플러그인

DSH를 위한 예측적 연상 기억. 고정 경계에서 프롬프트 없이 recall을 주입하고, 3층 자동 통합, skill 결정화, Astra 스타일의 컨텍스트 관리를 수행한다. 컨텍스트 창 전환을 넘어 유지되는 인수인계 장부와 PLAN 화이트보드, 모델 창을 자동 감지하는 수위 센싱을 갖춘다. 로컬 Markdown 저장, 모델 비종속, 의존성 0. 어휘 0GB 하한에 선택적 의미 계층을 추가할 수 있다.

DeepSeek Harness를 위한 엄선된 파일 기반 장기 기억 — 사람이 읽을 수 있는 마크다운 노트, 여러 호스트에서 공유되는 단일 일반 텍스트 파일 저장소(프로젝트 저장소 내부에 있을 경우 git-ignore 처리됨), 그리고 ctx.tools.guard()로 강제되는 결정론적 인덱스 상한

영구적인 Change Ledger를 기반으로 대화와 워크스페이스 상태를 되감습니다.

레드팀 수행 모드입니다. 대상 조직 이름 하나를 보내면 정찰, 자산 분류, 취약점 발견, 익스플로잇, 내부 피벗 역할 5개를 가진 플래너 세션이 설정 가능한 동시성으로 실행됩니다. 사전 점검은 스킬/리소스를 확인하며 점수는 정찰, 인터넷, 경계, 내부의 4단계로 계산하고 서버 측 상한과 권한 우선 중복 제거를 적용합니다. 발견 사항은 로컬 SQLite에 저장됩니다. 상시 오른쪽 콘솔은 9개 페이지(자산 매핑, 에이전트, 세션/터널, 발견 사항, 점수 대상, 보고서, POC 지식 베이스, 스킬 라이브러리 등)를 제공합니다. v0.15.2에서 HTTP 증거/작업 기록, 일괄 수집, 범위 확인, 터널 피벗 프로브, 데이터 증명, 정리 원장, 범위 이탈 방지용 T0-T3 자산 등록을 추가했습니다. redteam_* 도구 59개, 번들 스킬 38개.

DSH 에이전트를 위한 장기 기억 — 내구성 있고 검사 가능한 기억과 회상, 검색, 탐색, 지식 그래프 도구, 10개의 다른 AI 코딩 도구에서의 가져오기 및 설정 페이지를 제공합니다.

꿈을 꾸는 기억 — DeepSeek Harness를 위한 세션 간 메모리입니다. 세션을 넘나들며 기억을 불러오고, 잠자는 동안 자동 통합하며(autoDream), 충돌하는 기억을 동결해 검토로 넘기고, 재생 가능한 감사 추적을 유지합니다. SQLite 기반의 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔티티 그래프, 대화형 메모리 패널에 더해 외부 API와 CLI를 제공합니다.

꿈꾸는 메모리 — DeepSeek Harness의 세션 간 메모리: 세션을 넘나들며 기억하고, 잠자는 동안 자동 통합(autoDream)하며, 충돌하는 기억을 검토용으로 동결하고, 재생 가능한 감사 기록을 유지합니다. SQLite 기반 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔터티 그래프, 인터랙티브 메모리 패널, 외부 API와 CLI를 제공합니다.

자체 제작 DSH 메모리 플러그인: SQLite 영구 저장 + 데이터베이스 수준 감사 가드(enforceAudit) + 감사 로그. 대화 후 지식을 자동 수집하고 memory_recall로 회상하며 Claude Code/Codex/Cursor 멀티 에이전트 공유를 지원합니다. 외부 의존성 제로.

dsh용 인과 메모리: 의존성 없는 MCP stdio 브리지로 causal-memory 서버의 17개 도구를 깔끔한 이름(mcp__ 접두사 없음)으로 마운트합니다. 로컬 SQLite 저장소에서 컴팩션 후에도 유지되는 유형 관계(caused / enabled / prevented)의 결정 → 결과 엣지와 고정된 시스템 프롬프트 섹션을 제공합니다. PATH에 causal-memory 서버 바이너리가 필요합니다(pip install causal-memory 또는 사전 빌드 릴리스).

링크를 붙여넣으면 에이전트가 읽습니다. 샤오홍슈, 더우인, 빌리빌리, 위챗, 기사, PDF, 오디오를 Wiki/지식 베이스용 출처 포함 Markdown으로 변환합니다. 60회 탐색적 A/B(시간 제한이 다르고 답변 정확성은 사람이 검토하지 않음): 읽기 완료율 22%→92%(+70%p), 시간 초과 68%→0%, 실제 출처 사실 인용 답변 23%→82%. 실제 링크 123개 중 80% 사용 가능(응답 페이지 중 93%); 접근 불가 링크는 26초 후 보고합니다. Codex, Claude Code, DSH 지원.

DSH 브라우저 확장(전체 플랫폼)의 데스크톱 기능입니다. 확장을 dsh에 연결해 browser_* 도구를 제공하고 필요할 때 페이지의 이미지도 인식합니다. 이것이 전체 설정 항목입니다.

DSH용 분산형 오프라인 우선 그래프 메모리와 작업 그래프입니다. 서명된 사실, 여러 기기 동기화, 사이드바 패널에 삽입된 공용 Mebular Console을 제공합니다. 실행 중인 Mebular daemon(Mebular 데스크톱 앱 또는 @mebular/core의 mebular serve)이 필요합니다. 이 플러그인은 메모리 도구와 Console 패널만 연결합니다.

DeepSeek Harness에 설정된 모델로 Midscene을 실행하는 OpenAI 호환 브리지입니다. 127.0.0.1 기본 포트 8787(사용 중이면 빈 포트)에서 스트리밍/일반 chat completions를 호스트 모델 계층에 전달합니다. DeepSeek 공식 라우팅, CodeBuddy, Codex 및 사용자 지정 OpenAI/Anthropic endpoint를 지원합니다. 자격 증명은 provider 플러그인에 남고 브리지는 건드리지 않습니다. /v1/midscene-env가 모델 계열을 추론해 MIDSCENE_MODEL_* 환경 변수 4줄을 생성합니다. browser/desktop/Android/iOS/HarmonyOS 자동화, Vitest E2E, 참고 자료 등 7개 스킬을 등록하며 npx skills add가 필요 없습니다. npm 설치: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-midscene

스킬 기반 harness/loop 엔지니어링 워크플로 에이전트 플러그인.

도서와 기사를 5가지 모드(빠른, 심층, 지식 맵, 파인만식, 전체 도서)로 정독하며, 주장-근거-데이터 보고서, Mermaid/XMind 마인드맵, 일괄 비교, 사전 예산 점검, 투명한 백그라운드 작업 진행 상황, 그리고 URL·파일·붙여넣은 텍스트로부터의 MD/HTML 내보내기를 지원합니다.

타사 프로바이더용 모델별 추론 노력 및 입력 모달리티 구성: 모델 지식 베이스와 원시 /models 엔드포인트 증거에서 신뢰도 라벨과 함께 융합된 제안을 공식 Models 페이지 카드에서 편집.

DSH 플러그인 개발 지식 기반을 온디맨드 에이전트 스킬로 제공: 공식 제약 조건, 작업 워크플로, API 레퍼런스 및 커뮤니티 주의사항, 번들과 함께 설치되어 에이전트가 플러그인 구축 중 검색 가능.

DeepSeek Harness를 위한 세션 간 메모리 엔진: SQLite 저장소 + 사람이 편집 가능한 Markdown 미러, autoDream 통합, 오프라인 시맨틱 검색(로컬 벡터/재순위화/클러스터링), 엔티티-속성-타임라인, Sleep Mode, 커스텀 모델 autoSummarize, 그리고 7가지 메모리 도구를 제공합니다.

10개의 에이전트 스킬로 구성된 QA 파이프라인: 요구사항 분석, 테스트 전략, 케이스 작성 및 리뷰, E2E(Playwright) 및 API 자동화, 탐색적 테스트, 회귀 범위 및 버그 분석, 형식 규칙, 리스크 모델 및 스키마 검증기를 갖춘 공유 지식 베이스 지원.

플로팅 DSH 데스크톱 펫: 요청, 도구, compaction, 아카이브 및 프롬프트 개선용 12개의 제작된 상태 애니메이션; 실시간 컨텍스트 점유율; 세션을 가로지르는 영구적인 Lifetime Ledger; 공급자/모델별 합계, 시간별 추세 및 7/30일 보기; 다크/라이트 테마 전환; 선택적 비용 추정(기본값 꺼짐), 시각적 가격 편집기 및 월간 예산 알림; 클라이언트 측 스킨 ZIP 가져오기; JSON/CSV 사용량 내보내기; 스냅샷 전용 패널 읽기 및 백그라운드 증분 인덱싱; 편집 가능한 미리보기 및 DSH 컴포저 제출을 통한 옵트인 프롬프트 개선.

DeepSeek Harness용 Mebular 메모리, 작업 그래프, 공유 콘솔입니다.

로컬 SQLite 기반 세션 간 장기 메모리입니다. 사용자/각 Git origin 프로젝트의 이중 범위, RRF로 결합한 FTS5+로컬 벡터 검색, 명시적 충분성 판단을 요구하는 증거 게이트, 출처 감사 체인, SM-2 간격 반복, 통합·요약·감쇠 망각을 제공합니다. 9개 화면의 Memory Palace 사이드바 패널과 좁은 매개변수 도구 22개를 포함합니다. 외부 서비스·API 키·Docker는 필요하지 않습니다.

무료 Edge TTS 또는 사용자 자신의 RVC 음성 모델로 어시스턴트의 답변을 소리 내어 읽어줍니다: 읽어주기 버튼 + 자동 읽기, 적응형 청크 분할 점진적 재생(끊김 없는 긴 낭독), 레지스트리에서 보이스팩 원클릭 설치, 휴대용 RVC 런타임을 제공합니다.

스킬 기반 harness/loop 엔지니어링 워크플로 에이전트 플러그인입니다.