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Jev(System One) 의사결정 모델 패러다임을 OpenAI 호환 LLM과 함께 사용 — TypeSafe 키가 필요하지 않습니다. 한 번의 호출로 유형화된 질문(choice/score/boolean)에 확률 분포 답변을 반환하는 jev_decide 도구를 등록합니다.

TypeSafe Jev를 일급 Cordis 서비스로, 그리고 DeepSeek Harness용 모델 가시 도구 3개로 제공합니다 — 기본적으로 오프라인, 외부 전송 공개, 절대 기본 활성화되지 않습니다.

모델 대상 도구(프로젝트 컨텍스트, 워크 유닛, 리포트, 결정)로서의 Superself의 self CLI 더하기 /self 명령 — 코드 리포 외부에 보관되는 크로스 세션, 크로스 프로젝트 프로젝트 상태.

내장형 작업 관리 엔진: 의사결정 지점 프로토콜, 아이디어 수집 보드, Linear 스타일 이슈 저장소를 제공합니다.

고객 프로젝트 팀용 진행 보드입니다. 기본/거버넌스 템플릿 또는 사용자 지정 단계 파이프라인과 담당자, 기한, 승인 기준, DoD가 있는 카드를 제공합니다. 단계 변경 시 인계 감사 로그를 자동 기록하며 진행/위험/차단 요인/결정 로그, 주간 Markdown 고객 보고서, loopback 전용 드래그 앤 드롭 보드, 읽기 전용 HTML 내보내기도 포함합니다. 상태는 워크스페이스의 delivery.json에 저장되며 delivery_* 도구 11개와 /delivery 명령을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 판단 코어입니다. 인지 루프가 각 판단의 출처와 귀속을 기록하고 계획을 마무리하며, hippocampus memory는 경험을 journal ledger, episodic archive, 낮은 신뢰도 감쇠로 지식화합니다. 아키텍처에서 판단 책임, 일관된 기준, 출처 연결을 정의하고 dsh-linghun-assembler를 통해 A2A 메모리 관리 팀을 제공합니다. DSH ^0.1.0-rc.7 필요(rc.2 지원).

DeepSeek Harness용 3계층 로컬 메모리: L1 스냅샷 메모리(MEMORY.md/USER.md)를 memory_* 도구로 필요할 때 읽기 + L2 검색 가능한 지식 베이스(사실 + SQLite FTS5, 슬라이딩 윈도 토큰화 기반 중국어 검색) + L3 Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy 및 승인된 Agent Hub 문서(memory/global, memory/projects, 승인된 결정)에서 가져오기(콘텐츠 해시 중복 제거). v0.2.0은 모든 자동 주입을 제거해 모델이 12개 memory_* 도구 중 하나를 호출할 때만 메모리가 컨텍스트에 들어가고 데이터는 로컬 드라이브에 남습니다.

DSH 웹 UI용 결정 분할 뷰: 메인 윈도우의 결정 요약 카드와 독립적으로 스크롤 가능한 사이드 패널의 전체 플랜으로, 결정을 작성하면서 전체 플랜을 리뷰하고 원클릭으로 에이전트에 다시 전송할 수 있습니다.

DeepSeek Harness 브라우저 provider입니다. 현재 페이지에서 가능한 동작을 보여 주는 색인 표를 보고 실제 브라우저로 웹 작업을 단계별 수행합니다(HTML이나 스크린샷 대신 색인된 동작 표를 확인). 각 단계는 Jev 판단 1회로 처리하며 저장소 benchmark의 중앙값은 1.1초, chat-model 턴은 2.8–3.6초입니다. 대화에는 결론만 전달해 페이지 때문에 context가 늘지 않습니다. 방금 읽은 페이지에서 대상 요소를 고르고 변경된 페이지는 다시 읽은 뒤 조작합니다. Session 소유 브라우저를 사용하며 attach mode로 바꾸지 않는 한 평소 Chrome은 건드리지 않습니다.

DeepSeek Harness가 대화를 너무 일찍 압축(요약)하는 것을 막습니다. 작은 컨텍스트 창에서는 보통 절반쯤 찼을 때 압축되지만, 원하는 사용률(기본 80%)까지 기다리도록 하며 프로바이더/모델별로 설정할 수 있습니다. 압축 시점만 바뀌고 요약에 남길 내용은 계속 DSH가 결정합니다.

모델 기억이 아닌 공개 웹 자료로 주장을 검증하는 skill입니다. 주장을 독립 검증 가능한 사실로 나누고 분야별 1차 자료 우선순위에 따라 국내외를 병렬 검색하며 원문 페이지를 가져와 유형별로 평가하고 반박 키워드로 재검색합니다. 결론부터 제시하고 모든 진술에 전체 URL과 인용 위치를 붙이며 미검증/판정 불가와 확인된 사실을 분리합니다. 키가 있으면 3개 판정을 TypeSafe Jev(System One)에 선택적으로 맡기고, 없으면 결정론적 규칙으로 처리합니다. 모델 판정은 신뢰도 단계만 낮출 수 있습니다.

dsh용 로컬 우선 개인 상태 기록 및 의사결정 엔진: 모든 입력을 줄 단위 출처와 함께 바이트 그대로 보존하고, 반증자를 먼저 생성해 자신의 결론에 반박하며, 저장된 각 사실을 자체 TTL로 노화시키고, 어떤 결정이 전혀 근거 위에 서 있지 않은 부분을 보고합니다.

DeepSeek Harness용 프로젝트별 메모리입니다. 각 workspace의 세션 첫 단계에서 PROJECT.md, DECISIONS.md, SESSIONS.md를 자동 생성하고 디스크에서 다시 읽으며 변경되거나 압축으로 빠졌을 때만 재주입합니다. memory_checkpoint로 분류 저장하고 작업했지만 기록이 없으면 턴 끝에 제한적으로 알립니다. memory_read는 실시간 로그와 아카이브를 읽고, memory_search는 의존성 없는 BM25로 검색합니다. 로그는 200개 제한이며 초과분은 SESSIONS-archive.md로 옮겨 컨텍스트에 넣지 않지만 열람·검색·항목별 복원이 가능합니다. 설정은 workspace/경로 필터, 세 파일 및 아카이브 읽기 전용 보기·새로고침, workspace별 JSON 내보내기/가져오기, 2단계 삭제, AGENTS.md 지침 블록 수정·제거, PROJECT.md 오래됨 알림을 지원합니다. 상태 칩은 동기화를 보여 주고 클릭 시 파일을 만듭니다. 의존성·벡터 저장소·임베딩·모델 호출 없음.

DeepSeek Harness의 명시적인 세션 간 작업 상태: 호스트 이벤트 또는 모델 가시 work_state 도구로부터 자동으로 캡처되는 목표, 결정 및 다음 단계. /checkpoint으로 검사 가능.

Insta360 GO 3S용 자동 일일 콘텐츠 파이프라인: 수족관 영상의 BLE/WiFi 원격 촬영, 무선 가져오기, 의사결정 로그가 있는 ffmpeg 품질 평가, 자동 편집(세그먼트 선택, TTS 내레이션, 음악, 자막), biliup을 통한 Bilibili 업로드(기본값은 드라이런).

계보를 갖춘 결정·목표 메모리. 명시적 명령과 모델 도구가 결정을 결정론적으로 기록하고, 상태 카드가 compaction을 넘어 결정을 재고정합니다. BM25+jieba 검색을 갖춘 무손실 이벤트 스트림이 이를 뒷받침하며, 시나리오 수준의 충실도 회귀 스위트가 릴리스를 게이트합니다.

에이전트가 시작하는 음성 통화: `offer_call`이 사람에게 전화를 울리고(接听/拒接/稍后再说), 수락된 통화는 CrispASR + Qwen3-TTS(화자 9명, 중국어 방언 2개)로 로컬에서 합성·재생되며, 거절된 통화는 그 결정을 에이전트에 돌려줍니다.

CBDC 권한 게이팅이 적용된 제한적 로컬 메모리: SQLite + FTS5 클레임, 설명 가능한 use/verify/ignore 판단이 포함된 범위 기반 회상과 전체 감사 추적, /memory 명령어, 호출당 최대 3개 클레임/1200자 삽입, 추가 모델 호출 없음

Optional JEV decision mode with deterministic project reads, bounded semantic selection, native authorization checks and desktop credential settings.

Model failover and turn keep-alive for DeepSeek Harness: a request that fails with a model error before any visible output falls through the models of the configured provider groups (then the next provider) until one streams; transient failures retry with backoff under a liveness watchdog, a dead turn self-resumes with templated 「继续」 wake-ups, and an optional full-auto mode auto-answers permission, question and plan approvals with every decision appended to an AUTO-MODE.md audit log.

DeepSeek Harness approval guardian: a reviewer model decides permission requests before they reach you, with a System One decision-API backend (TypeSafe Jev, SiliconFlow, self-hosted Laya), a configurable low-confidence policy and an allow-rule whitelist.

Keeps a project's documentation in step with its decisions on DeepSeek Harness: the same append-only decision log and derived design snapshot, kept fresh in-process instead of by a hook process.

DeepSeek Harness용 TypeSafe Jev(System One 의사결정 모델) 엔드투엔드 통합: jev_decision(choice/score/noul, 병렬, 타입 지정 답변 + 신뢰도), API 키와 스위치를 위한 Settings > Plugins 카드, 대화의 모든 결정(답변, 신뢰도, 지연 시간, 비용)을 보여주는 인라인 도구 뷰, 자동 가드(결정적 + Jev 위험/루프 점검), 로컬 /jev 대시보드, 온라인 검증 벤치마크(라벨링된 27개 질문에서 96.3%, jev-latest에서 중앙값 약 283ms, 2026-09-21). 설계상 정직함: 실제 API만 사용하며 mock 폴백이 없습니다.

Semantic tool routing, skill discovery, and typed System One decisions for DeepSeek Harness powered by TypeSafe Jev.