플러그인

ChatGPT Web에서 DeepSeek Harness 에이전트 세션과 목표를 생성, 조회, 이어가기, 감독할 수 있게 하는 MCP 브리지. DSH 고유의 승인, 샌드박스, 워크스페이스 보안 모델을 그대로 유지.

텍스트 전용 모델을 위한 무료 비전 브리지 및 이미지 생성: 붙여넣은 이미지 읽기, GLM-4V-Flash 및 Gemini 엔진 페일오버, ModLens 스타일 구조화된 증거, 그리고 시드된 무료 비전 모델 경로.

모든 페이지를 깔끔한 본문 콘텐츠로 읽습니다: 문자셋 자동 감지(GBK/GB2312/UTF-8/Big5), 노이즈 제거, 간결한 텍스트/Markdown, 오프셋 이어 읽기, 선택적 SPA 렌더링, 일괄 읽기 및 사이트 크롤링.

DSH를 위한 장기 메모리: 대화를 원자적 사실, 장면 요약, 페르소나 프로필로 자동 증류하고 모든 모델 단계 전에 관련 메모리를 주입. 설정 없이 바로 사용 가능 — BM25 + 벡터 하이브리드 검색, 선택적 오프라인 로컬 임베딩, 채팅/업무 패밀리 분리.

회로 생성, 시뮬레이션, 진단, 디자인 최적화, 실험 리포트 내보내기를 위해 DeepSeek Harness를 Multisim MCP에 연결합니다.

로컬 마크다운 및 텍스트 문서를 하이브리드 시맨틱 및 키워드 검색, 인용 검증, 소스 주입 기능을 갖춘 쿼리 가능한 지식 베이스로 변환합니다.

더 나은 우클릭: DeepSeek Harness 앱 패키징의 완전한 네이티브 스타일 컨텍스트 메뉴.

기본 task-system 통합이 있는 dsh용 프로젝트 메모리: 세션 todo와 파일 읽기가 자동으로 세션 간 작업 기록(task↔file 링크)으로 압축되어, 재맥락화 없이 워크플로를 전환하고 재개할 수 있습니다. 읽기 시점 메모리(사전 스캔 없음): 코드 심볼을 추출하고, 문서를 요약하며, docs↔symbols를 교차 연결합니다. 선택적 TS semantic enhancement(TS 설치 시 자동 켜짐)를 제공합니다. 경험 노트는 자동 중복 제거됩니다. 모든 회상에는 추적 가능한 인용이 포함됩니다. 순수 JS, 단일 의존성, 바로 사용 가능, 조용히 동작하며 오버헤드가 없습니다.

SSE 스트리밍, 대화 컨텍스트 인식(템플릿 vs 의도 다듬기 전략), 편집 연속성 메모리 체인, 실행 취소, 폴백 및 연결성 테스트가 있는 모델 라우팅을 사용하여 프롬프트 초안을 분석하고 다시 작성하는 컴포저 옆에 최적화 버튼 추가.

애니메이션 무드 아이콘: 세션 상태(작업 중 / 입력 대기 / 완료 / 유휴)에 따라 파비콘, 사이드바 워드마크 및 히어로 헤드라인을 bloub 표정 애니메이션으로 교체하며, 8가지 모양, 12가지 색상 및 사용자 지정 워드마크 텍스트를 설정에서 구성 가능

웹 컴포저를 위한 터미널 스타일 입력 히스토리: 엣지 우선 화살표 키 회수로 초안/커서 위치를 정확히 복원, 브라우저 로컬에 저장되는 영구 히스토리, Ctrl+R 역방향 검색, 슬라이딩 컨텍스트 인식. 0.5.0에서는 스마트 입력 레이어를 추가——세션 간 스니펫(/save, /load), 변수가 있는 프롬프트 템플릿, 재사용 인사이트, 압축 요약 하이라이트.

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.

소설 작성 도우미 플러그인(v4.1.1): 문장 구조/감정/이미지 분석, 복선 설정 관리, 로컬 시맨틱 검색, 분위기 스펙트럼, 스타일 프로필 보고서, 문체 6차원 기준선 밴드, 오리지널 모드와 창작 자료, 작성 센티널(연결/OOC/개요)을 제공합니다. stdio MCP 서버 포함(Claude Desktop / Cursor 사용 가능).

DeepSeek Harness Web UI용 풀 듀플렉스 음성 모드: 토글(2초 일시정지 자동 전송) 또는 zipformer2 스트리밍 ASR로 편집 가능한 초안으로의 홀드 투 토크 받아쓰기, 선택 가능한 웨이크 워드 지원; 라이브 캡션이 포함된 문장별 Edge TTS 읽어주기, 말하는 동안 재생과 실행 중인 턴을 중단(진짜 barge-in). 온디바이스 ASR, API 키 불필요.

코딩 에이전트용 로컬 우선 코드 지식 그래프: 계층형 컨텍스트 압축, DAG 계획, 점진적 AST 인덱싱, 세션 간 스킬 플라이휠, 진단, 그래프 아티팩트 가져오기/내보내기를 위한 10개 MCP 도구.

DeepSeek Harness용 자동 컨텍스트 압축: 모델에 도달하기 전에 도구 출력을 압축하고 모든 손실 압축을 CCR 리트리벌 툴로 가역적으로 유지합니다.

DeepSeek Harness용 음성 I/O — 마이크와 오디오 출력을 통한 음성-텍스트 및 텍스트-음성 변환.

DSH용 마크다운 노트 관리자: 완전한 **MD 노트 관리자**와 **MD 노트 편집기**를 제공하여 대화를 빠르게 노트로 캡처하고, **Git 저장소와 동기화**하여 노트를 관리하며, **노트를 대화 컨텍스트로 가져올 수** 있습니다.

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.

텍스트 전용 모델에 시각 기능을 부여합니다: 사용자 이미지를 OpenAI 호환 비전 모델로 전달하고, 그 설명을 Web UI 오른쪽 패널에 표시합니다.

DeepSeek 브레인 + 자동 이미지 전사: GUI에서 이미지를 첨부하면 기본적으로 공식 deepseek-v4-flash-vision-exp로 전사됩니다(순수 텍스트 V4-Pro 브레인도 이미지를 볼 수 있음). 대안으로 OpenAI 호환 VLM 또는 로컬 Ollama 사용 가능.