플러그인

사용자가 직접 게시한 QQ Zone 글을 로컬 라이브러리에 보관해 생각·꿈·리뷰(책/영화 추천) 세 열로 자동 분류한다. 각 열은 따로 수동 수정할 수 있고 한 열의 실행 취소가 다른 열에 영향을 주지 않는다. 비밀번호 잠금 가능한 비공개 웹 뷰어, upstream API가 약 500자에서 자르는 긴 글 복구, 연/월별 단어 수 집계, 오프라인 열람용 첨부 이미지 백업을 제공한다. 쿠키는 이 컴퓨터에만 저장된다.

Apache-2.0 upstream Headroom 압축 도구(headroom-ai)를 MCP로 DeepSeek Harness에서 실행한다. upstream 서버 기반 headroom_compress, headroom_retrieve, headroom_stats를 mcp__headroom__* 도구로 제공하고 필요할 때 uvx로 설치한다. 압축은 손실이 있지만 되돌릴 수 있고 원본은 로컬 CCR 저장소에서 hash로 가져온다. Headroom 자체 MCP 등록기와 upstream proxy용 model-header sanitizer도 포함한다.

stdio로 Akasha Book 메모리 서버를 등록하고 lookup, briefs, revision chain, audit, session recall 등을 포함한 akasha_* 도구 22개를 노출한다. 연동: Hindsight(repo memory), OpenViking(user memory), 내장 session search(repo README 참조). 설정: repo clone, core/ 별도 복사 후 cordis.patch.yml의 <AKASHA_DIR>를 절대 경로로 바꾸거나 AKASHA_DIR 설정. 표식이 남으면 명시적으로 실패한다.

유휴 상태 또는 타이머에 Akasha sleep 증류를 예약하고 새 세션에 기상 노트, 각 턴에 메모리 펄스를 주입한다. 유휴 후 재개는 기본 꺼짐. 연동: Hindsight(repo memory), OpenViking(user memory), 내장 session search(repo README 참조). 설정: repo clone, core/ 별도 복사, cordis.patch.yml의 <AKASHA_DIR>를 절대 경로로 바꾸거나 AKASHA_DIR 설정. 표식이 남으면 명시적으로 실패한다.

호스트 이벤트(턴 종료, 도구 결과, 에이전트 오류, 유휴 전환, 어시스턴트 출력)를 추가 전용 JSONL로 기록해 Akasha 지표·회상 검사·출력 감사를 지원한다. 연동: Hindsight(repo memory), OpenViking(user memory), 내장 session search(repo README 참조). 설정은 clone, core/ 별도 복사, cordis.patch.yml의 <AKASHA_DIR>를 절대 경로로 교체하거나 AKASHA_DIR 환경 변수 지정. 표식이 남으면 명시적으로 실패한다.

Akasha Book 저장소 쓰기 보호기다. 메모리 데이터 디렉터리에 쓰는 도구 호출을 막고 저장소 사용 규약과 self-layer 절을 시스템 프롬프트에 주입한다. 연동: Hindsight(repo memory), OpenViking(user memory), 내장 session search(repo README 참조). 설정: repo clone, core/ 별도 복사 후 cordis.patch.yml의 <AKASHA_DIR>를 절대 경로로 바꾸거나 AKASHA_DIR 설정. 표식이 남으면 명시적으로 실패한다.

대형 세션용 분할 압축이다. 실시간 컨텍스트가 모델 창의 85%를 넘거나 요청이 4MB 초과일 때만 작동한다. 기록을 1.5MB 단위로 요약해 합치며 작은 세션은 기본 압축을 유지한다.

DeepSeek Harness 홈(세션, 메모리, 설정, 프로필 플러그인 트리)을 사용자가 소유한 비공개 Git 원격 저장소에 일정에 따라 commit/push해 자동 버전 백업한다. 실패는 모두 DSH 로그에 표시한다.

DSH 대화 워크스페이스: 턴 작업, 출처 인용, 로컬 메모/요약, 대화 내 검색, 포커스 잠금, 워크스페이스별 명령 버튼.

DeepSeek Harness 컨텍스트 관측 및 제어: 세션 간 토큰 분석, 세션별 예산/프롬프트/도구 제어, 선택적 에이전트 스캐폴드. 공식 tokenMeter, compaction, systemPrompt, tools.restrict 연결점을 재사용하며 모니터링은 읽기 전용이다.

사이드바 세션 메뉴에서 대화 전체를 삭제할 수 있습니다. 채팅 텍스트 선택을 우클릭하면 Copy, Quote(작성창에 Markdown 인용 블록 삽입), Ask가 표시됩니다. Ask는 선택 내용과 질문을 재사용 가능한 연속 실행 subagent(label `ask`; 재시작 후 subagent catalog에서 다시 찾음) 하나에 보내고 답을 오른쪽 사이드바에 스트리밍합니다.

모든 세션을 오른쪽 사이드바의 별도 전체 채팅 탭으로 엽니다. 각 탭은 자체 transcript와 작성창을 가지며 메인 대화는 그대로 둡니다. 분할된 오른쪽 패널에서 최대 3개 대화를 동시에 열 수 있습니다.

composer dock에 실시간 context 압박 미터를 표시합니다. 사용량이 한도에 가까워지면 현재 모델에 handoff brief를 요청해 새 세션에서 그 brief를 시작하고 해당 세션으로 전환합니다. 긴 작업을 한도에 닿지 않고 이어갈 수 있습니다.

턴 종료 때 세션 transcript를 Akasha session layer에 색인하고 성공한 compaction을 기록하며, 매 턴 리듬 줄을 runtime context에 추가합니다. 연동 대상은 Hindsight(repo memory), OpenViking(user memory), 내장 session search입니다(repo README 참고). 설정: 저장소를 clone하고 core/를 옆으로 복사한 뒤 cordis.patch.yml의 <AKASHA_DIR>를 절대 경로로 바꾸거나 AKASHA_DIR 환경 변수를 설정합니다. placeholder가 남아 있으면 플러그인은 오류를 명확히 내고 중단됩니다.

/compact_queue를 등록합니다. 세션이 바쁘면 요청을 버리지 않고 대기열에 넣었다가 다음 유휴 시간에 실행하며, 유휴 상태면 즉시 압축합니다. agent status event 옆의 2초 fallback tick으로 트리거 누락을 막고 대기는 최대 30분입니다. /compact_queue cancel로 대기 요청을 철회하거나 실행 중 요청을 중단할 수 있습니다. 단일 명령 등록으로 세션별 큐 상태를 유지하며 완료·실패는 모델을 깨우지 않는 접힌 알림으로 전달됩니다. busy를 제외한 모든 ManualCompactionError 코드는 재시도하지 않고 종료합니다. host 절반만 처리하며 core /compact 명령은 건드리지 않습니다.

읽기 전용 지연 세션 뷰어입니다. 세션 목록에는 stat만 표시하고 최근 이벤트를 볼 때 끝부분의 Zstandard frame만 압축 해제합니다. 검색·통계·내보내기를 제공하는 독립 /lazyview 패널이며 Node.js 24+가 필요합니다.

DSH 세션 안의 human-in-the-loop 큐레이션 작업대입니다. 전체 턴이나 개별 메시지를 원문 유지 또는 요약 대상으로 표시하고, 모델 호출 없이 user/assistant/tool-result/injected-context 메시지를 제자리에서 다시 쓰며, 표시한 범위를 모델 작성 요약이나 공식 /compact로 압축합니다. 세션에 쓸 때마다 먼저 로컬 JSON 백업을 저장합니다.

DeepSeek Harness용 페르소나 관리자입니다. JSON 기반 페르소나 라이브러리, 세션별 연결(연결이 없는 세션의 선택적 기본 페르소나 포함), 즉시 또는 다음 세션부터 적용하는 전환을 제공합니다. Web UI에 Model personas 설정 페이지와 작성창 옆 페르소나 칩을 추가하며, 모델 도구 3개로 모델이 직접 목록 조회·전환·생성할 수 있습니다.

모델에 비공개 용어집을 제공합니다. 「滚木」은 “none”, 「棍母」는 “doesn’t exist”로 해석하며, 그런 뜻을 표현할 때 해당 단어를 문장에 쓸지는 모델이 스스로 결정합니다. 시스템 프롬프트 섹션 하나만 등록하고 문장은 다시 쓰지 않습니다. 단어 목록은 카테고리별 YAML(moba/fps/comments/ai/dev/private)이며 설정 페이지에서 파일을 켜고, 알림 강도를 바꾸고, 용어집 폴더를 열 수 있습니다.

원하는 페르소나를 설명하면 host model이 닉네임, 소개, 태그라인, 링크를 작성합니다. 아바타는 로컬 asset library 또는 지정한 경로에서 가져오고 프로필 페이지를 채운 뒤 사이트 자체 업로더에 전달합니다. 기본은 dry-run이며 프로필 필드만 다루고 비밀번호나 보안 설정은 건드리지 않습니다.

보조 호출에만 thinking level을 낮추고 token floor를 높여 compaction 요약과 세션 제목이 추론에 출력 예산을 과도하게 쓰지 않게 합니다.

ChatGPT 계정으로 Codex 모델을 DSH에 연결합니다. 모델/사고 강도 선택, 이미지 채팅, 도구/스킬, 로컬 작업 승인, 대화형 질문 응답, 긴 대화 이어가기/압축, 할당량 및 Token history 확인, 지원되는 Windows 스크린샷 helper를 제공합니다.

로컬 cc-switch 앱에 저장된 타사 provider를 DeepSeek Harness로 연결합니다. Anthropic 형식 tool group은 adapter route가 되고 Codex group은 내장 pi-ai adapter로 전달됩니다. 설정 페이지에서 가져올 그룹과 순서를 선택합니다.

DeepSeek Harness에 구성된 모든 provider의 모든 모델을 고정 loopback port의 단일 OpenAI 호환 endpoint로 제공합니다. 사이드바 페이지에서 base URL, key, port, model ID를 표시합니다.