플러그인

ClearAI: DSH에 네이티브로 통합된 인식적 루프(The Epistemic Loop)입니다.

AI 코딩 에이전트를 위한 하네스 중립적 신뢰성 인프라: 되돌릴 수 있는 파괴적 작업, 출력 전 비식별화, 복구 증거, 그리고 선택적 네이티브 어댑터를 갖춘 공유 Decision Protocol.

DeepSeek Harness를 위한 의미 기반 검색, 리소스 관리, 자동 리콜(사용자 + 에이전트 이중 공간) 및 세션 메모리: viking:// URI에 대한 memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob, memadd/memremove 리소스 관리, memqueue 옵저버 상태, memcommit 세션 캡처, memlearn 스킬 플레이북 생성.

Agent-Body 장기를 위한 해부 패널: 하네스 자체 내부의 /anatomy에서 실시간 바이탈 대시보드를 제공합니다. 장기, 하트비트, 치유 원장, 자기 훈련 카운터, 실제 펄스 스트림을 다시 입력하지 않고 런타임 파일에서 직접 읽어옵니다. 호스트 전용이며 클라이언트 번들도 빌드 단계도 없습니다.

Zero-residence 컨텍스트 엔진: 대용량 도구 페이로드를 라이브 컨텍스트에서 축출하여 쿼리 가능한 저장소로 옮기고 결정론적 포인터만 남기므로, 턴당 프롬프트 토큰이 대화 기록과 함께 계속 늘어나지 않습니다. 마스킹된 내용은 도구 호출 ID 또는 세션 seq로 필요할 때 세션 로그에서 그대로 복원됩니다.

Agent-Body의 장기 커널: 플러그인을 하나의 몸으로 조직합니다. 각 명령은 신경 임펄스가 되어 처리해야 할 장기를 결정적으로 자극하고 사용할 역량을 지정합니다. 가변 간격의 심박(경보 시 빠르게, 유휴 시 느리게)이 운영자 지시, 고유수용감각, 항상성 경고를 시스템 전반에 전달합니다. 반사궁은 모델 호출 없이 발화합니다. 실패는 결정적 원인 판별(도구 누락/인수/권한/시간 초과/네트워크), 처방, 재확인 루프를 거치며 인수 오류는 자동 재시도되지 않습니다. 없는 장기는 역량 중복이 가장 큰 장기가 보상하고, 도구 스키마는 현재 의도로 제한됩니다(측정 84.7% 감소, 리포지토리 내 재현 가능). 이 항목은 agent-body 리포지토리의 커널 플러그인 패키지입니다.

Agent-Body의 기억 기관: 2분간 침묵하면 얕은 잠에, 5분 후에는 깊은 잠에 들어가며, 그곳에서 결정적 규칙이 실제 경험을 메모리 카드(함정, 플레이북, 핫스팟, 미해결 문제, 사실)로 증류합니다. 들어오는 명령은 키워드로 관련 카드를 불러와 컨텍스트에 주입하고, 오래 쓰이지 않은 카드는 반감기로 감쇠하며 삭제되지 않고 아카이브됩니다. 몸 전체의 항상성 경고 노이즈도 제거합니다: 창 안의 반복은 다시 출력하지 않고 횟수로 세며, 낫지 않고 계속 반복되는 경고는 알려진 정상 상태 오프셋으로 수렴해 조용해집니다. 통합과 기억 호출에는 모델 호출이 없습니다.

현재 세션에서 보낸 모든 메시지를 탐색할 수 있습니다. 최신순 전체 목록, 텍스트 필터, 원클릭 복사, 메시지로 이동(대상이 아직 로드되지 않은 경우 이전 기록을 자동 로드)을 제공합니다.

웹 작업 보드와 timer_agent 도구를 갖춘 호스트 상주 cron 엔진: 일정에 따라 실제 에이전트 세션을 발동하여, 컨텍스트용으로 고정된 세션을 이어가거나 선택한 프로젝트 워크스페이스에서 새 세션을 시작합니다.

dsh용 목표 수명 주기 관리와 인터랙티브 칸반 보드: 목표, 기준, 시도, 리뷰가 워크스페이스에 존재하고 graph_* 도구로 구동됩니다. 대화 뷰에 2레인 보드를 렌더링합니다.

DietrichGebert/ponytail v4.9.0 포트: YAGNI부터 최소 코드까지의 7단계 사다리를 가진 항상 켜진 lazy senior mode, 리뷰, 감사, 기술 부채, 이득, 도움을 위한 6개의 skills, 그리고 빈 도구 없음.

Claude Code, Codex, Cursor, Kimi 또는 agent-plugins.org의 git 마켓플레이스 리포지토리에서 스위트 설치 — 스킬, MCP 서버, 훅, 슬래시 명령이 런타임에 DSH 세션에 주입되며, Web GUI에 마켓 페이지 표시.

DeepSeek Harness Web 프로필을 위한 페일클로즈(fail-closed) 방식 비밀번호 인증 프록시 번들

DeepSeek Harness용 키보드 중심 iKanban 웹 애플리케이션 번들

DSH 및 플러그인 릴리스를 감시하고, 게시된 아티팩트를 일회용 러너에서 재테스트하며, 기계 판독 가능한 호환성 증거를 게시하고, 수정 후 관리되는 이슈를 조정합니다.

DeepSeek Harness를 OOMOL이 관리하는 앱 및 서비스에 연결하며, Connector Action의 점진적 탐색 및 실행과 Provider 연결을 관리하는 인앱 패널을 제공합니다.

DeepSeek Harness의 독립 커뮤니티 플러그인 스토어로, 검증된 플러그인·도구·확장 프로그램을 발견하고 설치하고 등록할 수 있습니다.

플러그인 조정 계층: 플러그인이 자신의 기능을 선언하고, 명령은 모델 호출 없이 해당 기능을 소유한 플러그인으로 라우팅되며, 도구 스키마는 필요할 때 로드되어 프롬프트 토큰을 줄입니다. 유휴 시간에는 실행 이력이 장기 기억으로 통합되고, 실패는 재시도 전에 분류됩니다.

DeepSeek Harness용 AI-for-Science 연구 워크플로 스킬, 에이전트형 AI를 사용하는 연구자와 대학원생 대상: 각도별 파일의 다각도 문헌 검토, 주의사항 목록이 있는 실험 설계, 그림과 논문 읽기; 각 작업은 파일과 두 번째 모델용 교차 검증 브리프를 반환합니다. 의존성 없음, MIT.

콘텐츠 인식 도구 결과 축소기: tools/post-execute 단계에서 13개의 리듀서가 의미를 기준으로 과도한 출력을 축소합니다(실패한 테스트는 유지, diff 컨텍스트는 제거, JSON·CSV는 샘플링, lint 문제는 규칙별 그룹화, 의존성 스택 프레임은 접기, 혼잡 디렉터리는 카운팅). 전체 원본은 로케이터와 함께 디스크에 저장됩니다.

코딩 에이전트를 위한 다중 엔진 웹 검색 — 하나의 SearchBoost 코어(융합 검색, fetch, X)와 MCP(Cursor, Codex, Claude Code, Grok Build, Antigravity), pi 확장, DeepSeek Harness 번들 어댑터

Codex 스타일 드래그 앤 드롭: 아무 파일이나 DSH 웹 GUI로 끌어다 놓으면 ~/.dsh-dropbox에 저장되고, 그 경로가 통째로 파란 칩으로 컴포저에 삽입됩니다.

DeepSeek Harness용 역할 기반 다중 에이전트 팀입니다. /team 명령이 최대 12개의 전문 서브에이전트(프로덕트, 아키텍트, 리서치, UI, 백엔드, 프론트엔드, 데이터베이스, 보안, 리뷰어, QA, DevOps, 문서)를 구성하고, 공유 아티팩트(SPEC, PLAN, TASKS, STATE, REVIEW, TEST) 위에서 9단계 게이트 파이프라인(명확화, 조사, 설계, 스펙 리뷰, 계획 승인, 구현, 리뷰, 테스트, 인도)을 실행합니다. 품질 게이트는 프롬프트로 요청하는 것이 아니라 플러그인 코드가 강제합니다: 미완료 작업은 완료로 표시할 수 없고, 품질 지적은 리뷰어나 QA 역할이 판정하며, 커버리지 부족이나 예산 초과 재작업은 오버레이와 /team status에 실시간으로 나타납니다. 라이브 팀 오버레이(단계, 역할별 모델이 있는 명단, 태스크 DAG, 아티팩트 미리보기, 결정 버튼), 세션을 넘어 재개되는 영구 팀 모드, 실행별 토큰 및 시간 집계를 제공합니다. 런타임 의존성 없음, 빌드 단계 없음.

모듈식 AI 연구/엔지니어링 스킬 팩으로, dsh plugin add로 설치 가능하며 27개 스킬(보안 감사, 논문 읽기/쓰기, 그림 그리기, 개발 워크플로우, 스토리지 분석)을 ctx.skills에 등록합니다.