플러그인

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.

DeepSeek Harness용 독립형 두 번째 뇌 — 영구적인 대화 지식을 로컬 Markdown 볼트로 자동 캡처(맞춤형 중복 제거, CJK 검색, git 친화적)하며, 그래픽 지식 베이스와 대화형 지식 그래프(범례 필터, 시간 차원 색상, 박스 선택, 병합, 삭제, PNG 내보내기/가져오기)를 제공합니다.

DSH Web GUI용 모바일 UI 셸: 데스크톱 3열 레이아웃을 터치 친화적인 폰 레이아웃(오버레이 드로어, 드래그 가능한 FAB, 전체 화면 대화상자, 무한 스크롤 기록)으로 변환, 1024px 뷰포트 이하에서 적용, 데스크톱 영향 제로. - dsh-mobile-gate 위에 구축된 DSH용 완전한 모바일 PWA: 안전한 원격 접근 게이트웨이, 홈 화면 설치(manifest + service worker), 오프라인 기능, 터치 제스처(당겨서 새로고침, 가장자리 스와이프 뒤로, 핀치 줌 폰트), 에이전트 완료 푸시 알림, 터치 퍼스트 레이아웃 — 데스크톱 영향 없음.

OMK — 관찰. 측정. 파악. AI 애플리케이션을 위한 증거 기반 지식 변화.

로컬 문헌 지식베이스 RAG: 도구 10개(kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), BM25+벡터+리랭커 하이브리드 검색, 클릭 가능한 DOI 링크가 있는 인용 QA, 단일 파일 SQLite 인덱스 위에서 전부 로컬로 동작하는 bge 임베딩. Python 3.9+와 pymupdf, faiss-cpu, sentence-transformers가 필요하며, `npx dsh-kb-rag-install` 설치 프로그램이 이를 설정하고 모델을 미리 내려받습니다.

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.

모델·프로바이더·워크스페이스·기간을 아우르는 사용량 분석: 캐시 적중 가시화, 모델/프로바이더별 분해, 시간별·일별 추세, GitHub 스타일 53주 히트맵, 연속 사용, Token 점유율 도넛 차트, 조합 가능한 필터, 캐시 효율 추세, DeepSeek 잔액, CSV 내보내기. 세션 삭제 후에도 보존되는 영구 원장(증분 재구축, 재시작 시 미변경 세션은 로그 재독 없이 적용). 워크스페이스 등록은 DSH domain/changed 프로브로 자동 갱신되며 DSH 등록 워크스페이스만 엄격히 집계합니다. Token 회계는 입력·캐시 읽기/쓰기·추론을 분리하고 제로 사용 재생은 기록을 덮어쓰지 않습니다. 중국어는 현지 시간, 영어는 UTC. API는 루프백 전용.

ShiGuang Memory Engine(SGME) 브리지: HTTP를 통한 멀티 에이전트 공유 장기 메모리 — L0/L1/L1.5/L2 정제, 시나리오 기반 주입, 통합 검색, 능동적 케어 시그널(memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), `dsh-sgme`로 설치 가능

Jev 판단을 세 가지 자동 동작으로 바꾸는 DeepSeek Harness 플러그인 — 요청과 관련된 세그먼트로 과대한 도구 출력을 잘라내고, 가져온 페이지에서 모델을 겨냥한 지시를 선별하고, 다음 단계에 맞는 스킬을 고릅니다 — 여기에 jev_ask와 jev_gate 도구, 재시작 후에도 남는 판단 원장, /jev-status 보고서를 더합니다. TypeSafe API 키가 필요하며, 키가 없으면 아무 동작도 하지 않고 아무것도 전송하지 않습니다.

공식 고래 외곽선을 그린 데스크톱 펫으로 데스크톱 앱과 웹 UI 모두에서 동작합니다: SVG 애니메이션과 표정이 에이전트 상태(생각 중, 작업 중, 완료, 오류, 확인 대기)를 따라가며, 개수 배지를 달고 실행 중인 다른 세션을 따라다닐 수도 있습니다. 찌르기, 끌기, 흔들어 어지럽히기, 화면 가장자리에 밀착시키기, 커서를 머리 위로 문질러 쓰다듬기가 가능합니다. 7가지 팔레트, 4가지 크기, 합성 사운드, 라이트/다크 테마 동기화, 플레이 가능한 웹 미리보기.

지속적 자기 개선 루프: 영구 메모리, 주기적 검토 및 개선, 세션 간 공유 지식, 모델 호출 가능한 harness_refine 도구를 통한 자동 롤백.

오른쪽 사이드바의 캔버스형 지식 베이스: 노트가 노드이며 9개 도구로 모델이 읽기/쓰기/연결/삭제할 수 있습니다. 노드에 이미지와 문서를 넣을 수 있고 읽을 때 텍스트를 반환하며 Office 파일은 즉시 추출합니다. 이미지는 이미지로 전달할 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 시각적 라운드테이블 회의입니다. 원형에 배치된 전문가 노드와 방향성 엣지, 집계 게이트웨이, 블랙박스 worker 모델을 위한 proxy thinking, 그리고 관점별 endorse/reject가 가능한 확정된 계획에 대한 적대적 검토(red-team)를 제공합니다.

템플릿 기반 코드 리뷰 스킬: 5단계 리뷰 흐름, 심각도 등급(critical/medium/minor), 4차원 점수(품질·보안·성능·유지보수성), 텍스트 및 HTML 이중 보고서 출력, 온디맨드 참고 지식 베이스를 제공합니다.

오른쪽 사이드바 디자인 작업대입니다. 모델이 만든 HTML 파일마다 기기 프레임 캔버스 화면을 만들고 파일 변경 시 갱신합니다. 로컬 개발 서버는 hot reload를 유지해 프록시합니다. 요소 클릭이나 영역 드래그로 selector, 소스 파일, 스타일을 작성창에 보냅니다. 사이트·프로젝트에서 브랜드 디자인 시스템을 추출하고 간격·모서리·브랜드 색·레이아웃 슬라이더를 모든 화면에 실시간 적용해 스타일시트에 씁니다. React/Vue/Next.js/일반 HTML 출력과 픽셀 단위 비교를 지원합니다. `preview_page`, `check_design`, `look_design`, `extract_design_system`, `handoff_design`, `compare_design` 여섯 도구를 제공합니다. `check_design`은 실제 크기 화면을 숨겨진 로컬 Chrome/Edge에서 측정해 스크립트 오류, 누락 자산, 끊긴 링크, CSS 파일·줄이 표시된 대비/글자 크기 문제를 찾고 심각한 문제를 캡처합니다. 버전 비교·복원, 이미지/PDF/PPTX 내보내기, LAN QR, 데모, 다중 크기 보기, 텍스트 편집과 디자인 검사도 있습니다. Plugins 페이지에서 각 부분을 켜고 끄는 Design mode를 새 세션에 추가합니다. 원격 기기에서 DSH를 열면 로컬 파일 디자인은 sandbox frame에 넣어 표시합니다.

DSH용 로컬 문헌 지식베이스 RAG: SQLite 인덱스에서 BM25 + 벡터 하이브리드 검색, 크로스 인코더 재순위화, 섹션·페이지 단위 출처가 있는 인용 답변, 메타데이터 전용 갱신과 백그라운드 수집을 지원합니다.

Minta 메모리 엔진용 DSH 네이티브 통합 레이어: 공식 dsh-mcp-client 행을 구성하고, minta-memory-governance 스킬과 세션 시작 시 메모리 프리웜을 등록하며, Minta 에이전트 프리셋을 제공합니다. 19개의 MCP 도구를 제공하려면 별도로 배포된 Minta 엔진(Python/Docker)이 필요하며 — 없이는 사용할 수 없습니다.

DeepSeek Harness를 위한 웹소설 집필 엔진: 병렬 초안 작성, 별도의 DeepSeek 키를 사용한 개요 작성 및 브레인스토밍, 설정과 복선 관리, 시맨틱 벡터 검색, 코퍼스 라이브러리, 사용량 원장, 기계적 교정, 로컬 연재 계획.

DeepSeek Harness를 위한 Zhihu 검색, 에이전트 도구, 지식 베이스, 사용량 추적.

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

DeepSeek Harness용 Windowseat 브리지: 로컬 호스트 플러그인이 loopback HTTP/SSE 엔드포인트를 열어 번들 Microsoft Edge 사이드 패널 확장이 현재 페이지 읽기, 로컬 파일 검색, DSH와의 대화를 할 수 있게 합니다. Edge 확장은 같은 저장소에 있지만 별도로 로드해야 합니다. Windows 10/11과 데스크톱 Edge가 필요합니다.

DeepSeek Harness용 소설 집필 워크벤치: 후보 문단에 좋아요나 싫어요를 표시하면 모델이 이를 짧은 선호 프로필로 증류해 이후 초안 작성 호출에 반영하며, 원고는 초안 작성 컨텍스트에 들어가지 않습니다. 챕터 보드, 챕터별 집필 팩, 주석 범위 수정(주석이 달린 문단만 다시 쓰고 나머지는 바이트 단위로 검증), 프로젝트 원장, 로컬 호흡 점검을 추가합니다.

DSH 웹 클라이언트에 다중 사용자 설정 패널을 추가합니다: 사용 모드 선택, 온라인 상태 및 기기 바인딩을 갖춘 멤버 관리, 멤버별 메모리와 지식 베이스의 전환 또는 공유를 지원합니다.

오프라인 지식 공유를 위한 팀 지식베이스(FDE 박스 시나리오): 탐색, 전체 텍스트 검색, 정제 진입점. 원자료는 자동으로 대기열에 들어가고 직렬 봇 세션에 의해 위키 페이지로 정제됩니다(Karpathy LLM Wiki 패턴: 불변 원본, 2단계 정제, 로그 스트림, 월간 lint).