플러그인

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.

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.

Memo — DeepSeek Harness 에이전트를 위한 세션 메모리 검색: 공식 sessionQuery 서비스에서 세션 간 전체 텍스트 검색(memo_search), 증류 노트(memo_remember), 코퍼스 통계(memo_stats)를 제공합니다. 인프라 없이 로컬 우선.

세션 간 메모리 보관소: remember / recall / forget 도구, 턴별 프롬프트 주입, 설정 페이지 항목 브라우저 제공

되돌리기, 편집 후 재전송, 재생성, 그리고 대화 내 버전 관리: 모든 되감기의 타임라인, 아티팩트 롤백(git 우선, 스냅샷 대체), 탐색한 경로의 분기 맵, 세션 계보, 그리고 동시 쓰기 징후가 처음 보일 때 로그를 스냅샷하는 실시간 감시자. 편집은 실행 중인 에이전트를 자동으로 중지(공식 cancel/whenIdle)하므로 되감기가 영구 로그를 손상시키거나 /compact을 깨지 않는다.

SOUL.md 페르소나와 LLM-Wiki 구조를 사용하는 장기 교차 세션 마크다운 메모리로, 세션 시작 시 주입됩니다(기본적으로 첫 사용자 메시지 이후, 활성 세션에서만). remember/recall/consolidate/forget 워크플로, 내장 메모리 스킬, pack/unpack 마이그레이션 도구, 유휴 시간에 실제 기억을 동반자 목소리로 드러내는 1인칭 회상 넛지를 제공합니다. 또한 저장소에 부족했던 관측성과 유지보수 기능을 더합니다: 인덱스 라우팅 표가 잘리지 않게 하는 파일별 부팅 블록 예산, 살리언스 감쇠가 실제로 작동하도록 하는 자동 last_access 기록, 읽기 전용 메모리 상태 대시보드(크기, 신선도, lint 정합성 검사), 선언형 인덱스 컴파일러(페이지가 summary:를 선언하면 명령 하나로 인덱스를 다시 정렬), 인터랙티브 메모리 그래프(페이지 링크 + 공유 태그, 드래그, 휠 확대/축소), 구조화 질의(태그/유형/살리언스/핫/스테일 필터), 아직 관계가 없는 페이지에 대한 상호 링크 제안, 우선순위가 정해진 실행 목록으로 끝나는 `checkup` 보고서. 운영 세부 사항을 온디맨드 스킬로 옮겨 부팅 페이로드도 약 23% 줄였습니다.

세션 간 평문 메모리: deterministic BM25 키워드 recall(임베딩 없음), human-confirm 게이트 뒤의 memory_save/list/search/confirm/forget 도구, git repo를 따르는 전역 + 프로젝트 범위 JSON 저장소.

DSH Web UI용 메시지 회수(철회) 플러그인입니다: 각 사용자 메시지에 실행 취소 버튼을 두어 해당 턴과 그 이후를 영구적으로 제거하되, 코드 변경 사항은 되돌리지 않습니다.

빈 컴포저에서 위/아래 키로 현재 세션에서 앞서 보낸 프롬프트를 불러오고, 탐색 중에는 위치 배지를 표시합니다.

거버넌스, 자기 진화, 승인 게이트 쓰기 경로를 갖춘 DeepSeek Harness의 세션 간 메모리. 히트 순위 회상, 환경 규약, 망각 수명주기, 대체 체인, 오염 방어, 자동 증류, 그리고 열린 측정.

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.

DSH용 대화 히스토리 리콜: 모든 과거 세션의 원본 텍스트에 대한 3계층(리터럴/퍼지/시맨틱) 검색, 완전 로컬 및 오프라인 — AI는 사용자가 말한 것을 절대 잊지 않습니다. `dsh.bundle.patch`를 통한 원커맨드 설치, 시맨틱 레이어는 워커 스레드에서 실행됩니다.

경험 기반 근육 기억을 활용한 작업 계획 기능입니다: 과거 해결책을 조건반사적으로 회상하고, LLM 능력을 매칭하며, 교훈을 자동으로 영구 저장합니다.

벡터 + 그래프 메모리 백엔드: 로컬 memoria 서버를 대상으로 하는 observe/remember/search/recall 도구, HNSW 시맨틱 회상·FTS5 키워드 검색·지식 그래프 신호를 RRF 랭킹으로 융합, 턴 종료 시 자동 저장과 에이전트별 네임스페이스 격리 지원

전용 Obsidian 볼트에 순수 Markdown 형식의 프로젝트 문서와 장기 기억: 6개의 mem_* 도구(search, read, write, log, brief, admin), 세션 첫 단계에서 한 번의 예산이 할당된 회상 주입, 완료된 턴의 자동 증류. Obsidian이 실행 중일 필요는 없으며, 플러그인을 제거해도 볼트는 읽기 가능한 상태로 유지됩니다.

세션 기억 → OKF 지식 축적 플러그인: 예측 기반 신경 자기학습 기억 시스템. 세션에서 가치가 높은 내용을 OKF v0.1 규격에 따라 장기 기억으로 축적하고 세션 간에 자동으로 환기합니다. 신경 자기학습(예측적 리콜, 불확실성 기반 캡처, 강화 피드백)을 갖춘 세션-OKF 기억 플러그인.

이중 원장 크로스 세션 메모리: 대화에서 오래 남는 사실을 자동 추출해 MEMORY.md에 넣고 PROGRESS.md 프로젝트 원장을 유지하며, 둘 다를 모든 새 세션으로 불러옵니다.

공식 스토리지 도메인을 통한 DeepSeek Harness용 크로스 세션 메모리: 메모리는 ctx.storage(storageDomain 테이블)를 통해 유지되고 등록된 섹션(memory:recall)을 통해 시스템 프롬프트에 주입되며, memory_save / memory_forget 도구로 에이전트가 자신의 메모리를 읽고 쓰도록 합니다(maxMemories 설정 가능).

워크스페이스 범위 USER/MEMORY 노트, 백그라운드 통합 및 하이브리드 세션 회상을 제공하는 DeepSeek Harness용 계층형 파일 메모리입니다.

하네스 자체의 기반 위에 있는 워크스페이스별 네이티브 메모리: storage-domain JSON 유닛에 사실과 상한이 있는 상시 프로필을 두고, 쓰기는 승인 게이트와 `(sessionId, seq)` 인용을 거칩니다. 결정론적 회상과 과거 세션에 대한 session-query FTS를 제공하며, 외부 서버나 사용자 지정 SQLite는 필요 없습니다.

BM25 키워드 기반 메모리 회상

CBDC 권한 게이팅이 적용된 제한적 로컬 메모리: SQLite + FTS5 클레임, 설명 가능한 use/verify/ignore 판단이 포함된 범위 기반 회상과 전체 감사 추적, /memory 명령어, 호출당 최대 3개 클레임/1200자 삽입, 추가 모델 호출 없음

Configuration UI for the official OpenViking memory plugin: connection and user-key setup, local connection diagnostics, a per-session memory toggle in the composer, memory isolation that keeps recall inside the current topic, and recall tuning for score threshold, injected item count, query expansion and excluded URIs.