 뜨나로컬 처리와 설명 가능한 연관성, 벡터 인덱스 회피 수요가 늘어나 사용이 증가하고 있습니다.
이 리포의 한 방Deterministic local AST parsing that produces an explainable knowledge graph with edge-level provenance and no vector store.
발견 경로
트렌딩
스스로 학습해 기능을 확장하는 AI 에이전트
The agent that grows with you
Hot
69.8
★★★☆☆
무엇을 해결하나대화 맥락을 유지하고 경험에서 스킬을 생성·개선해 반복 업무와 자동화를 처리합니다.
누가 쓰면 좋나Developers, SREs, and researchers who need a customizable, persistent agent that can run on inexpensive infrastructure and integrate with multiple messaging and execution backends. Teams that want an agent able to learn from use, manage scheduled automations, and orchestrate tool calls without locking into a single model provider.
왜 지금 뜨나지속 학습 에이전트와 서버리스 비용 최적화 수요가 동시에 증가하고 있기 때문입니다.
이 리포의 한 방A built-in closed learning loop that autonomously creates and self-improves skills while preserving searchable cross-session memory.
발견 경로
트렌딩
코드로부터 생성되는 상호작용적 검증 가능한 아키텍처 다이어그램
Agent skill for beautiful, verifiable architecture, workflow, sequence, data-flow, and lifecycle diagrams—self-contained HTML with motion and crisp export.
Hot
68.1
★★★☆☆
무엇을 해결하나리포지토리나 시스템 설명을 읽어 검증 가능한 인터랙티브 다이어그램과 정적/동적 내보내기를 자동 생성합니다. 변경 전후 비교와 소스 추적을 통해 다이어그램의 신뢰성을 제공합니다.
누가 쓰면 좋나Engineers, architects, and SREs who need accurate, reviewable system maps derived from code or design text. Teams that want traceable diagrams for PR reviews, documentation, or postmortems will benefit most.
왜 지금 뜨나에이전트 워크플로와 저장소 연계 도구 수요가 늘어나며, 검증 가능한 아키텍처 산출물이 필요해졌기 때문입니다.
이 리포의 한 방Produces deterministic, self-contained HTML artifacts from a typed JSON IR with built-in validation and Before/Delta/After diffs for review.
발견 경로
에디터 픽Watchlist 1 devs
토픽으로 한 번에 짧은 영상 자동 생성
利用 AI 大模型和自动化工作流，根据主题或关键词一键生成高清短视频。Generate HD short videos from a topic or keyword with an automated AI workflow.
Hot
68.0
★★★☆☆
무엇을 해결하나주제나 키워드만으로 대본 작성, 소재 수집, 자막·음성·합성까지 자동화합니다.
누가 쓰면 좋나Content creators, social marketers, and developer teams who need to scale short-form video output or prototype automated video workflows. Also useful for researchers and engineers building integrations across LLMs, TTS, and media pipelines.
왜 지금 뜨나짧은 영상 수요 증가와 LLM·미디어 툴 통합으로 실용성이 높아졌기 때문입니다.
이 리포의 한 방Provides a complete, LLM-driven pipeline that generates scripts, finds assets, creates TTS/subtitles, and composes HD short videos via FFmpeg with a WebUI and API.
발견 경로
트렌딩
다양한 하드웨어용 C/C++ LLM 추론 런타임
LLM inference in C/C++
Hot
67.8
★★★☆☆
무엇을 해결하나무거운 ML 스택 없이 CPU/GPU/모바일에서 LLM 추론을 가능하게 하고, 양자화로 메모리와 연산을 줄여준다.
누가 쓰면 좋나ML engineers, infra teams, and advanced hobbyists who need low-latency or private on-device inference across diverse hardware. Teams that want to avoid or replace heavy Python/PyTorch inference stacks will find it useful.
왜 지금 뜨나오픈 모델 확산과 프라이버시·저지연 로컬 추론 수요가 늘어나면서 경량 런타임이 주목받고 있다.
이 리포의 한 방A single-source C/C++ implementation that runs quantized LLMs across CPUs, GPUs, mobile accelerators and supports hybrid CPU+GPU inference.
발견 경로
HNReddit
코딩 에이전트를 위한 에이전트 스킬·방법론
An agentic skills framework & software development methodology that works.
Hot
67.5
★★★☆☆
무엇을 해결하나에이전트가 사양 없이 바로 코드를 작성하는 문제를 막고, 작은 작업 단위와 TDD, 검토 루프로 안정적 개발 흐름을 만든다.
누가 쓰면 좋나Developers and teams that integrate coding assistants into their workflow and need repeatable, test-driven, multi-step automation. Also useful for organisations building higher-level agent orchestration across multiple LLM harnesses.
왜 지금 뜨나에이전트 중심 개발과 다중 플랫폼 플러그인 수요 증가로 주목받고 있다.
이 리포의 한 방Provides a cross-harness plugin + skill set that turns a coding assistant into a subagent-driven SDLC with enforced TDD and review loops.
발견 경로
트렌딩
에이전트용 계층적 컨텍스트 DB
Self-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Memory, Knowledge RAG and Skills.
Hot
67.5
★★★☆☆
무엇을 해결하나메모리·지식·스킬을 viking:// 파일시스템으로 통합해 요약 계층별로 온디맨드 로드하고 검색 경로를 보존해 디버깅을 쉽게 합니다.
누가 쓰면 좋나Developers building agentic systems, RAG pipelines, or long-lived assistant memory should use it to get reproducible context and easier debugging. Note the project is AGPL-3.0 licensed, which has implications for commercial deployments and integration.
왜 지금 뜨나에이전트·장기기억 수요 증가와 토큰 비용·불투명한 벡터 검색 문제를 동시에 해결하기 때문입니다.
이 리포의 한 방A browsable viking:// virtual filesystem that stores context in three tiers and preserves retrieval trajectories for debugging.
발견 경로
트렌딩
자율 AI 침투테스트 도구 (PoC 포함)
Open-source AI penetration testing tool to find and fix your app’s vulnerabilities.
Hot
66.8
★★★☆☆
무엇을 해결하나앱을 동적으로 공격해 취약점을 찾아 실제 PoC로 검증하고 CI에 통합해 지속적으로 점검합니다.
누가 쓰면 좋나Developers, security engineers, and DevOps teams who need reproducible, validated vulnerability findings and CI/CD integration. Bug bounty researchers and red teams can also use it to accelerate reconnaissance and PoC generation.
왜 지금 뜨나LLM 기반 에이전트와 CI 통합 수요 증가로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방Produces real exploit proofs-of-concept and can auto-generate fixes and PRs, moving beyond static alerts to validated findings.
발견 경로
트렌딩
Nothing matches those filters.