플러그인

DeepSeek Harness용 롤플레이 동반자 메모리입니다. 대화별 편집 가능한 페르소나 문서(항목 가중치 1~100, AI가 이야기 흐름에 맞춰 조금씩 다듬음), 다인 채팅의 화자별 호감도와 유대감, AI 평가 벡터가 있는 활성 메모리, 매 턴 갱신되는 9감정 표, AI 자기 진화 원장, 최근 48시간 대화 검색, 동반자 스타일 압축, 턴 또는 토큰 기준 자동 묶음 처리되는 날짜별 로컬 지식 베이스를 제공합니다. 통합 페이지에서 엄선 플러그인을 보고 GitHub Releases를 내려받을 수 있습니다.

DSH를 로컬 OpenAI/Anthropic 호환 gateway endpoint로 바꾸어 연결된 모든 클라이언트 앞에 persona와 장기 메모리를 제공합니다. 자신의 DeepSeek API 키가 필요하며 DSH 로그인 자격 증명은 upstream에서 거부됩니다.

DeepSeek Harness Weixin 채널용 슬래시 명령입니다. 페르소나 전환·다중 페르소나 라이브러리, 세션 기록(소프트 로드 또는 실제 세션 전환), 모델 선택, 토큰 사용량과 잔액, 매일 예약 인사를 제공합니다. host 측에서 실행되어 모델 토큰을 소비하지 않습니다.

로컬 우선 학술 어시스턴트입니다. 이벤트 소싱 방식의 강좌, 작업, 계획, 알림, 강의 자료 및 DSH 도구 23개를 제공합니다.

강좌, 작업, 계획, 연결, 강의 자료, 자동화, 설정을 위한 DSH 사이드바와 패널입니다.

DeepSeek Harness Desktop용 페르소나, 메모리, 선택형 선제 채팅입니다. 재시작 후에도 이어집니다. 커뮤니티 사전 릴리스 플러그인으로 백반어의 딸 캐릭터, 역할 기억, 재시작 후 복구되는 선제 채팅을 제공합니다.

Mineflayer로 DSH Agent를 Minecraft Java 서버에 연결합니다. 실시간 게임 화면, native reasoning과 tools, 설정 가능한 persona, 서버별 notebook, 선택적 로컬 생존 지식 검색을 제공합니다. host model을 재사용하며 설치만으로 게임에 연결하거나 추론을 시작하지 않습니다.

DSH 창용 사실적인 데스크톱 펫입니다. 5개 페르소나마다 표정 스프라이트 5개를 제공하며 춤·머리 넘기기·걷기는 24fps VP9 알파 동영상으로 재생합니다. 중앙까지 걸어가 춤춘 뒤 돌아오는 단일 스테이지 클립은 장면을 자르지 않습니다. 자발적 대사(선택적 edge-tts 신경망 음성), 잉크·색종이·구름·안개·폭탄 효과, 우클릭 메뉴와 /dsh-pet 명령을 지원합니다. 작은 채팅창은 호스트 모델을 한 번 호출해 답하고 세션에 쓰지 않습니다. UI 언어: en/zh/es/pt/hi.

개인 WeChat과 WeCom(기업용 위챗) 브리지입니다. QR 코드로 연결하고 채팅마다 DSH 대화 하나를 만들며 텍스트·이미지·동영상·문서·압축 파일을 양방향 전송합니다. /help, /status, /new, /stop, /friends 명령은 모델 턴을 쓰지 않고 브리지가 직접 답합니다. 봇을 1:1 채팅으로 제한하는 스위치가 있으며 그룹 메시지는 조용히 버리고 개수를 셉니다. 채팅에서 1 또는 2로 원격 승인을 할 수 있습니다. 공개 URL이 필요 없는 장기 연결 WeCom 지능형 봇도 이미지·파일·동영상을 양방향으로 주고받습니다.

DeepSeek Harness용 local-first memory/persona 플러그인입니다. 4개 file-backed memory layer(pinned, memory, facts, experience), 편집 가능한 SOUL/MOOD persona, LLM 없는 session capture, BM25 검색, 테마 mood card를 제공합니다. 별도 web panel, Python service, vector database, API key는 필요하지 않습니다.

DeepSeek Harness용 모델 연동 캐릭터와 공유 world. 개별 편집 persona/memory, 선택형 AI diary·sleep consolidation, 중/영 설정, task 인식 desktop pet, theme와 사용 통계를 제공하며 업데이트 후에도 설정을 보존합니다. Windows/Linux/macOS 지원, OS별 요구사항은 guide 참조. diary/consolidation은 token을 소비합니다. 설치/업데이트 전 보이는 desktop pet/bubble을 닫는 것을 권장(열린 file이 실패 원인일 수 있음). Codex/OpenAI API account query는 사용자 검증 완료, 다른 source는 검증/feedback 대기 중.

DSH 웹 GUI용 Genshin Impact 흰색·금색 스킨입니다. 페이지를 불러올 때마다 게임 내 풍경 배경을 무작위 표시하고 Genshin UI 글꼴을 전체 적용합니다. Paimon 스타일 메뉴, 실행 상태 링, Paimon/Phanes assistant persona 전환이 있습니다. 저장소에는 8개 지역, 1920x1080 배경화면 262장이 포함됩니다.

8자리 노리밋 Texas Hold’em 테이블(사람 1명, AI 창업자 페르소나 LLM 7명)입니다. 각 bot은 선택된 host model 또는 자체 heuristic을 사용하고 prompt에는 자기 hole card만 들어갑니다. 종료 시 승자의 hole card를 공개합니다. LAN은 기본 꺼짐이며 단일 기기 플레이는 그대로입니다. 같은 네트워크의 설치가 6자리 room code와 UDP broadcast로 참가하며 bot 좌석 하나를 무작위로 맡습니다. 나가거나 20초 무응답이면 캐릭터에 반환됩니다. room code는 전송되지 않고 snapshot은 좌석별이라 host도 남의 hole card를 볼 수 없습니다. BubblePtr/dsh-holdem MIT fork, README/UI에 출처 표기.

DSH workspace 범위 장기 메모리입니다. 세션 시작 때 memory별 한 줄 인덱스만 읽고 본문은 `memory` 도구로 필요할 때 가져와 같은 문자 예산에 약 3배 항목을 담습니다. 턴 종료 시 마지막 사용자 메시지를 로컬 검색해 일치 메모리를 model 비용 없이 다음 briefing에 주입합니다. 선택형 auto-capture는 대화를 구조화 memory로 요약하고 draft mode에서는 승인 queue에 대기합니다. journal/records로 workspace/global 상을 갱신하는 portrait layer도 draft/direct 선택이 가능합니다. Settings → Memory에는 archive/list/timeline, 중복 묶음·오래된 항목·끊긴 링크 health check, supersede 버전 체인/rollback, WorkBuddy/Qoder 기존 memory 읽기 전용 가져오기가 있습니다.

기존 OpenClaw Markdown workspace를 범위가 제한된 persona 및 메모리 컨텍스트로 DeepSeek Harness와 공유합니다. 사이드바에서 탐색하고 편집할 수 있습니다.

질문과 전체 답변을 포함한 대화 턴을 세션 workspace 안에 일반 Markdown으로 저장하고, 좋은 항목은 프로젝트 간 개인 지식 베이스로 올려 모델이 필요할 때 검색하게 합니다. 데이터베이스와 런타임 종속성이 없습니다.

DeepSeek Harness용 Windows 최소 에이전트 프리셋: 고정된 한 줄 페르소나, 도구 3개, 런타임 컨텍스트 없음.

DeepSeek Harness용 독립형 개인 포트폴리오·투자 조사 작업 공간입니다. 로컬 등록, 자산 가져오기와 배분 보기, 시장·뉴스 추적, 조사 라이브러리, 선택적 사용자 지정 AI 브리프를 제공합니다. Windows 런타임을 포함하고 데이터는 로컬에 저장합니다.

DeepSeek Harness(dsh)용 개인 붙여넣기 받은 편지함입니다. 작성기의 /inbox나 사이드바에서 링크, 이미지, 텍스트, 자격 증명을 로컬 vault에 저장하고 로컬 규칙, 이어서 요청 제한 모델 처리로 분류합니다. 패널에서 탐색·검색·편집하고 대화 중 요청하면 어시스턴트가 기록을 가져옵니다. 자격 증명 본문은 저장 시 암호화되며, 선택적으로 WebDAV/S3와 기록·첨부 파일을 동기화합니다. 현재 Windows만 지원합니다.

dsh용 로컬 우선 개인 상태 기록 및 의사결정 엔진: 모든 입력을 줄 단위 출처와 함께 바이트 그대로 보존하고, 반증자를 먼저 생성해 자신의 결론에 반박하며, 저장된 각 사실을 자체 TTL로 노화시키고, 어떤 결정이 전혀 근거 위에 서 있지 않은 부분을 보고합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 SAG 개인 지식 베이스 플러그인

ntd 스타일 프로세스(다단계·다작업 agent workflow 템플릿)를 dsh 웹 UI에 제공합니다. 찾아보기, 편집, 검증, 가져오기/내보내기, AI 생성이 가능합니다. 내장 라이브러리는 읽기 전용이고 개인 라이브러리는 쓰기 가능하며 파일을 실시간 동기화합니다. agent는 process_* tools로 라이브러리를 읽고 단계별로 작업합니다.

DeepSeek Harness용 3D 프린팅·적층 제조 플러그인: 파라메트릭 STL 생성, 캘리브레이션 G-code, STL/G-code 분석, 툴패스 렌더링, PrusaSlicer 브리지, 그리고 5개 스킬과 로컬 모델에 최적화된 간결한 페르소나를 제공합니다.

설정에 표시되는 로컬 우선 개인 사용 인사이트: 1/7/30일 토큰 히트맵과 30일 캘린더, 토큰 구성, 모델 구성, 스킬 호출 상태.