플러그인

DeepSeek Harness용 모델 주도 도구 결과 보관이다. 설정 크기를 넘는 결과에 [#a1b2c3d4] 형식의 짧은 ID를 붙이고 모델이 불필요한 결과를 세션 전용 archives/에 저장한다. 컨텍스트에는 파일 경로가 있는 작고 복구 가능한 stub을 남기며 원본은 추가 전용 세션 로그에도 있어 유실되지 않는다. Settings에 크기 구간별 복구 통계, 재시작 없이 적용되는 임계값, 대기 결과가 있을 때만 알리는 조건부 리마인더가 있다. 통계 패널에는 dsh-better-sidebar가 필요하다.

DeepSeek Harness용 Genspark 도구다. @genspark/cli를 통해 웹 검색, 크롤링, 이미지/비디오/오디오 생성, 미디어 분석, X/Instagram/Reddit 검색, 모델 목록을 제공한다. 타입 지정 도구 17개와 /genspark-* 명령 18개. @genspark/cli 설치 후 로그인(gsk login)하거나 GSK_API_KEY를 설정해야 한다.

의미 기반 workspace 검색이다. 모델 도구 3개(zg_search, zg_index, zg_status)가 zg CLI로 BM25+벡터+RRF 하이브리드 검색을 수행한다. search-first 가드는 인덱싱된 workspace에서 검색 성공 후에만 grep/rg를 허용한다.

Composer의 별 버튼을 누르면 현재 모델이 초안을 더 명확하게 다시 쓴다. 한 번에 원문으로 되돌릴 수 있고 템플릿을 편집할 수 있다.

DSH용 AI 조사 도구다. 모델 출시 레이더, 구조화된 리더보드 13개와 중/영 커뮤니티 토론을 바탕으로 한 모델별 벤치마크·커뮤니티 보고서, 피드 46개 및 공식 X 계정 22개를 보는 AI 뉴스 레이더를 제공한다. 도구 4개와 skill 3개를 등록하고 모든 보고서를 목차가 생성된 Markdown으로 출력한다.

Composer 옆 폴더 버튼 또는 /add-dir, /remove-dir, /dirs 명령으로 추가 작업 디렉터리를 workspace에 넣고 각각 read-write/read-only로 지정한다. 모델은 런타임 컨텍스트에서 이를 본다. read-write 폴더의 write/edit 호출은 기본적으로 sandbox 승격 확인을 건너뛰지만 shell 명령은 계속 묻는다.

전송 전 사용자 프롬프트를 번역하고 모델의 추론 및 답변을 번역 API나 설정된 DSH 모델로 사용자 언어에 되돌린다. 콘텐츠별 독립 토글과 Composer 메뉴가 있다.

MCP 서버의 도구 스키마와 instructions 블록을 모든 Agent의 모델 컨텍스트에서 재시작 없이 실시간으로 빼고 넣는 단일 스위치다. 역공학 작업 여부와 관계없이 등록되는 207개 스키마용으로 만들어졌다. Composer dock 표시, /rea on|off|status|toggle, GET/POST /rea-toggle/state를 제공한다. 상태를 재시작 후에도 기억하고 subagent의 첫 단계 전에도 적용한다.

영어 MP3 오디오북과 문서를 듣기 학습 자료로 바꾼다. DSH 음성 입력이 이미 다운로드한 음성 모델(약 241MB, 없으면 첫 사용 시 다운로드, ffmpeg 필수)로 모든 문장을 로컬 전사하고 DSH 모델이 교정·설명한다. 이후 블라인드/집중 듣기와 간격 반복으로 연습하고 중국어 더빙을 내보낸다. 오프라인 Kokoro 음성, 사이드바 패널, AI 도구 4개 포함.

AI 답변 품질 출시 게이트다. 기존 VeriScope 아카이브를 원래 Python 품질 게이트로 재생하거나, Node만으로 Ragas 행별 내보내기에 임계값 게이트를 적용한다(VeriScope/Python/pandas 불필요). 근거와 재검토 가능한 receipt를 포함해 PASS/FAIL/REVIEW를 반환하고 행별 임계값과 정확한 소수 비교를 지원한다. 재평가나 모델 호출은 없으며 REVIEW는 PASS가 되지 않는다.

Engramory Markdown 저장소용 로컬 BM25 자동 회상, fail-closed 쓰기 보호기, 정적 doctor, 메모리 패널이다. 명시적 opt-in 전에는 네트워크·데몬·모델 호출이 없다. 회상 품질은 저장소의 재현 가능한 벤치마크로 측정한다.

DeepSeek Harness용 로컬 메모리다. 작성 내용을 주제별로 저장하고 관련 항목과 연결한다. 회상 결과는 임베딩 유사도로 순위화하며 모델이 없으면 단어 일치로 대체한다. 데이터는 로컬 SQLite에 저장된다.

DeepSeek Harness용 노트 기반 컨텍스트 압축이다. LLM 요약 compaction을 모델 작성 영구 노트와 복구 가능한 원본 기록으로 바꿔 전환 경계에서 모델 호출을 0으로 만든다.

omp와 같은 규칙으로 DeepSeek Harness를 Hindsight 메모리 서비스에 연결한다. 공유 뱅크, 프로젝트 태그 자동 기록, 프로젝트/전역 회상, 멘탈 모델·중복 탐지·실패한 백그라운드 작업 재시도 도구를 제공한다. Hindsight 서버 실행이 필요하며 기본 주소는 http://127.0.0.1:8888이다.

DSH용 로컬 장기 메모리다. 패널에서 항목을 탐색, BM25+동의어 검색, 편집하고 폴더·보관함·휴지통을 관리한다. 세션별 주입 항목을 선택한다. 모델 작성 메모리는 승인이 필요하다. 백업 가져오기/내보내기 및 자체 Git/WebDAV를 통한 선택적 기기 간 동기화를 지원한다.

Apache-2.0 upstream Headroom 압축 도구(headroom-ai)를 MCP로 DeepSeek Harness에서 실행한다. upstream 서버 기반 headroom_compress, headroom_retrieve, headroom_stats를 mcp__headroom__* 도구로 제공하고 필요할 때 uvx로 설치한다. 압축은 손실이 있지만 되돌릴 수 있고 원본은 로컬 CCR 저장소에서 hash로 가져온다. Headroom 자체 MCP 등록기와 upstream proxy용 model-header sanitizer도 포함한다.

가드 거부, 게이트 실패, 사람의 부정 평가를 프로젝트 교훈으로 바꾸고 사용자가 활성화한 규칙만 해당 프로젝트의 새 세션에 주입한다. 모델 도구를 등록하지 않으며 Settings 카드에서 검토한다.

DSH 롤플레이 플러그인용 영구 SQLite 세션 상태, 이야기 메모리/회상, 저장소, 모델용 기록 도구다.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 지식 베이스다. Word/PPT/Excel/PDF(텍스트·스캔), EPUB, MOBI/AZW3를 가져와 페이지 앵커 Markdown, OCR 품질/신뢰도, 열을 고려한 PDF 읽기 순서를 만든다. LLM 관리 Wiki(schema.md 규칙, 자동 index.md, 추가 전용 log.md, 출처/역링크가 있는 유형 메모), high/medium/low 신뢰도 순위와 low 경고, 순위/KB 간 검색, 정밀 읽기·편집, md/jsonl/zip 내보내기를 제공한다. MOBI/AZW3에는 Calibre, 구형 .doc/.ppt에는 Windows Word/PowerPoint 또는 Linux LibreOffice가 필요하다. 스캔 PDF OCR 모델은 첫 사용 때 다운로드한다.

대형 세션용 분할 압축이다. 실시간 컨텍스트가 모델 창의 85%를 넘거나 요청이 4MB 초과일 때만 작동한다. 기록을 1.5MB 단위로 요약해 합치며 작은 세션은 기본 압축을 유지한다.

Goal Map은 보고된 계획 진행률로 목표→계획 경로, 세션 마인드맵, 단계 목록을 읽기 전용 표시한다. 작업 시작이나 모델 호출은 없다. Beta.2는 DSH Web 0.2.0-rc.2 또는 0.2.1-rc.2 및 Node.js >=24를 지원한다.

dsh용 경량 충돌 복구다. 재시작 후 마지막 턴이 실행 중 중단된 세션을 찾아 실제 상태 확인을 먼저 요구하는 이어쓰기 프롬프트를 주입해 부작용 작업의 무작정 재실행을 막는다. session repair가 콜드 읽기에서 만드는 진짜 표식(turn/end reason interrupted)에만 반응해 사용자 취소, 속도 제한, 모델 오류에는 작동하지 않는다. 오류 분류·백오프·설정 UI는 불필요하다. subagent가 중단됐지만 대기 중인 부모 턴이 정상 종료로 보여 놓치는 경우도 찾아 부모를 재개한다. 호스트 단일 파일, 외부 의존성 없음, 설정 상수 7개.

composer dock에 실시간 context 압박 미터를 표시합니다. 사용량이 한도에 가까워지면 현재 모델에 handoff brief를 요청해 새 세션에서 그 brief를 시작하고 해당 세션으로 전환합니다. 긴 작업을 한도에 닿지 않고 이어갈 수 있습니다.

DSH의 대화 및 trajectory 탭 옆에 Insight 탭을 추가합니다. 모델을 호출해 턴별 tool call을 해석하고 사용자 지정 prompt를 지원합니다.