플러그인

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.

런타임에 전환 가능한 모델 출력 스타일(Claude Code의 outputStyles와 호환)에 더해 output.render.* 프레젠테이션 프로토콜, /style 명령, 세션별 영속화, systemPrompt 주입, 6개의 내장 스타일, 웹 피커, 세션/도구별 규칙과 /export를 갖춘 렌더러 레지스트리.

DSH에서 11개 외부 에이전트 CLI(Codex, Claude Code, TraeCode, OpenCode, Gemini, Cursor, Kimi, Qwen, Copilot, WorkBuddy, Grok)로 자체 완결 태스크를 디스패치합니다: conductor_dispatch 도구를 등록하는 호스트 전용 번들과 자동 트리거되는 conductor 스킬을 포함합니다.

DeepSeek Harness (DSH) 세션 간 메모리 플러그인: 대화 모델이 작업하면서 기록하는 Markdown 프로젝트 메모리로, 주제 파일의 점진적 공개, 선택적 백그라운드 무음 증류, 프로젝트별 격리 및 핫업데이트 설정 패널을 지원합니다. 메커니즘은 Claude Code auto memory와 맞춰져 있습니다. | 에이전트가 유지 관리하는 세션 간 Markdown 메모리: 점진적 공개형 주제 파일, 선택 가능한 무음 증류, 프로젝트별 격리. Claude Code와 정렬됨.

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.

명령 한 번으로 모든 프로젝트를 AI 에이전트가 다룰 수 있게 만듭니다. 적응형 기술 스택 감지(7개 언어 × 14개 프레임워크 × 61개 컴포넌트)를 수행하고 AGENTS.md, 문서 골격, CI/CD, 테스트 인프라를 자동 생성합니다.

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

git의 일반 Markdown으로 자기 진화하는 팀 메모리: 38개의 베어 네임 메모리 도구와 매 어셈블리에서 재평가되는 프롬프트 시그널 섹션을 등록하는 네이티브 Cordis 플러그인, RPE 강화, 감쇠, 수면 통합 포함. Claude Code (MCP) 및 OpenClaw 호스트와 하나의 데이터 저장소를 공유하며, DSH 0.1.0-rc.6에서 검증되었습니다.

git 내 일반 Markdown으로 구현된 자기 진화형 팀 메모리: 38개의 이름 없는(bare-name) 메모리 도구와, 조립할 때마다 재평가되는 프롬프트 신호 섹션을 등록하는 네이티브 Cordis 플러그인입니다. RPE 강화, 감쇠, 수면 통합 기능을 갖추고 있으며, Claude Code(MCP) 및 OpenClaw 호스트와 동일한 데이터 저장소를 공유합니다. DSH 0.1.0-rc.6에서 검증되었습니다.

기계가 읽을 수 있는 체크포인트와 낙관적 잠금(optimistic locking)으로 DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code, Codex 간에 영구적인 작업 상태를 이어갑니다.

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.

AI 에이전트를 위한 안정적이고 편집 가능한 PPTX 생성 — 시맨틱 IR 입력, 네이티브 DrawingML 출력

파일 기반 교차 세션 메모리: 자동 검색 주입 기능이 있는 일반 Markdown 메모리 파일로, Claude Code의 CLAUDE.md 및 메모리 파일과 형식이 호환되어 마이그레이션은 수동 파일 복사입니다.

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

claude-code / codex / reasonix / zcode의 대화 기록을 dsh 세션으로 가져옵니다: 워크스페이스 바인딩, 도구 호출 보존, 세션 과대화 방지, zcode 압축 복원을 지원합니다.

Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot 등 60개 이상 다른 에이전트의 디렉터리, Claude Code 플러그인 마켓플레이스, 임의의 스킬 Git 저장소에서 복사나 심볼릭 링크 없이 스킬을 dsh 카탈로그에 추가하는 라이브 스킬 프로바이더. 중복 제거, 프론트매터 수정, 이름 충돌 이름 변경, CLI(list, add, sync, doctor) 동봉.

dsh용 LLM provider로서의 Claude Code CLI: 실시간 모델 목록, 세션별 재개, 승인 중계, 이미지, 메모리/되감기/변경 패널, 원격 SSH 박스의 워크스페이스를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 ICVO 코딩 표준 키트(구 dsh-coding-kit): 로드 시 도구를 등록하고 apply_coding_standards가 호출될 때만 표준을 주입하는 번들 플러그인이며, G1-G7 프로세스 명령, 스킬 설치, 호스트 적용, IDE 블록 새로 고침을 갖춘 P0 게이트 CLI(npx spec-wave)를 포함합니다.

Learning Mode 에이전트 프리셋: 코딩하는 동안 가르치는 코딩 에이전트 - 구체적인 시나리오 기반 설명, 소크라테식 안내, TODO(당신) 연습 빈칸, Claude Code의 Learning 출력 스타일 모델링; dsh plugin add (dsh-learning-mode on npm)을 통해 설치 가능.

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.

로컬에 설치된 Claude Code CLI를 모델 백엔드로 실행하는 LLM 제공자입니다. 요청은 종량제 API 키 대신 기존 Claude 구독을 통해 처리되며, 네이티브 도구 호출은 MCP를 통해 브리지됩니다.