플러그인

DeepSeek Harness를 위한 에이전트 구조화 프롬프트 최적화 도구: 컴포저 초안을 role/task/context/constraint/format으로 다시 작성하며 normal, slim, expand 모드, 점수가 있는 확인 모달, continue-optimize, 그리고 local, hybrid, DSH 또는 cloud-API 엔진을 제공합니다.

멀티 모델 오케스트레이터: 메인 브레인이 복잡한 작업을 분해하고 각 모델의 강점에 따라 GLM / Kimi / Qwen 서브에이전트에 하위 작업을 배분하며, 모델별 토큰 사용량을 표시합니다.

DeepSeek Harness Web UI에 20개 로케일(번체자 중국어 HK/TW, 일본어, 한국어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 포르투갈어, 이탈리아어, 러시아어, 우크라이나어, 폴란드어, 네덜란드어, 터키어, 아랍어, 힌디어, 인도네시아어, 베트남어, 태국어, 스웨덴어) 추가. 정성껏 다듬은 번역, 런타임 폴백, 마켓 및 서드파티 텍스트의 자동 번역 제공.

Markdown 노트용 이중 지식 그래프 RAG(half-life 메모리 감쇠): 전제 조건 + 유사도 그래프(P/S-Agent 트래버설), 단락 청킹, n-gram/embedding 하이브리드 검색, 명시적 가중치 피드백 루프 — Cordis 네이티브 플러그인, npm으로 @eqman00003/knowlp-rag 설치 가능.

외부로 나가는 AI 텍스트를 위한 두 게이트. (1) Guard: 전송 전에 군더더기 동사+추상 명사(“코드 구조 최적화”), 공허한 형용사, 만능 문구, 틀에 박힌 도입부, git commit/PR/review 상투문, 코드를 설명하는 주석을 차단합니다. 채팅, 댓글, 이메일, commit 메시지, PR 설명/리뷰, issue, 문서, 코드 주석을 검사합니다. 통과는 OK, 차단은 바꿀 내용을 한 줄로 안내합니다. (2) 밈 검색: 모델이 속어를 추측하거나 검색하기 전에 내장 밈 위키 6,792건을 조회하고 용례 필드 “how to answer this”를 컨텍스트에 넣습니다. title/slug/alias 완전 일치만 허용하며 fuzzy 검색은 없어 일반 대화는 작동하지 않습니다. node:sqlite 로컬 SQLite, 의존성 0, 조회 1.6ms. 설정: guard on/off, strict, 프롬프트 섹션, 위키, 턴별 자동 조회, 4단계 톤(reserved/measured/follow the room/unrestrained; 표시명만이 아니라 행동 조정), 별도 AI completion(기본 off, 켜면 해당 세션 모델 사용), 붙여넣기 테스트, 임계값 3개. 게이트 검사 자체는 모델을 호출하지 않습니다.

채팅용 모의 인간 두뇌 코어입니다. 전역 작업 공간, 감정 평가, 야간 통합 기능이 있는 이중 시스템 메모리, 실험적 감각 인터페이스를 제공합니다. QQ 브리지에는 로컬 snowluma 클라이언트가 필요하며 기본적으로 꺼져 있습니다.

DeepSeek Harness 안의 meow-memory 저장소를 위한 3D 신경 메모리 맵 패널입니다. 사이드바 항목과 데스크톱 임베드를 제공하며 메모리를 8개 영역으로 분류하고 검색합니다. meow-memory 플러그인(.dsh-meow/memory.db를 읽음)과 Node 22.5+(node:sqlite)가 필요합니다.

DeepSeek Harness(dsh)용 Superpowers 스킬입니다. DSH 자체 filesystem skill provider를 통해 종합적인 엔지니어링 방법론을 제공하며, 항상 활성화되는 bootstrap을 포함합니다.

DeepSeek Harness용 local-first 장기 memory: 텍스트 패키지, 필요 시 recall, raw event 인용, 여러 brain, workspace 경계를 제공합니다.

DeepSeek Harness를 위한 실시간 재난 경보: 일본 지진(P2PQuake) 및 JMA EEW, 해일 및 기상 특보, 전 세계 지진(EMSC/USGS) 및 NOAA 해일, 중국 본토 지진(CENC, Wolfx 경유) 더하기 nmc.cn 호우 및 지질 재해 경보, 그리고 미국/캐나다 NWS 및 ECCC 홍수, 강우, 폭풍 해일 경보 — 감시 지역 및 임계값과 대조하여 매칭합니다.

위원의 법칙(Weiwen's Law, KISS의 법칙) 영문판: AI 에이전트를 위한 최초이자 유일한 도메인 독립적 화이트박스 인과 판정 미들웨어. 도메인 특화 인과 추론 도구(통계/경제/ML)나 증거 게이트형 에이전트 방화벽과 달리, 실행 전에 결정론적 구조적 인과 사슬(R->S->D->H->M)을 따라 *모든* 도구 호출을 판정합니다 — 어떤 도메인이든 훈련이나 도메인별 튜닝 없이 동작합니다. 파괴적 작업과 자격 증명 파일 작업을 차단하고, 반복되는 경계 위반을 에스컬레이션하며, 검증되어 수정될 때까지 결함 연결을 끊고, 감사할 수 없는 실행에 위험 판정을 내립니다. 완전 로컬 실행, API 비용 없음.

DeepSeek Harness용 Codex 스타일의 세션별 기억 초안: 한 세션에 한 초안(rollout_summaries), 절제되고 수동적(명시적 사용자 요청 시에만 기록), 계층적 공개(요약 + 레지스트리), 멱등적 통합 워터마크. / 한 세션 한 초안 기억 플러그인.

L-clone 기억 훅: DSH가 매 턴 종료(turn/end) 시 외부 브레인으로 자동 capture하고, Web GUI 사이드바의 「브레인 보드」 버튼으로 기억 워크벤치를 원클릭으로 엽니다.

인간 두뇌식 컨텍스트 압축 로직으로 긴 작업의 컨텍스트 점유와 토큰 소비를 크게 줄입니다.

DSH 웹 UI용 Matrix 스타일 CLI 채팅 페이지입니다. 에이전트의 사고가 초록색 코드 비처럼 화면을 따라 흘러내리고, 응답은 터미널에 평소처럼 출력됩니다.

세션 헤더에서 현재 워크스페이스를 로컬 편집기(VS Code, Cursor, JetBrains, Vim, ...)에서 엽니다.

DeepSeek Harness용 사이버 고래 펫: shell.overlay 위에 떠 있고 먹이를 줄 수 있으며 색상을 사용자 정의할 수 있는 고래가 토큰 사용량, 쿼터, 상호작용, 세션 카운트를 보고합니다 — 호스트 채팅 브레인과 브라우저 표면을 갖춘 단일 dsh-plugin 번들

DeepSeek Harness 에이전트 기능을 MCP 서버로 노출해 외부 MCP 클라이언트(예: Hermes)가 Harness를 구동해 코딩 작업을 수행하도록 함. Hermes = 두뇌, Harness = 팔

Immersive weather theme for DeepSeek Harness: physical rain with splashes and ripples, snow in two crystal habits, a hearth, lightning with distance-coded thunder, a night mode, and a compact control panel.

A second brain for DeepSeek Harness where Markdown is the database and git is the sync, with zero runtime dependencies. Core memory is injected into every system prompt, one file per note with weighted search; cards produced in the sidebar web chat land in an inbox first and are approved one by one as cloud notes or local-only notes (private/ is permanently gitignored and never pushed); web-chat progress is saved to progress.md with the last 20 drafts archived. A four-step flow lives behind one header icon: open web chat, extract cards, review them, back up to the cloud. The extraction prompt is editable in the panel and applies immediately.

Context handoff sentinel for DeepSeek Harness: three behavioral recall tests (constraints / changed files / next step) run after every compaction or on /guard check, cross-checked against the session log, returning a green/yellow/red verdict plus an optional handoff document.

Lingshu(灵枢)는 AI 코딩 에이전트를 위한 뇌 영감 기반의 영속 메모리/페르소나/성장 시스템입니다. Python 표준 라이브러리만 사용해 의존성이 없고 로컬 우선이며 Python 3.9+가 필요합니다. 해마/피질 계층 메모리, 망각 곡선, 꿈 통합, 퍼지 연상 회상, 감정 시스템, 페르소나 표류 방지, 지식 베이스, 자체 작성 스킬, 로컬 웹 패널을 제공합니다. DSH 번들 스킬로 제공됩니다. 별도 설치하는 cordis 시작 주입 플러그인은 (Lingshu가 ~/.dsh/skills/lingshu에 있거나 brainPy가 설정된 상태)이고 Python 3을 사용할 수 있을 때만 세션에 자동 주입합니다. 선택적 업데이트 확인은 GitHub/Gitee에 연결합니다.

WHOOP 계정을 4단계로 연결합니다(직접 WHOOP 개발자 앱을 만들고 Client ID/Secret을 붙여 넣어야 함). 대시보드 방문 때 자동 동기화하고 DeepSeek Harness 안에 회복, 부담도, 수면, 운동 차트를 표시합니다.

DeepSeek Harness 채팅 출력의 파일 참조를 IDE에서 엽니다(VS Code 계열 또는 JetBrains, 기본 Visual Studio Code). 참조된 줄로 이동하고 해당 프로젝트 창에서 열어 앞으로 가져옵니다. GitHub에서 자동 업데이트됩니다.