플러그인

Claude Code 스타일 자동 메모리를 네이티브로 구현: 타입이 지정된 메모리 파일(user/feedback/project/reference)과 시스템 프롬프트에 자동 주입되는 MEMORY.md 색인(비어 있으면 흔적이 없음). memory_write/read/list/delete는 Claude Code 쓰기 규칙(중복 제거 후 갱신, 절대 날짜, 상호 링크)을 따릅니다. 워크스페이스 범위와 사용자 범위 레이어, 고아 락 복구를 포함한 프로세스 간 파일 잠금, 디스크상의 순수 Markdown, 외부 서비스 없음, 임베딩 없음.

대상 조직의 레드팀 작업에서 계획 세션이 정찰·자산 분류·취약점 탐색·익스플로잇·내부 피벗 5개 역할을 실행합니다. 동시성 기본 3, 즉시 변경 가능. 첫 점검에서 자원을 확인하고 누락된 키/VPS는 한 번 묻습니다. 점수는 8개 범주/25점(서버 상한, 최고 권한, 서비스별 중복 제거); 자체 등록은 0점, 미분류 로그인은 웹 앱 제어로 평가. 타임스탬프 증거는 로컬 SQLite에 저장되고 콘솔은 세션에 연결됩니다. 보고서에 점수 근거, 정확한 명령, 자격 증명 출처, 터널/재현 절차/증거 색인을 기록. 점수당 사진 최대 3장, 현장 캡처와 기록 생성 카드를 분리. 정찰/평가 스킬 14개, redteam_* 도구 56개, 한 명령 업데이트. npm에 자동 설치기/공격 체인 스킬 없음; 별도 Toolkit Release는 운영자가 직접 받아 실행합니다.

DeepSeek Harness를 위한 증거 우선 어텐션 감독으로, C0–C3 정책, 중복 제거된 Inbox 알림, 방해금지 시간, redact된 결과 기록을 지원합니다.

색상으로 구분된 첨부 카드로 파일을 업로드합니다(세션별 격리 저장, sha256 중복 제거, TTL 정리). PDF/DOCX/XLSX/TXT를 위한 콘텐츠 감지형 read_document 도구도 포함합니다.

DeepSeek Harness용 가역적 컨텍스트 축소: 균일한 JSON 배열의 TOON 스타일 무손실 표 형식 재인코딩, 줄 번호가 있는 스트라이드 샘플링 테이블 윈도우, 반복되는 도구 출력의 교차 턴 중복 제거; 모든 대체는 바이트+토큰 게이트(≤72% 바이트, 추정 토큰 수가 엄격히 더 적음)를 통과해야 하며, 원본은 `[save-token #id]` 알림 뒤로 디스크에 저장되어 `save_token_expand` 도구로 한 번의 호출로 복원할 수 있고, 청구 및 절감 토큰 계량은 설정 대시보드에 표시된다.

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.

DeepSeek Harness용 독립형 두 번째 뇌 — 영구적인 대화 지식을 로컬 Markdown 볼트로 자동 캡처(맞춤형 중복 제거, CJK 검색, git 친화적)하며, 그래픽 지식 베이스와 대화형 지식 그래프(범례 필터, 시간 차원 색상, 박스 선택, 병합, 삭제, PNG 내보내기/가져오기)를 제공합니다.

로컬 문헌 지식베이스 RAG: 도구 10개(kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), BM25+벡터+리랭커 하이브리드 검색, 클릭 가능한 DOI 링크가 있는 인용 QA, 단일 파일 SQLite 인덱스 위에서 전부 로컬로 동작하는 bge 임베딩. Python 3.9+와 pymupdf, faiss-cpu, sentence-transformers가 필요하며, `npx dsh-kb-rag-install` 설치 프로그램이 이를 설정하고 모델을 미리 내려받습니다.

양방향 WeChat(iLink) 브리지: 턴 종료 및 승인 요청 푸시, 채팅 내 승인/거부 및 메시지 삽입, 영구 중복 제거와 수렴형 긴 답변 청킹, 다른 IM으로 확장 가능한 채널 레이어

네이티브 도구, PTC run_code, 인라인 호출 전반에서 실패한 도구 호출을 자동으로 기록합니다: 근본 원인을 중복 제거·집계하여 스킬로 만들어 반복되는 실수를 줄여줍니다.

DeepSeek Harness용 사람이 읽을 수 있는 Markdown 메모리: 사용자 수준(~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + 워크스페이스 수준 메모리를 매 턴 주입하고, 요약을 포함한 일일 로그를 자동 작성하며, 기존 WorkBuddy/CodeBuddy 메모리 디렉터리를 연결하고, 중복 제거가 내장된 memory_note / memory_note_user / memory_read 도구와 이중 언어 설정 페이지를 제공합니다. 일반 텍스트 저장소이며 데이터베이스는 필요 없습니다.

Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot 등 60개 이상 다른 에이전트의 디렉터리, Claude Code 플러그인 마켓플레이스, 임의의 스킬 Git 저장소에서 복사나 심볼릭 링크 없이 스킬을 dsh 카탈로그에 추가하는 라이브 스킬 프로바이더. 중복 제거, 프론트매터 수정, 이름 충돌 이름 변경, CLI(list, add, sync, doctor) 동봉.

DSH용 실행 규율 스위트: 동일 재시도 차단, 강제 성찰, todo 강제, 메모리 중복 제거, 경험의 스킬화(플러그인 11개 + 스킬 6개)를 제공합니다.

Codex 스타일의 세션 파일 변경 검토입니다. 턴별 카드(선택적으로 셸 편집 카드 포함, 합계는 턴 순변경량), 줄바꿈 없는 구문 강조 diff, 실제 줄 번호, 해당 줄 열기, 드래그 분할, 변경마다 앞뒤 3줄을 포함한 전체 파일 호버 미리보기, 턴별 원클릭 되돌리기, 툴바의 기록 크기 표시·삭제를 제공합니다. 기록은 세션별로 분할되며 중복 제거와 GC를 지원하는 콘텐츠 주소 스냅샷을 저장합니다. 밝은/어두운 테마는 DSH를 따르고 글꼴은 DSH와 설치된 스킨을 따릅니다(기기 글꼴과 px 단계 조절도 지원). 설정으로 전역 AGENTS.md에 간체 중국어로 생각하라는 규칙을 넣을 수 있습니다.

하나의 쿼리를 11개 엔진(Exa, Parallel, DuckDuckGo, SearXNG, Brave, Tavily, Serper, Mojeek, DeepSeek, Anthropic, OpenAI)에 동시에 보내고 URL 중복을 제거해 병합하는 집계 웹 검색 공급자. 백엔드 전환, 자격 증명 저장소에 API 키 보관, 동시성과 타임아웃 조정을 위한 설정 카드 제공.

능동적 다중 모델 스케줄링 프로필: 중복 제거 및 긴급도 랭킹이 포함된 다중 소스 신호 인테이크, 4방향 execute/defer/dismiss/ask-user 결정 엔진, 병렬 모델 실행이 포함된 DAG 플랜 생성, 자동 재시도 및 모델 전환이 포함된 품질 리플렉션, 태스크 패턴 및 교훈을 위한 장기 메모리, 샌드박스 평가 및 카나리 롤아웃이 포함된 유전 알고리즘을 통한 전략 진화.

dsh-plugin 생태계를 위한 커뮤니티 검색, 유사성 분석, 설치/중복 제거/직접 제작 의사결정.

FTS5 trigram 인덱스를 통한 DSH 세션의 메시지 단위 전문 검색입니다(user/assistant/steering/tool 및 종류별 필터). 포크·이어가기 세션 간 중복이 제거된 결과, 해당 메시지로 자동 스크롤되는 읽기 전용 컨텍스트 미리보기, 실제 세션으로의 원클릭 이동, 상태 점검이 포함된 증분/전체 인덱스 재구축을 제공하며, zh/en i18n은 Host 로케일 서비스를 따릅니다.

DeepSeek Harness용 다중 채널 IM 브리지: WeChat(ClawBot/iLink), QQ, Feishu(Lark) 채팅 메시지를 DSH 에이전트로 라우팅하고 답변을 다시 전달하며, 채널별 세션과 중복 답변 제거를 지원합니다.

DeepSeek Harness의 CSV/XLSX/JSON 엔터프라이즈 목록에 대한 데이터 정리 및 데이터 강화. 스프레드시트 정리, 중복 제거, 프로파일링, 선택적 Qichacha MCP 및 내보내기 포함.

DSH용 완전 로컬 벡터 메모리: 로컬 임베딩, SQLite 저장소, 자동 리콜 주입, 충돌 감지를 통한 중복 제거, 소프트 삭제 휴지통, 온라인 백업 및 선택적 LLM 추출 기능을 제공합니다.

설치된 스킬을 그룹화하고 왼쪽 패널 UI에서 MCP 서버를 관리: 활성화된 그룹으로 모델 스킬 카탈로그 필터링(union 중복 제거) 및 MCP 서버 독립 토글.

DeepSeek Harness용 3계층 로컬 메모리: L1 스냅샷 메모리(MEMORY.md/USER.md)를 memory_* 도구로 필요할 때 읽기 + L2 검색 가능한 지식 베이스(사실 + SQLite FTS5, 슬라이딩 윈도 토큰화 기반 중국어 검색) + L3 Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy 및 승인된 Agent Hub 문서(memory/global, memory/projects, 승인된 결정)에서 가져오기(콘텐츠 해시 중복 제거). v0.2.0은 모든 자동 주입을 제거해 모델이 12개 memory_* 도구 중 하나를 호출할 때만 메모리가 컨텍스트에 들어가고 데이터는 로컬 드라이브에 남습니다.

Gitee/GitHub AI 직원: 이슈(Gitee 또는 GitHub)에서 봇을 @하면 리포지토리를 복제하고, 지정한 브랜치에서 수정을 구현하고, 해당 브랜치로 PR을 열고, 이슈를 자동 병합 및 자동 종료할 수 있습니다. v1.2에서 보안 스캔 추가: 스캔 리포지토리 구성, 내장/사용자 지정 프롬프트로 감사, 중복 제거, 새로운 발견 사항을 이슈로 제출.