플러그인

스킬 기반 harness/loop 엔지니어링 워크플로 에이전트 플러그인입니다.

DSH Web 입력란을 점유하는 플러그인(v0.3.0-beta.4 · 복잡한 작업 능력 팩: 3D/법선/상호작용/데이터/동시성/성능 세부사항 항목별 검증 + 자동화 수용 가능 + 중국어/영어 이중 언어 · dsh-0.1.6-alpha.1 적용). 전송 전에 독립 AI(전달자)가 프롬프트를 작업 AI에 바로 보낼 수 있는 명령으로 최적화합니다(4단계 강도, 난이도에 따른 흐름 길이, 세션별 격리, 극소형 미니 창).

/pua 명령을 추가하여 에이전트가 완료를 주장하기 전에 다른 접근 방식을 시도하고 결과를 검증하도록 유도합니다. 15가지 회사 스타일, 페르소나 모드, 전역 및 대화별 설정, 검증 명령이 통과하거나 반복 한도에 도달하거나 사용자가 취소할 때까지 계속되는 선택적 루프를 제공합니다.

공학·수학 문제용 워크벤치로 이미지 읽기, 풀이, 그래프 작성, 답 검증을 위한 9개 도구와 번들 스킬 4개를 제공합니다. numpy와 Pillow가 설치된 Python이 필요합니다. 이미지 읽기, 도형 검토, 수식 조판은 키를 설정한 vision provider에 의존하며 해당 이미지가 provider로 전송됩니다. 키가 없으면 이 기능들은 실패하지만 다른 도구는 계속 작동합니다.

주 대화는 계획·하위 에이전트 브리핑·결과 요약만 맡고 파일 읽기·명령·검색·빌드는 하위 에이전트 컨텍스트에서 수행하는 Multitask agent preset입니다. 작업자 유형 4개와 위험 작업 승인 게이트가 있으며 DSH 소스는 변경하지 않습니다.

업스트림 REA(Reverse Engineer Anything) MCP server를 mcp__rea__* 도구로 DeepSeek Harness에 등록하는 서드파티 adapter입니다. 2.x는 Node, REA CLI, JDK, Ghidra를 <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle에 자체 제공하고 shim으로 실행하므로 설치되지 않은 PC도 최초 설정 후 사용할 수 있습니다. 1.x(branch v1, npm 1.0.6)는 설정만 제공하며 REA와 Ghidra가 미리 설치되어야 합니다. 분석은 업스트림 기능으로 네이티브 바이너리(Hopper/Ghidra/IDA), JavaScript/Electron, .NET, 웹사이트, Android APK 및 adb 기기, 펌웨어, 프로세스 캡처를 지원합니다.

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.

DeepSeek Harness용 멀티 에이전트 소설 집필 프리셋을 설치합니다: 하나의 지휘 에이전트가 세계관 구축, 플롯, 캐릭터 관리, 문장 작성, QA 검토라는 5개의 전문 서브에이전트에 작업을 배분합니다.

DeepSeek Harness 플러그인입니다. DietrichGebert/ponytail의 lazy senior mode와 7단계 ladder를 포팅했습니다. 영어·중국어 설명의 스킬 6개를 각각 켜고 끌 수 있습니다. 도구 0개, 캐시 미스 0개.

SSE 스트리밍, 대화 컨텍스트 인식(템플릿 vs 의도 다듬기 전략), 편집 연속성 메모리 체인, 실행 취소, 폴백 및 연결성 테스트가 있는 모델 라우팅을 사용하여 프롬프트 초안을 분석하고 다시 작성하는 컴포저 옆에 최적화 버튼 추가.

composer에서 원클릭 프롬프트 향상 — 초안을 구조화된 프롬프트(역할 및 목표, 실행 가능한 단계, 출력 형식, 승인 기준, 엣지 케이스)로 재작성하고 전후 미리보기, 되돌려 채우기, 실행 취소를 제공합니다. 의도를 변경하거나 요구 사항을 지어내지 않습니다.

DeepSeek Harness 플러그인입니다. obra/superpowers 엔지니어링·생산성 스킬 15개, 영어·중국어 설명, 스킬별 전환을 제공합니다.

AI 코딩 에이전트용 규율 있는 엔지니어링 워크플로: 계획, TDD, 자동 수정 루프, 코드베이스 지식 그래프, 멀티 에이전트 wave 실행. codebase-memory-mcp가 필요합니다(pip install "codebase-memory-mcp>=0.10.8,<0.11.0"). 없으면 /scan이 중단됩니다.

DSH를 위한 장기 메모리: 대화를 원자적 사실, 장면 요약, 페르소나 프로필로 자동 증류하고 모든 모델 단계 전에 관련 메모리를 주입. 설정 없이 바로 사용 가능 — BM25 + 벡터 하이브리드 검색, 선택적 오프라인 로컬 임베딩, 채팅/업무 패밀리 분리.

Agent-Body 장기를 위한 해부 패널: 하네스 자체 내부의 /anatomy에서 실시간 바이탈 대시보드를 제공합니다. 장기, 하트비트, 치유 원장, 자기 훈련 카운터, 실제 펄스 스트림을 다시 입력하지 않고 런타임 파일에서 직접 읽어옵니다. 호스트 전용이며 클라이언트 번들도 빌드 단계도 없습니다.

Zero-residence 컨텍스트 엔진: 대용량 도구 페이로드를 라이브 컨텍스트에서 축출하여 쿼리 가능한 저장소로 옮기고 결정론적 포인터만 남기므로, 턴당 프롬프트 토큰이 대화 기록과 함께 계속 늘어나지 않습니다. 마스킹된 내용은 도구 호출 ID 또는 세션 seq로 필요할 때 세션 로그에서 그대로 복원됩니다.

Agent-Body의 장기 커널: 플러그인을 하나의 몸으로 조직합니다. 각 명령은 신경 임펄스가 되어 처리해야 할 장기를 결정적으로 자극하고 사용할 역량을 지정합니다. 가변 간격의 심박(경보 시 빠르게, 유휴 시 느리게)이 운영자 지시, 고유수용감각, 항상성 경고를 시스템 전반에 전달합니다. 반사궁은 모델 호출 없이 발화합니다. 실패는 결정적 원인 판별(도구 누락/인수/권한/시간 초과/네트워크), 처방, 재확인 루프를 거치며 인수 오류는 자동 재시도되지 않습니다. 없는 장기는 역량 중복이 가장 큰 장기가 보상하고, 도구 스키마는 현재 의도로 제한됩니다(측정 84.7% 감소, 리포지토리 내 재현 가능). 이 항목은 agent-body 리포지토리의 커널 플러그인 패키지입니다.

DeepSeek Harness용 프리셋 엔지니어링 워크플로: 단계 전환, 산출물, 검증, 리뷰, 커밋 범위를 게이팅하는 dev_task 도구와 프로젝트 또는 사용자 스킬·규칙을 설치하는 웹 워크벤치.

Agent-Body의 기억 기관: 2분간 침묵하면 얕은 잠에, 5분 후에는 깊은 잠에 들어가며, 그곳에서 결정적 규칙이 실제 경험을 메모리 카드(함정, 플레이북, 핫스팟, 미해결 문제, 사실)로 증류합니다. 들어오는 명령은 키워드로 관련 카드를 불러와 컨텍스트에 주입하고, 오래 쓰이지 않은 카드는 반감기로 감쇠하며 삭제되지 않고 아카이브됩니다. 몸 전체의 항상성 경고 노이즈도 제거합니다: 창 안의 반복은 다시 출력하지 않고 횟수로 세며, 낫지 않고 계속 반복되는 경고는 알려진 정상 상태 오프셋으로 수렴해 조용해집니다. 통합과 기억 호출에는 모델 호출이 없습니다.

DSH, Patchright/CDP 및 독립 시맨틱 런타임을 기반으로 하는 AI 네이티브 지능형 크롤러 및 JavaScript 리버스 엔지니어링 플랫폼으로, 브라우저 증거에서 매개변수 생성 로직을 복원하고 검증 가능한 솔버를 제공합니다.

OMK — 관찰. 측정. 파악. AI 애플리케이션을 위한 증거 기반 지식 변화.

DeepSeek Harness용 AI-for-Science 연구 워크플로 스킬, 에이전트형 AI를 사용하는 연구자와 대학원생 대상: 각도별 파일의 다각도 문헌 검토, 주의사항 목록이 있는 실험 설계, 그림과 논문 읽기; 각 작업은 파일과 두 번째 모델용 교차 검증 브리프를 반환합니다. 의존성 없음, MIT.

웹 작업 보드와 timer_agent 도구를 갖춘 호스트 상주 cron 엔진: 일정에 따라 실제 에이전트 세션을 발동하여, 컨텍스트용으로 고정된 세션을 이어가거나 선택한 프로젝트 워크스페이스에서 새 세션을 시작합니다.