플러그인

obra/superpowers의 DeepSeek Harness용 완전 포트: 네이티브 SkillProvider를 통한 14개의 방법론 스킬(rank 550)로, 브레인스토밍, 계획, TDD, 디버깅, 병렬 에이전트 등을 다루며 중국어 현지화 문서와 빌드 없이 설치할 수 있는 환경을 제공합니다.

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.

StrataGate는 DeepSeek Harness에 세션 간 사용자 선호, 프로젝트 결정, 대화, 도구 결과를 위한 진화하는 로컬 우선 장기 기억을 제공합니다. 사용자 조정 가능한 시간 감쇠로 기록을 누적하고, 실제 답변 사용을 통해 기억을 강화하며, 작업 공간을 인식하는 사용 횟수를 표시하고, 회수된 증거를 원본 메시지까지 추적 가능하게 유지합니다.

지속적 자기 진화: 세션 트래젝토리를 바탕으로 프롬프트, 메모리, 스킬, 서브에이전트 스펙 등 harness 상태를 버전 관리·감사·롤백 가능하게 개선하며, 검토 게이트와 핫 리로드되는 스킬을 지원합니다.

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

DSH, Patchright/CDP 및 독립 시맨틱 런타임을 기반으로 하는 AI 네이티브 지능형 크롤러 및 JavaScript 리버스 엔지니어링 플랫폼으로, 브라우저 증거에서 매개변수 생성 로직을 복원하고 검증 가능한 솔버를 제공합니다.

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.

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.

MCP를 통해 AI 챗에서 OriginLab Origin 과학 플로팅을 구동합니다: 62개 도구. 모달 대화상자 와치독, LabTalk 안전 게이트, release/reconnect, 초기/고정/가중치 파라미터를 이용한 피팅, 세밀한 플롯 및 시트 편집, 매트릭스 도구, FigureSpec 선언형 YAML(diff 및 재생 가능), MCP Resources 읽기 전용 스냅샷, matplotlib-figure 브리지, 패널 레이블이 있는 PowerPoint 어셈블리, Graph Gallery 템플릿 검색, EPS 내보내기, 파일 접근 화이트리스트, 시각적 회귀 베이스라인, 결정론적 읽기 검증이 포함된 편집 가능한 OPJU 결과물.

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 (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH 이중 언어)용 Expert-mode 에이전트 프리셋: 수석 코디네이터와 17명의 도메인 전문가 서브에이전트의 자동 작업 위임. 기능: 태스크보드 스케줄러(파일 시스템 상태 머신 pending/ready/running/done/failed, 의존성 DAG, 원자적 클레임, 재시도, 충돌 복구), 품질 게이트(고위험 작업의 5단계 파이프라인: 요구사항 명확화, 구현, 검증, 독립 검토, 통합, 2라운드 재작업 한도), Five-Anchor 제약(턴별 검토/수렴/드리프트 방지/협업 확인/자원 인식), Near-distance Guidance(전문가별 ID/작업/출력 템플릿), 점진적 공개(약 28% 토큰 절약), 전문가 영속성, 전문가 간 파일 메시지 버스(직접 P2P 통신, 코디네이터 중계 0), 상호 검토, 경험 풀, 단순 작업 패스트 트랙, 자동 재시도를 통한 장애 복구. 전문가: 데이터 분석가, 카피라이터, 법무 검토, PM, 프론트엔드, UI/UX, 아키텍트, 소셜 미디어 운영, 그로스 해커, 퀀트 금융, 금융, 백엔드, DevOps, DB, QA, 보안.

사람과 DSH 에이전트가 Board 탭과 칸반 툴을 통해 워크스페이스 작업을 관리할 수 있는 공유 칸반 보드.

통합 구성, 1:1 채팅 및 그룹 액세스 제어, 채널 측 에이전트 채팅 및 세션 명령으로 WeChat, QQ, DingTalk, Lark, Telegram을 DeepSeek Harness에 연결.

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