플러그인

각 에이전트 단계를 설명하는 학습 모드입니다(개발 진행 중).

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).

AI Company Framework: 한 문장을 다중 에이전트 회사로 변환 — 15개의 플랫 스킬(boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7개의 워크플로우 템플릿, AgentTeams 런타임 + 활동 패널, 세션별 격리가 있는 직원 사이드바, Feishu 봇 브리지(boss 및 직원별 봇, 그룹 라우팅, 자율 푸시, 인간 의사결정 게이트, 외부 연락처 가이드), 고객별 SQLite 메모리, 3계층 메모리(크로스 그룹 병합), /company 모드 전환; RAG 없음.

헤더 할당량 배지와 사용량 모니터링 탭을 제공합니다. 공급자별 실시간 잔액/남은 할당량과 재설정 카운트다운, 요청, 토큰(입력/출력/캐시 읽기/캐시 쓰기), 캐시 적중률, 추정 비용 및 평균 지연 시간을 세션, 공급자, 모델, 클라이언트별로 추적하며, SQLite에 로컬 저장하고 기기 간 가져오기/내보내기를 지원합니다.

에이전트용 데이터베이스 도구: SQLite/MySQL/PostgreSQL에서 list/query/exec/schema/stats/health, 렉서 수준의 읽기 전용 보호, 행 제한, CSV/JSON 쿼리 출력, 승인 게이트 쓰기 경로.

모든 에이전트가 공유하는 단일 Obsidian 볼트: 의존성 없는 Python 코어(검색/승격/판정/폐기), 볼트 템플릿, dsh 플러그인(memory_search/show/submit/status)

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 생체모방 메모리 시스템: Markdown 트리를 읽기 전용 미러로 유지하는 단일 SQLite 저장소(node:sqlite, WAL). 메모리 도구, 세션 시작 시 고정 스냅샷 주입, 등급별 승인 게이팅, 현재 세션의 온디맨드 추출, 거의 중복 병합, 아카이브 및 대체 수명 주기, 메모리 대사(dream), 메모리 핀, 로컬 임베딩을 통한 의미적 검색, 그리고 /memory 명령어.

메타데이터 및 깊은 공급망 스캔으로 위험한 npm 설치를 차단하는 DeepSeek Harness 플러그인.

하네스 자체의 `sessionQuery` 서비스를 통해 과거 및 현재 세션을 검색, 나열, 읽기: 배포 환경이 지원하면 SQLite FTS5 인덱스를 사용하고, 지원하지 않으면 최신순 제한 스캔으로 폴백

DSH용 완전 로컬 벡터 메모리: 로컬 임베딩, SQLite 저장소, 자동 리콜 주입, 충돌 감지를 통한 중복 제거, 소프트 삭제 휴지통, 온라인 백업 및 선택적 LLM 추출 기능을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 내구성 있는 DAG 워크플로. 에이전트 작성 도구, SQLite 영속화, 재개 가능한 실행, 시각적 Canvas Studio 제공.

에이전트용 로컬 코드 지식 그래프: 코드베이스(Python/JS/TS/Go/Java/Rust)를 SQLite 인덱스로 파싱하고 호출자, 콜러, 의존성, 피의존성, 영향, 전문 검색 질의에 응답합니다.

DSH web GUI에 내장된 완전한 로컬 우선 이슈 보드입니다. Kanban / 목록 / Gantt / 워크플로 / 대시보드 뷰, 작업별 AI 채팅, 첨부 파일과 라벨, dsh-routines로 구동되는 todo 작업의 자동 할당을 제공하며, 데이터는 로컬 SQLite에 저장됩니다(dsh plugin add @ttmouse/dsh-taskboard).

자동 기록 검색 및 간결한 공급자/모델 세부 정보가 포함된 DSH Web용 영구 로컬 token usage 집계입니다.

md/txt/docx/pdf로부터 감사 가능한 KB 팩(SQLite FTS5)을 구축하며, 결정적 검색과 원문 읽기 지원

DeepSeek Harness용 채팅 조작형 다중 데이터베이스 관리 플러그인: 대화에서 MySQL, PostgreSQL, GaussDB, MongoDB, Redis, Oracle, DM, SQLite를 조회하고 관리할 수 있으며, 프로젝트 범위의 ro/rw 권한, 사이드바 관리 패널, 스키마 탐색과 데이터 미리보기, 확인으로 제한된 위험한 작업을 제공합니다.

SQLite 기억 항목, 마감 시간 알림이 있는 캘린더, cron으로 예약된 에이전트 작업, 13개의 모델 도구, 이중 언어(zh/en) UI.

DSH RedTeam 모드: 한 마디로 레드팀 작전 에이전트를 띄웁니다(자산 매핑 / 공격 체인 / 점수 목표 / 보고서 / POC 지식 베이스). 네 가지 역할, 13개의 네이티브 스킬, 상시 우측 콘솔을 포함합니다.

Council of High Intelligence: 역사적 인물 18명으로 구성된 싱크탱크를 결성해 다관점 구조화 토론을 수행. 실시간 DAG 사이드 패널, SQLite 실행 기록, .council.yaml을 통한 프로젝트별 기본값 지원.

DSH 에이전트용 로컬 지식 베이스 관리자: 다중 형식 가져오기, CJK 인식 청킹, sqlite-vec 벡터 + BM25 하이브리드 검색 및 bge-reranker-base 재순위, 스냅샷, kbpack 내보내기/가져오기 및 KB 간 검색 — 22개 에이전트 도구와 웹 패널.

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.

독립적인 소스 및 소비자 관계, 출처, 버전 관리, 전송 전 주입 검토를 갖춘 사람이 관리하는 세션 간 메모리 공간입니다.

DeepSeek Harness용 내구성 있는 DAG 워크플로. Agent 작성 도구, SQLite 영속성, 재개 가능한 실행, 시각적 Canvas Studio를 갖추고 있습니다.