플러그인

"기억의 궁전" 메타포를 사용하는 세션 간 장기 기억입니다. 이중 범위 SQLite 저장소(사용자 + git origin별 프로젝트), RRF 융합과 최신성/증거 기반 랭킹 부스트를 적용한 FTS5 + 로컬 벡터 하이브리드 검색, 세션 로그(마지막 턴 포함)로부터의 자동 수집, 출처 감사 체인, 통합 정제와 감쇠 망각, 그리고 회랑 토폴로지·투어 버틀러·리퍼비시 목록이 있는 설정 페이지의 Memory Library 패널을 제공합니다.

DSH 플러그인용 평가 harness입니다: YAML 케이스로 실제 헤드리스 에이전트 실행을 구동하고 도구 호출, 인자, 결과, 토큰 사용량을 검증하며 CI 회귀를 위한 베이스라인 게이트를 제공합니다.

DSH용 로컬 문헌 지식베이스 RAG: SQLite 인덱스에서 BM25 + 벡터 하이브리드 검색, 크로스 인코더 재순위화, 섹션·페이지 단위 출처가 있는 인용 답변, 메타데이터 전용 갱신과 백그라운드 수집을 지원합니다.

Minta 메모리 엔진용 DSH 네이티브 통합 레이어: 공식 dsh-mcp-client 행을 구성하고, minta-memory-governance 스킬과 세션 시작 시 메모리 프리웜을 등록하며, Minta 에이전트 프리셋을 제공합니다. 19개의 MCP 도구를 제공하려면 별도로 배포된 Minta 엔진(Python/Docker)이 필요하며 — 없이는 사용할 수 없습니다.

DeepSeek Harness를 위한 웹소설 집필 엔진: 병렬 초안 작성, 별도의 DeepSeek 키를 사용한 개요 작성 및 브레인스토밍, 설정과 복선 관리, 시맨틱 벡터 검색, 코퍼스 라이브러리, 사용량 원장, 기계적 교정, 로컬 연재 계획.

채팅에서 캔버스로, 그리고 작품으로 — ComfyUI를 DSH 안의 비주얼 워크플로 IDE로 구동. ComfyUI(로컬 또는 클라우드)를 DeepSeek Harness Web에 분할 화면 캔버스로 내장하고, 에이전트가 채팅에서 쓴 프롬프트와 스크립트를 눈앞의 캔버스에 실시간 적용해 이미지·음악·영상·3D를 생성합니다. 캔버스 작업(파이프라인 구성, 워크플로 읽기/쓰기, 노드 편집, 연결, 실행, 매개변수 조정, 디버깅), 프로덕션 작업(batch_run 일괄 매개변수 스윕, get_outputs로 출력을 채팅으로 자동 회수), 환경 관리(ComfyUI 원클릭 실행, 코어와 모든 커스텀 노드 일괄 업그레이드). 본 패키지는 DSH 측 플러그인이며 ComfyUI 측 브리지 노드도 함께 제공합니다.

git의 일반 Markdown으로 자기 진화하는 팀 메모리: 38개의 베어 네임 메모리 도구와 매 어셈블리에서 재평가되는 프롬프트 시그널 섹션을 등록하는 네이티브 Cordis 플러그인, RPE 강화, 감쇠, 수면 통합 포함. Claude Code (MCP) 및 OpenClaw 호스트와 하나의 데이터 저장소를 공유하며, DSH 0.1.0-rc.6에서 검증되었습니다.

git 내 일반 Markdown으로 구현된 자기 진화형 팀 메모리: 38개의 이름 없는(bare-name) 메모리 도구와, 조립할 때마다 재평가되는 프롬프트 신호 섹션을 등록하는 네이티브 Cordis 플러그인입니다. RPE 강화, 감쇠, 수면 통합 기능을 갖추고 있으며, Claude Code(MCP) 및 OpenClaw 호스트와 동일한 데이터 저장소를 공유합니다. DSH 0.1.0-rc.6에서 검증되었습니다.

안전한 수식 평가기로, 의존성 없는 재귀 하강 파서를 사용합니다.

DSH 세션당 가시 Chrome 윈도우: 16개의 chrome_* 도구(open/status/close/navigate/tabs/snapshot/screenshot/click/click_at/fill/type/press_key/hover/scroll/evaluate/wait), 라이브 스크린캐스트 뷰가 포함된 Web GUI의 Chrome 탭(아이들 페이지용 스크린샷-하트비트 폴백), 탭 관리, 윈도우 제어, 스크린샷 히스토리.

증거 우선 자기 진화 컨트롤러: 제한된 Cordis 후보 생성, 원샷 실제 Loader 승인, Harbor 평가, 그리고 크래시 후 재개 가능한 저널화된 계보.

파일 기반 교차 세션 메모리: 자동 검색 주입 기능이 있는 일반 Markdown 메모리 파일로, Claude Code의 CLAUDE.md 및 메모리 파일과 형식이 호환되어 마이그레이션은 수동 파일 복사입니다.

Zero-LLM 자동 캡처와 점진적 공개를 갖춘 상징적 \[ENGRAM\] 인덱스, ESR-lite 작업/증거 프로토콜(esr_task / esr_node / esr_close / esr_link), 그리고 오프라인 회상 벤치마크(npm run eval)가 포함된 workspace별 사용 원격 측정.

DSH 및 Codex용 기술 프리뷰 로컬 그래프 메모리: 각 턴 전에 소유자 전역 및 현재 프로젝트 증거를 회상하고, USER와 ASSISTANT 기록을 별도로 작성하며, 비주얼 아틀라스와 인용 지식 페이지를 위해 프로젝트, 세션, 행위자, 소스 출처를 보존합니다.

메타데이터만 포함한 DSH 턴, 모델, 도구, 승인, 재시도, 오류 이벤트를 Tuning Engines로 내보내 거버넌스가 적용된 추적, 정책 평가, 비용 분석, Work Session 검토에 사용합니다. 디스크 기반 재시도 큐를 포함합니다.

DSH와 Codex를 위한 기술 미리보기 로컬 그래프 메모리: 매 턴 전에 소유자 전역 및 현재 프로젝트의 증거를 회상하고, USER와 ASSISTANT 레코드를 별도로 기록하며, 시각적 아틀라스와 출처가 표시된 지식 페이지를 위해 프로젝트, 세션, 행위자, 출처 계보를 보존합니다.

능동적 다중 모델 스케줄링 프로필: 중복 제거 및 긴급도 랭킹이 포함된 다중 소스 신호 인테이크, 4방향 execute/defer/dismiss/ask-user 결정 엔진, 병렬 모델 실행이 포함된 DAG 플랜 생성, 자동 재시도 및 모델 전환이 포함된 품질 리플렉션, 태스크 패턴 및 교훈을 위한 장기 메모리, 샌드박스 평가 및 카나리 롤아웃이 포함된 유전 알고리즘을 통한 전략 진화.

메인 대화 옆에 나란히 표시되는 네이티브 사이드 채팅: 전체 네이티브 UI를 갖춘 독립적이고 보관된 DSH 세션, 필요할 때 부모 컨텍스트 조회, 선택 인용, 유지 또는 삭제 수명 주기.

DeepSeek Harness용 페르소나 엔진: 하나의 config.json이 AI의 자기 명칭(모델별·계층별), 당신을 부르는 방식, 관계적 태도, 캐릭터 텍스트, 개별 토글이 있는 항목별 작업 계약, 사고 체인 언어, 외형과 답변 어조(모두 선택 사항이며 모델별 재정의 가능), 그리고 사람의 확인을 조건으로 하는 장기 기억을 제어합니다. AI는 후보를 덧붙일 수만 있고, 사람의 확인 줄이 이를 효력화하며, 로그는 물리적으로 추가 전용이고 재생 가능합니다. 확인된 항목은 인용된 '지시가 아닌 데이터' 블록으로 주입됩니다. kind 태그가 붙은 항목은 확인 시 임의의 파일로 라우팅될 수 있고 프롬프트에 도달하지 않습니다. 세 개의 프롬프트 섹션은 조립할 때마다 디스크에서 재평가되므로 편집이 재시작 없이 다음 단계부터 적용됩니다. 페르소나 프리셋은 공유 가능한 JSON 스냅샷이며 SillyTavern 캐릭터 카드를 읽고(v2/v3) 쓰며(v2), 기억은 절대 포함하지 않습니다. 런타임 의존성 없음, 네트워크 없음, 셸 없음. 오류가 나도 세션이 깨지는 대신 빈 섹션으로 저하됩니다. 빈 상태로 배포되며 무언가 쓰기 전까지는 설치해도 아무것도 바뀌지 않습니다.

분리된 Git worktree에서 3개 또는 5개의 코딩 에이전트 후보를 실행하고, 프로젝트 명령으로 패치를 검증하며, 통과한 후보만 순위 매기고 승격 전에 별도 승인을 요구합니다.

작업 기반 플러그인 장착 엔진: 이중 검색(엄선된 규칙 + LLM 시맨틱), 콤보 점수화(시너지/충돌/비용/신뢰), 충돌 감지 및 설치 명령어 내보내기.

DeepSeek Harness (DSH)용 Cherry Studio 스타일 지식 베이스 시스템: 베이스, 문서, 청킹, 임베딩(OpenAI 호환 / Ollama / 로컬 / 어휘 폴백), 검색, 모델 대상 도구, 브라우저 관리 패널.

DeepSeek Harness용 감사 가능한 비전 및 크로스 플랫폼 Computer Use 런타임, 출처를 보존하는 증거 포함.

로컬 Kimi WebBridge 데몬을 통해 사용자의 실제 브라우저를 구동합니다. navigate, find-tab, snapshot, click, fill, evaluate, CDP, screenshot, network, upload, PDF 내보내기 및 탭 관리 도구를 제공하며, 기존 로그인 세션을 재사용합니다.