플러그인

Hindsight는 학습하는 에이전트 메모리입니다. 자동 리콜 및 유지 기능을 갖춘 장기 프로젝트 메모리, 지식 페이지, 심층 회고, 저장소별 메모리 뱅크를 제공합니다.

이 머신의 다른 서른세 개 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed 등)가 이미 기록한 세션 파일을 읽습니다 — 설치 이전의 세션까지 포함합니다. 여섯 개 도구(deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), /deja 명령, 런타임 컨텍스트에 추가되는 선택적 자동 회상 기능을 제공합니다. 로컬 BM25 색인, LLM 없음, 임베딩 없음, 네트워크 없음(dsh plugin --profile web add dsh-deja).

19개의 다른 코딩 에이전트의 세션 기록을 DeepSeek Harness로 가져옴: 로컬 인덱스 기반의 호출, 세션 요약, 파일별 기록 도구, 각 단계 전 선택적 자동 호출 지원.

DeepSeek Harness용 MemOS Cloud 라이프사이클 메모리 플러그인

DeepSeek Harness용 PLUR 메모리 — 엔그램을 프롬프트에 직접 주입하며 도구 호출이 필요 없습니다

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.

AI가 당신이 '말한 것'이 아니라 '어떻게 생각하는지'를 기억하게 합니다. 원칙, 레드라인, 업무 습관을 세션 전반에서 능동적으로 수집하며, 기억 용량, 완만한 감쇠, 모든 항목에 대한 사람이 읽을 수 있는 근거를 제공합니다. 0.7.0에서는 근거 추적이 가능한 직관적인 페르소나 초상화를 추가했습니다.

자체 제작 DSH 메모리 플러그인: SQLite 영구 저장 + 데이터베이스 수준 감사 가드(enforceAudit) + 감사 로그. 대화 후 지식을 자동 수집하고 memory_recall로 회상하며 Claude Code/Codex/Cursor 멀티 에이전트 공유를 지원합니다. 외부 의존성 제로.

플러그인 조정 계층: 플러그인이 자신의 기능을 선언하고, 명령은 모델 호출 없이 해당 기능을 소유한 플러그인으로 라우팅되며, 도구 스키마는 필요할 때 로드되어 프롬프트 토큰을 줄입니다. 유휴 시간에는 실행 이력이 장기 기억으로 통합되고, 실패는 재시도 전에 분류됩니다.

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.

git의 일반 Markdown으로 자기 진화하는 팀 메모리: 38개의 베어 네임 메모리 도구와 매 어셈블리에서 재평가되는 프롬프트 시그널 섹션을 등록하는 네이티브 Cordis 플러그인, RPE 강화, 감쇠, 수면 통합 포함. Claude Code (MCP) 및 OpenClaw 호스트와 하나의 데이터 저장소를 공유하며, DSH 0.1.0-rc.6에서 검증되었습니다.

git 내 일반 Markdown으로 구현된 자기 진화형 팀 메모리: 38개의 이름 없는(bare-name) 메모리 도구와, 조립할 때마다 재평가되는 프롬프트 신호 섹션을 등록하는 네이티브 Cordis 플러그인입니다. RPE 강화, 감쇠, 수면 통합 기능을 갖추고 있으며, Claude Code(MCP) 및 OpenClaw 호스트와 동일한 데이터 저장소를 공유합니다. DSH 0.1.0-rc.6에서 검증되었습니다.

대화 캡처, 구조화된 메모리 추출, 자동 회상, 그리고 메모리 및 대화 검색 도구를 갖춘 TencentDB Agent Memory 통합.

Mnemosyne memory for DeepSeek Harness: remember / recall / forget / stats / sleep tools, embedded skill, auto-setup, optional auto-sync/prefetch, and a Settings panel. Data lives under ~/.dsh/mnemosyne.

Memory bridge between DeepSeek Harness and ai-memory: runs ai-memory's finalize-session when a DSH session ends, so the observations it already captured become searchable wiki pages. Skips subagents, queues concurrent session ends, and sweeps sessions abandoned by a forced restart. Requires a separately installed ai-memory server with its DSH lifecycle hooks wired by hand — ai-memory’s own install-hooks does not support DSH; this plugin only finalizes what capture has already recorded.

Memory plugin with built-in governance for DeepSeek Harness

Native memory for DeepSeek Harness — auditable facts with evidence chains, powered by StateCore