플러그인

5개 도구: `video_outline`은 이미지 토큰 없이 4~60개 동일 구간/시각을 텍스트화; `video_probe`는 디코딩 없이 메타데이터/계획; `video_storyboard`는 contact sheet/timecode index, zoom 표시/중복 제거; `video_zoom`은 1~9셀 확대; `video_read`는 keyframe OCR와 outline/[mm:ss]. 오디오만 있으면 자막→`DSH_ASR_CMD`→지정 transcript, 긴 오디오는 무음 구간에서 약 45초 길이로 나눕니다. 10분 이상은 keyframe만 분석. OCR: Windows/Tesseract line boxes/`DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: 300초 이하는 CDN 직독·디스크 없음; 초과는 한 번 다운로드, cache 최대 4 GB/24개; play URL 10분 cache. ffmpeg 필수, ffprobe 있으면 사용, 기타 runtime 의존성 없음. SAOS-3624/dsh-video-storyboard wire 호환이나 같은 `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom` 이름이라 동시 사용 불가.

Codebase Memory MCP 코드 지식 그래프를 DSH로 연결하고, 디바운스된 파일 시스템 감시자로 인덱싱된 저장소를 최신 상태로 유지합니다. Windows 전용 MCP 브리지(감시자 부분은 크로스 플랫폼); 첫 시작 시 npx를 통해 npm CLI를 자동 설치.

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

DeepSeek Harness용 지연 로드 capability catalog입니다. 매 요청마다 모든 MCP 도구와 skill 스키마를 보내는 대신 간결한 인덱스와 search/describe/call 메타 도구를 제공합니다.

전체 화면 소설 작성 워크벤치입니다. 장 보드, 문단별 검토·병합이 가능한 초안 후보, 인덱스 머리말이 있는 줄거리 요약, 개요·인물 카드·이전 장으로 구성하는 작성 팩을 제공합니다. 가져온 완결작의 문체 습관을 한 번에 추출·통합해 이후 생성 프롬프트에 반영합니다.

OMP가 지원하는 모든 규약의 규칙 파일을 찾아 항상 적용되는 계층과 규칙집 인덱스로 시스템 프롬프트에 넣습니다. 스트리밍 규칙은 턴 중 위반 출력을 중단하거나 해당 도구 호출을 거부하고, 호출 결과에 알림을 추가하거나 완성된 답변을 판정 모델에 물을 수 있습니다. 같은 도구로 모델이 새 규칙을 작성할 수 있으며 Plugins 페이지 감사 패널은 각 규칙이 적용되는 이유를 보여줍니다.

캐시 우선 코드 탐색입니다. `rdd_explore`가 프로젝트의 `.rdd/exploration` 인덱스를 조회하고 결과가 없으면 읽기 전용 워커 subagent를 실행해 조사 결과를 등록합니다. `rdd_models`는 실시간 모델 카탈로그를 제공해 작업 배정 시 모델을 선택할 수 있습니다.

로컬 Obsidian vault를 전용 RAG 채팅 패널로 만듭니다. 노트 탐색기, 검색 증강 채팅, 인용 출처를 나란히 표시하고 로컬 BM25 및 CJK bigram 검색으로 노트를 찾습니다. 답변은 DSH 모델 채널을 통해 스트리밍되며, [n] 인용을 클릭할 수 있고 mtime 기준으로 변경분을 색인합니다.

dsh 세션이 어떤 graft 인덱스를 제공하는지, 그리고 그것이 여전히 코드와 일치하는지 보여주며, 모델에게 graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton, graft_map을 네이티브 도구로 제공합니다.

DSH Web 작성기의 모델 선택 영역을 대체하는 검색 우선 팝업입니다. 왼쪽 열에서 공급자를 찾고 그룹 목록을 스크롤하며, 즐겨찾기는 상단에 고정합니다. 이미지 아이콘으로 네이티브/브리지 이미지 입력을 구분하고 트리거 오른쪽에서 추론 강도 패널을 엽니다.

DeepSeek Harness Web 플러그인 — PDF 텍스트 레이어 및 스캔 PDF OCR, Office docx/xlsx/pptx를 Markdown으로, TIFF/epub 및 긴 문서 인덱스 카드.

웹 GUI용 Codex 스타일 `@file` 멘션: 인덱스 잘림 없이 모든 형식(.java, .vue, PDF, 이미지, 확장자 없음, 숨김)의 워크스페이스 파일을 검색하고 참조합니다. dsh-at-file 대체.

플러그인 개발을 위한 주제 탐색과 전문 검색 인덱스를 갖춘 dsh skill 형태의 공식 DeepSeek Harness 문서 오프라인 미러: 사이트 페이지 168개(EN/zh)와 저장소 전용 참조 문서 52개를 포함합니다.

DSH 에이전트용 HarnMem 기억 플러그인: 바이트 안정 hot-index 주입, memory 도구, 세션 종료 시 추출, 읽기 전용 memory browser 패널.

큰 도구 결과를 디스크 spill 파일로 접고 결정적 머리/꼬리 마커를 붙입니다. 압축 요약은 검색 가능한 원장에 색인하고 프로젝트별로 범위를 제한해 세션 간 기억을 추출합니다. 접힌 내용은 요청 시 도구 한 번 호출로 바이트 단위까지 그대로 복원합니다.

DeepSeek Harness용 계층형 장기 메모리입니다. 매 턴 페르소나 프레임과 관련도순 메모리 인덱스를 주입하고, 전체 기록은 디스크에 보관해 필요할 때만 펼쳐 컨텍스트를 채우지 않습니다. 사실은 슬롯 키로 관리해 값이 바뀌면 이전 값을 폐기합니다. 모델이 메모리에서 페르소나 프레임을 만듭니다. 오염 방지 게이트 3개가 개발 잡담을 걸러내고, 자체 주입의 반복을 막으며, 내용어가 겹치는 재진술을 합칩니다. 정기 정리에서는 유사 중복을 합치고 긴 주제를 요약하며 가치 낮은 오래된 항목은 태그만 붙여 보관합니다. 원문은 삭제하지 않습니다. 추가 전용 저장소를 제자리에서 압축해 측정값 기준 4.7 MB에서 355 KB로 줄였습니다. 외부 의존성 0개, 빌드 단계 불필요. 매 턴 주입은 프롬프트 캐시 적중률을 필연적으로 낮추므로 업무 환경에는 권장하지 않습니다.

DSH용 하네스 간 에이전트 메모리입니다. DSH 및 pi 어댑터와 harnmem CLI가 하나의 일반 파일 저장소를 공유해 한쪽에서 쓴 기억을 다른 쪽에서도 쓸 수 있습니다. 바이트 단위로 안정적인 핫 인덱스로 주입하며 harnmem_* 도구 5개, 세션 종료 시 추출, 읽기 전용 메모리 브라우저 패널을 제공합니다.

DSH용 구조화 장기 기억. 15개 MCP 도구로 대체·감쇠·엔티티 상태를 추적하고 자동 회상/저장 hook을 제공합니다. 요청마다 제한된 pointer index를 게시해 컨텍스트를 채우지 않습니다. Python 3.10+, torch, sentence-transformers 필요; 첫 실행 때 약 470 MB 임베딩 모델을 다운로드합니다.

스킬 색인을 검색하고 사용자 지정 별칭을 편집하며 스킬을 채팅 입력창에 삽입하는 브라우저입니다.

DeepSeek Harness에서 코딩 agent 간 작업을 이어 줍니다. 6개의 sessionflow_* tool이 sessionFlow가 만든 로컬 session index를 검색해 과거 작업과 현재 project의 진행 지점을 보여 주고 goal·file·미해결 항목을 다음 agent에 전달합니다. 별도 sessionFlow core가 필요하며 GitHub repo에서 설치합니다. 모두 로컬 처리, cloud/telemetry 없음.

DSH용 AOCI 인지 패널입니다. 여러 작업 공간 개요, 저장소별 색인·거버넌스 보기, MCP 연결 진단, 안내형 또는 일괄 초기화를 제공합니다. 거버넌스·검증·초기화에는 호스트의 외부 aoci CLI가 필요하지만 색인 탐색은 없어도 됩니다.

DSH 장기 기억을 일반 Markdown으로 저장합니다. 실제 사용자/assistant 대화를 모델 호출 없이 날짜별 세션 파일에 기록하고, 이후 LLM이 요약해 매 턴 system prompt에 넣습니다. 로컬 CJK bigram + BM25 검색은 색인·요약·전문 3단계로 필요한 세부만 가져옵니다. P0와 사용자가 쓴 항목은 자동 수정하지 않고, 잊기는 삭제 대신 stale로 표시해 status.md에서 감사할 수 있습니다. 기억 호출·기록·상태·추출·피드백·스킬 보관함 도구 6개를 제공합니다. 기억 묶음이 스킬이 될 만하면 턴 끝에 카드가 나타나고, 클릭 시 SKILL.md를 작성하며 승인 뒤 설치합니다. 학습은 기본 켜짐이며 대화 모델을 따릅니다. 주 스위치를 꺼도 수집은 계속되고 LLM만 멈춥니다. 오류는 prompt와 status.md에 표시합니다. 순수 JavaScript이며 Harness 패키지 외 실행 의존성은 없습니다.

DSH 안에서 외부 플러그인 10,000개 이상을 살펴볼 수 있는 목록입니다. 별 수가 아니라 package.json의 dsh.bundle manifest를 기준으로 확인하며, 한 번의 클릭으로 설치하고 함께 제공되는 웹사이트에서도 찾아볼 수 있습니다.

DeepSeek Harness 학습 코치입니다. 강좌를 과목·모듈·단원 지식 지도로 만들고 단원별 숙달도를 6단계로 기록합니다. 자료 색인 기반 일일 과제, 오답 노트, 간격 반복 카드를 관리하며 전용 웹 패널을 제공합니다.