플러그인

10개의 코드 인텔리전스 도구, 위상 검색, 갓 노드 발견 및 PR blast radius 분류를 제공하는 네이티브 Graphify 지식 그래프 플러그인.

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

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

DeepSeek Harness를 Busabase에 연결합니다: 워크스페이스 지식을 검색하고, 구조화된 레코드와 앱으로 작업하고, 쓰기는 검토 가능한 ChangeRequest로 제출하고, 결과를 라이브 카드로 확인합니다.

TiddlyWiki 5를 DSH 영구 지식 베이스로 실행: tiddlywiki_* 에이전트 도구 10개(필터링된 검색, 읽기/쓰기/배치/이름 바꾸기/삭제, 최근 항목, 태그, 충돌 해결이 포함된 git 동기화), same-origin 프록시를 통해 GUI 중앙 열에 임베드된 전체 TiddlyWiki 편집기, 오른쪽의 wiki 탭, 세션이 읽거나 쓴 노트를 요약하는 세션별 탭, 초안 자동 저장이 있는 빠른 노트 카드, 이미지 첨부가 가능한 선택적 클립 북마클릿 — 모두 자동 커밋되는 git 저장소로 백업됩니다.

오케스트레이터, 플래너, 지식베이스 브리지, 개발자와 두 명의 리뷰어로 구성된 6개의 전문 DSH 에이전트가 관리되는 스웜입니다. 요구사항을 엄격한 단계 파이프라인으로 바꾸어 각 산출물이 다음 단계 시작 전에 구조화된 증거로 자신을 입증해야 합니다. 리뷰어는 읽기 전용이며, 코드 병합은 리뷰 통과 후에만 이뤄지고, append-only 이벤트 로그가 라이브 칸반 보드에서 전체 재생과 감사를 제공합니다. 설계는 Hermes Agent 칸반에서 영감을 받았습니다.

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.

DSH용 범용 지식 베이스: md/txt/json/yml/docx/pdf 가져오기, 폴더 관리, FTS5 전문 검색(BM25), 웹 관리 UI를 제공합니다.

지식 기반 기반 에이전트 프리셋: 위키 장기 메모리, 웹 KB UI, 관리 페이지 및 선택적 UI 개선.

DSH용 Karpathy LLM Wiki 패턴 지식베이스: wiki-write/wiki-search 스킬, 무의존 파이프라인(lint/index/mnemon 메모리 동기화/품질 피드백), schema와 지식 미리보기를 주입하는 최소 수명 주기 플러그인, Ollama 호환 프록시를 통한 SiliconFlow 시맨틱 리콜.

Obsidian 스타일 지식 베이스: 소스를 수집하고 LLM이 상호 연결된 Wiki를 구축 및 유지하도록 하며, 이를 기반으로 질문할 수 있습니다.

Obsidian 위키 볼트용 네이티브 도구: wiki_query, wiki_write, wiki_rename, wiki_scaffold, wiki_archive, wiki_lint가 링크 그래프 컨텍스트를 갖춘 BM25 검색, sha256 소스 추적이 포함된 기록 쓰기, 볼트 전체 이름 변경, 모드 스캐폴드, 소스 아카이빙, 상태 점검을 다룹니다 — 프로세스 간 잠금과 선택적 git auto-commit 포함.

DeepTutor 튜터링 브리지: 심층 설명, 자가 테스트 질문, 학습 경로 계획, 개인 지식 베이스 검색(RAG), deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note 도구를 통한 노트 보관.

DeepSeek Harness용 비즈니스 지식 네트워크 컨텍스트: 세션을 OpenBKN 지식 네트워크에 바인딩하고, 관리형 MCP 도구로 그 객체와 지표를 조회하며, 각 답변에 대해 트레이스 기반 출처(실행 사실과 비즈니스 그래프)를 엽니다. OpenBKN Runtime과 함께 제공되며, 출처 보기에는 OpenBKN 엔터프라이즈 라이선스가 필요합니다.

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.

DSH Desktop 강화 플러그인으로 검증 가능한 사실을 드러냅니다. 제약은 관련될 때만 주입되어 유휴 대화에는 추가 토큰이 들지 않고, 주입은 계층화되어(세션 고정 텍스트는 시스템 프롬프트, 변동 내용은 꼬리 스냅샷) 프롬프트 캐시가 유효하게 유지됩니다. 규율: 매 턴을 질문/조사/논의/진단/실행으로 분류하고 경계를 강제합니다 — 질문 턴에서는 파일 편집 금지, 진단 턴에서는 요청 없는 수정 금지. 이번 세션에서 열지 않은 코드 줄 인용, 보지 않은 심볼에 대한 부정적 단정, 산출물과 맞지 않는 요구사항, '확인하지 않았다'를 '결정을 기다리는 중'으로 포장하는 행위를 모두 지적합니다. 답변은 사람을 위해 작성되며 코드·필드명·id는 처음 등장할 때 쉬운 말로 설명해야 합니다. 기억과 지식: 75%/90% 컨텍스트 경고와 세션 요약 내보내기(새 세션에서 'continue' 입력), 작업 디렉터리별로 세션을 넘어 축적되는 프로젝트 지식(자동 캡처, id로 삭제 가능). 검사 가능한 산출물: 작업 계약 / 변경 기록(자동 로깅, 미검증 항목은 인도 시 표시) / 가설 기록(결론은 근거 게이트를 통과해야 함) / 설계 결정. 대시보드와 페르소나: 라우팅, 트리거 적중, 블록 조립이 lume-metrics.jsonl에 기록되고 lume_metrics로 조회 가능하며, 페르소나는 채팅 로그·소설·대본·캐릭터 시트에서 증류하고 장기 및 임시 기억, 기억 성도, 페르소나 카드 내보내기/가져오기를 지원합니다.

코드베이스 지식 그래프(CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL 관계) 기반의 read_graph 도구

DeepSeek Harness의 판단 코어: 모든 결정에 출처와 근거를 부여하고 계획을 끝까지 밀어붙이는 인지 루프, 실행 경험을 재사용 가능한 지식으로 압축하는 해마 메모리, 사용자 정의 가능한 페르소나 카드(이름·성격·소통 방식). DSH ^0.1.0-rc.7 필요.

지식베이스 플러그인입니다. 감사 가능한 KB 패키지(참조 + SQL)를 구축합니다.

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.

란팅 CLI 명령 도구화 + L0 가드: 기억면 9개 도구 + 품질면 6개 도구(defineTool 등록, spawn venv _cli.py) + 직접 쓰기/직접 호출 가드

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.