플러그인

웹 컴포저를 위한 터미널 스타일 입력 히스토리: 엣지 우선 화살표 키 회수로 초안/커서 위치를 정확히 복원, 브라우저 로컬에 저장되는 영구 히스토리, Ctrl+R 역방향 검색, 슬라이딩 컨텍스트 인식. 0.5.0에서는 스마트 입력 레이어를 추가——세션 간 스니펫(/save, /load), 변수가 있는 프롬프트 템플릿, 재사용 인사이트, 압축 요약 하이라이트.

리서치 에이전트 스위트입니다: 감사 가능한 증거 체인을 갖춘 장기 목표 제어, cron 스케줄링, 멀티 에이전트 전문가 팀, 자기 진화형 리서치 메모리(FTS5 + RRF 회상), 프로젝트 워크스페이스, 커스텀 워크스페이스 UI를 제공합니다.

DeepSeek Harness를 위한 의미 기반 검색, 리소스 관리, 자동 리콜(사용자 + 에이전트 이중 공간) 및 세션 메모리: viking:// URI에 대한 memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob, memadd/memremove 리소스 관리, memqueue 옵저버 상태, memcommit 세션 캡처, memlearn 스킬 플레이북 생성.

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.

DeepSeek Harness Web용 중간 실행 조정 입력: 에이전트가 작업하는 동안 composer 위에 입력 바가 나타나며, 대화를 멈추지 않고 agent.steer()를 통해 다음 판단에 수정 요청을 주입합니다. 초안은 세션별로 유지되고, 읽지 않은 주입 메시지는 bubble에서 다시 불러올 수 있으며, 선택적 guiding prefix를 지원합니다.

프로젝트 및 세션 범위 기억, 제어된 write-back, 내장 웹 관리 콘솔을 갖춘 로컬 및 원격 지식 베이스를 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 장기 기억 및 자가 진화 플러그인: L0 캡처 → L1 기억 추출 → L2 장면 그룹화 → L3 사용자 페르소나, 자동 회상 주입, 스킬 합성, 완전 로컬 동작(SQLite FTS5 + jieba, 선택적 벡터 회상).

세션 간 메모리와 제로 토큰 결정적 회상(bigram-Jaccard를 FTS5 BM25와 RRF로 결합, 중국어 인식 토큰화), 반복 관찰을 강화하는 강화, 그리고 active-stale-archived 수명 주기에서 제자리로 다듬어지는 SKILL.md 파일로 구체화되는 절차를 제공합니다. archive와 rollback은 되돌릴 수 있으며, ingest와 disposal은 각각 사용자가 선택한 자율성 단계를 노출합니다. 충돌과 중요도가 높은 쓰기는 항상 사람 검토로 가며, 어떤 것도 자동 삭제되지 않습니다. Node 22.5+가 필요합니다.

DeepSeek Harness (dsh)를 위한 보호형 컨텍스트 압축: LLM이 제안하고, deterministic 가드가 처리 — verbatim 가드 하의 eager per-atom shrink(extract/summary/false) + 지연 reference-graph eviction(0-LLM) + append-only 로그의 바이트 단위 완전 일치 recall.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 영구 메모리: 단계별 핫 메모리 주입 제한, 정확한 및 중국어 바이그램 BM25 콜드 리콜, 6개의 에이전트 도구, 승인 게이트형 리스 잠금 쓰기 및 복구 영수증, 읽기 전용 거버넌스 및 궤적 검토 후보.

HTTP를 통해 PowerContext 서버에 연결하여 회상, 메모리, 핸드오프, 경험, 스킬 기능을 제공하는 DeepSeek Harness 플러그인입니다.

몰입형 롤플레이, 말하기 모드, 쿼리 트리거 리콜이 가능한 가벼운 레이어드 메모리가 포함된 설정 가능한 휴머나이즈드 웨일걸 메이드 페르소나를 추가합니다.

대화 캡처, 구조화된 메모리 추출, 자동 회상, 그리고 메모리 및 대화 검색 도구를 갖춘 TencentDB Agent Memory 통합.

모든 AI 도구와 에이전트를 위한 단일 메모리 레이어: Context Bundle 주입, 프롬프트 시점 회상, MCP 도구, 턴 종료 시 DSH 스레드 캡처를 제공합니다.

dsh를 진지한 코딩에 대비시킵니다. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, 변수로써의 컨텍스트, 압축 간 호출 가능한 기억, 완전한 컨텍스트 복원. `hash-edit`, `dvc://browser`, 함수로서의 서브에이전트, 함수로서의 워크플로우.

dsh-ecolink 메모리 생태계의 DSH 측: 브라우저 확장을 통해 chat.deepseek.com과 DeepSeek Harness를 연결하여 DSM 형식 메모리 태그를 수집하고 회상된 기억을 웹 채팅에 주입합니다. 공유 메모리 풀을 기록하는 의존성 제로 로컬 서비스, 그리고 pre-step에 기억을 주입하고 /ecolink-push 쓰기 되돌림을 제공하는 이 어댑터로 구성됩니다. 압축은 트랜잭션 방식입니다(commit/rollback이 있는 스테이징 풀).

진지한 코딩을 위해 dsh를 준비합니다. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, 변수를 통한 Context, 교차 압축 다시 불러오기 가능, 전체 컨텍스트 복원. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent as function, workflow as function.

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.

DSH용 세션 간 메모리 플러그인(v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): 자동 추출, SQLite FTS5 인덱싱, 매 턴 시스템 프롬프트에 주입되는 RRF 시맨틱 리콜, 예약된 유지보수, ctx.llm을 통한 LLM 기반 통합, 컨텍스트 폭발 방지, ~/.dsh/soul.md를 통한 전역 Soul 정체성 제공. v0.5.0은 시간적 컨텍스트 그래프(valid_from/valid_until/supersedes, reviseMemory를 통한 append-only 수정), 신뢰 모델(리콜된 기록은 신뢰할 수 없는 참조로 주입되며 현재 지시가 항상 우선), 턴 종료 요약을 추가했습니다. v0.6.0은 로컬 시맨틱 임베딩(embed_server.py를 통한 BAAI/bge-small-zh-v1.5, FTS5와의 코사인 + RRF 융합, 클라우드 호출 없음, CPU에서 초당 약 232개 메시지)을 추가했습니다. v0.6.1은 경로 설정의 ~ 확장을 수정했습니다. 설정 없이 설치 가능합니다.

DeepSeek Harness용 Context Assembler 프로필: 토픽 블록 컨텍스트 어셈블리, 워터 프레스처 토픽 스플리팅, 도구 트레이스/재작성, 리얼리티 리콜 인젝션 및 핸드오프 플래닝.

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.

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.

Honcho 메모리 브리지: 모든 대화 턴을 셀프 호스트 Honcho 서비스에 자동 동기화하며, recall/search/remember/context/status 도구, 세션 시작 시 컨텍스트 주입, 비주얼 설정 패널을 제공합니다.