jingyunstudio/jingyun-dsh

Jingyun DSH Client – AI 에이전트를 판매 가능한 제품으로 전환하는 데스크톱 프론트엔드

소개 – DeepSeek Harness (DSH) 및 Jingyun Studio SaaS 플랫폼 위에서 작동하는 Tauri 기반 데스크톱 애플리케이션(및 재사용 가능한 npm 패키지)입니다. DSH 기반의 모든 AI 에이전트에 사용자 인증, 구독/종량제 결제, 토큰 할당량 제어, 에이전트·스킬·플러그인 마켓플레이스, 데이터 및 아티팩트의 클라우드 동기화 등 완전한 상용 루프를 추가합니다.

주요 기능

기능	설명
회원 로그인 및 구독	전화번호 로그인, 정기 구독, 사용량 기반 결제 및 리셀러 모델 지원.
컴퓨팅 할당량 관리	사용자가 충전하고 AI 사용량을 제한하여 비용을 관리할 수 있는 토큰 예산 시스템 내장.
에이전트 라이브러리	AI 에이전트 식별 시스템. 각 대화는 격리된 "에이전트" 컨텍스트에서 실행되므로 동일한 클라이언트에서 여러 전문 봇 간 전환 가능.
스킬 라이브러리	에이전트의 능력을 확장하는 재사용 가능한 스킬 팩 (예: Tencent IMA 지식 베이스, DingTalk, WeCom, Feishu 커넥터).
플러그인 마켓플레이스	커뮤니티가 기여한 800개 이상의 DSH 플러그인 목록. UI에서 클릭 한 번으로 설치/제거 가능.
앱 마켓플레이스	자체 에이전트, 스킬 또는 플러그인을 게시하고 가격을 설정하여 Jingyun Studio 스토어를 통해 판매.
클라우드 데이터 및 자산 저장소	채팅 로그, 지식 베이스 및 생성된 아티팩트(코드, 문서, 차트)를 클라우드로 동기화.
제품 작업 공간	드래그로 크기 조절이 가능한 사이드 패널. 다중 유형 출력(코드, 문서, 시각화)을 미리 보고 관리.

사용 방법

1. npm 플러그인으로 사용 – 이미 DSH 서버를 운영 중이라면 @jingyun-ai/jingyun-dsh를 설치하고 간단한 JSON 설정 파일을 통해 Jingyun Studio 테넌트를 지정하세요. 이 플러그인은 멤버십, 결제 및 마켓플레이스 UI를 기존 DSH UI에 주입합니다.
2. 독립형 데스크톱 클라이언트 – 저장소를 복제하고 빌드 스크립트를 실행한 다음, 제공된 Windows 전용 GUI 패키저 (run_pack.bat)를 사용하여 앱을 브랜드화(이름, 로고, 도메인)하고 설치 프로그램을 생성하세요. 생성된 실행 파일에는 Tauri-Rust 셸, 번들된 Node/Python/Git 런타임, React + TypeScript로 빌드된 UI가 포함됩니다.

아키텍처 개요

jingyun_dsh/
├─ packages/jingyun-dsh/          # TypeScript UI 플러그인 (React 컴포넌트, 라우트, 설정)
│   ├─ src/client/               # UI 페이지 및 재사용 가능한 컴포넌트
│   ├─ src/agent/                # AI 에이전트 패키지 관리용 백엔드 로직
│   └─ resources/                # 내장 스킬 번들, 플러그인 레지스트리 스냅샷
├─ src-tauri/                     # Tauri v2 네이티브 셸 (Rust)
│   └─ src/lib.rs                # 메인 프로세스 – 윈도우, 트레이, 라이프사이클
├─ scripts/                       # 빌드 및 패키징 헬퍼 (Python/Tkinter GUI, JS 헬퍼)
└─ run_pack.bat                   # 원클릭 Windows 패키저

기술 스택

• 데스크톱 셸 – Tauri v2 + Rust (네이티브 윈도우, 시스템 트레이, 보안 API 인터페이스)
• AI 런타임 – DeepSeek Harness (플러그인 가능한 LLM 오케스트레이션)
• 상용 백엔드 – Jingyun Studio SaaS (멤버십, 결제, 할당량, 마켓플레이스 API)
• 프론트엔드 – React + TypeScript (npm 패키지로 배포)
• Monorepo 도구 – pnpm + tsdown (의존성 관리 및 컴파일)
• 패키징 UI – Python + Tkinter GUI (비기술 팀이 설치 프로그램 빌드 전 브랜드 커스터마이징 가능)
• 설치 프로그램 – NSIS (Windows)

시작하기

1. 사전 요구 사항 – Node ≥ 18, pnpm ≥ 8, Rust stable (Tauri 빌드용), 선택 사항으로 Python ≥ 3.8 (GUI 패키저용).
2. npm 플러그인 경로

   npm install @jingyun-ai/jingyun-dsh
   # 예제 설정을 복사하고 Jingyun 도메인을 입력한 후 DSH에서 플러그인 활성화
   

3. 전체 클라이언트 경로

   git clone <repo>
   cd jingyun_dsh
   pnpm install
   pnpm build            # UI 플러그인 빌드
   pnpm tauri:dev        # 개발 모드에서 Tauri 실행 (웹 UI: http://localhost:3080)
   pnpm tauri:build      # 프로덕션 설치 프로그램 생성
   # 또는 GUI 패키저 사용:
   run_pack.bat
   

4. 브랜딩 – packages/jingyun-dsh/desktop-config.json을 편집(또는 GUI 사용)하여 custom_name, custom_logo 및 Jingyun 테넌트 domain을 설정하세요.

대상 사용자

• 결제 시스템을 처음부터 구축하지 않고 커스텀 에이전트를 상용 제품으로 출시하려는 AI 스타트업 팀.
• 이미 DeepSeek Harness를 사용 중이며 사용자 계정, 할당량 관리 및 마켓플레이스를 위한 기성 UI 레이어가 필요한 개발자.
• 자사 브랜드로 화이트 라벨링 가능한 Windows 데스크톱 클라이언트를 원하는 제품 관리자.

라이선스 – Apache 2.0 (프로젝트 본체) 및 DeepSeek Harness, 내장 스킬 팩, 커뮤니티 플러그인 레지스트리의 원본 라이선스 적용.

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위의 모든 세부 정보는 저장소의 README에서 직접 가져왔습니다.