플러그인

Mnemon 기반의 DeepSeek Harness(DSH)용 크로스 에이전트, 로컬 우선 영구 기억 플러그인. Mnemon 지원 에이전트 간에 장기 기억을 공유하며 런타임 메모리, 검색 가능한 프로젝트 문서, 시맨틱 리콜, 지식 그래프, 사이드바 UI를 추가합니다.

DeepSeek Harness용 3계층 메모리 제어 평면: 영구 런타임 컨텍스트, 검색 가능한 프로젝트 문서, 플러그 가능한 장기 메모리, 스마트 라우팅, 감독된 에이전트 워크플로, WebUI 및 헤드리스 도구.

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.

DSH 사이드바에 세션 워크스페이스 어딘가에 이미 존재하는 Markdown 문서, 이미지, 동영상을 현재 대화와의 관련도 순으로 나열합니다. 최근 메시지는 문서 제목, 요약, 본문에 대해 IDF 가중치로 로컬에서 대조되며, 모델 호출도 네트워크도 사용하지 않습니다. 이 목록은 기억이 아니라 워크스페이스에서 스캔되므로 DSH를 재시작하거나 새 세션을 시작해도 비지 않습니다. 이미지와 동영상은 제자리에서 미리보기되며, 상대 경로 이미지는 해석되고 동영상은 HTTP Range로 스트리밍됩니다. 미리보기 헤더 아래의 참조 바는 미리보기 중인 문서를 인용한 문서와 그 문서가 인용한 문서를 보여주며, 한 번의 클릭으로 서로 이동할 수 있습니다. 같은 순위는 knit_docs 도구로 에이전트에게도 노출되며, 가장 관련성 높은 문서와 발견된 경우 각 문서에서 일치한 구절을 반환합니다.

SillyTavern/TavernAI 캐릭터 카드와 세계관 설정집을 가져와 로컬 Markdown 세계관 문서로 저장하고, 그 설정을 참고하여 프롬프트로부터 소설 문체의 글을 생성합니다.

원본 지시를 원클릭으로 전문적인 프롬프트로 최적화: 세 가지 출력 스타일, 상황 인지 역할/작업/목표 프로파일링, 자기 반복 학습(세션 메모리 + 스마트 기본값 + 사용자 재정의), 22개 하위 장면용 /template(모델 호출 제로), 입력 상자 ✨ 원클릭 최적화/실행 취소, prompt_optimize 도구, 자동 최적화 후크 및 zh/en 문서 자동 감지.

로컬 마크다운 및 텍스트 문서를 하이브리드 시맨틱 및 키워드 검색, 인용 검증, 소스 주입 기능을 갖춘 쿼리 가능한 지식 베이스로 변환합니다.

논문 읽기 워크벤치: 라이브러리 + PDF 리더 + 튜터 스타일 동반자. 답변은 클릭 가능한 페이지 번호를 인용해 PDF의 해당 위치로 이동하고 정확한 구절을 깜빡여 표시합니다. 논문을 벗어나지 않고 선택해서 질문할 수 있으며, 함께 제공되는 엄격 튜터 프리셋(읽기 계획, 섹션별 코칭, 세션을 넘나들며 추적되는 채점 퀴즈)을 갖추고, 원문 ↔ 중국어를 제자리에서 전환할 수 있습니다(babeldoc, 사전 설치 불필요). 로컬 전사와 검색 — 문서는 절대 당신의 컴퓨터를 떠나지 않습니다.

파일 드래그 포크: 문서를 컴포저 위에 제거 가능한 칩 형태로 드롭, 입력 없이 전송

설계 문서와 계획을 코드베이스 사실과 대조하는 주장 검증 스킬. 행위 관련 주장은 상태 머신과 데이터 모델을 위한 실행 가능한 로직 프리미티브 검증으로 에스컬레이션하며, 전후 회귀, 도메인 제약, 동시성 리스크 마이닝을 제공합니다.

DSH용 경량 범용 첨부 Dock. 이미지, PDF, 문서, 압축 파일, 코드 및 기타 파일을 붙여 넣거나 드롭하거나 선택해 전송 전에 검토·관리한 뒤 로컬 경로로 Agent에 전달합니다. 이미지가 아닌 파일에도 일관된 첨부 진입점을 제공합니다.

경계가 정의된 셀 주소 지정 xlsx/pdf/docx/pptx/ipynb용 `doc_read`/`doc_write`, MCP 서버 및 CLI 포함.

xlsx / pdf / docx / pptx / ipynb용 셀 주소 기반의 제한적 `doc_read`/`doc_write`, 그리고 MCP 서버와 CLI 제공

DSH용 설정 기반 개발 작업 오케스트레이션: 작업/게이트웨이/휴먼 노드의 그래프 워크플로와 단계별 지속성을 제공하며, 에디터 내 AI 어시스턴트가 실시간 검증과 함께 대화를 통해 워크플로를 구성합니다. 문서는 노드에 일반 첨부 파일로 전달되며(선언 불필요), 파일은 작업 작업 공간에 배치되고 ${inputs.附件}는 줄바꿈으로 결합된 절대 경로를 제공하므로 노드는 자체 프롬프트로 이를 파싱합니다.

세션 인계 및 컨텍스트 관리: 구조화된 인계 문서(export/resume/status)를 통해 새 세션이 원활히 이어서 작업할 수 있으며, 활성 컨텍스트 정리도 지원합니다(공식 compaction API를 통한 acp_* 도구와 모델 작성 요약).

DeepSeek Harness (DSH)용 Cherry Studio 스타일 지식 베이스 시스템: 베이스, 문서, 청킹, 임베딩(OpenAI 호환 / Ollama / 로컬 / 어휘 폴백), 검색, 모델 대상 도구, 브라우저 관리 패널.

전용 Obsidian 볼트에 순수 Markdown 형식의 프로젝트 문서와 장기 기억: 6개의 mem_* 도구(search, read, write, log, brief, admin), 세션 첫 단계에서 한 번의 예산이 할당된 회상 주입, 완료된 턴의 자동 증류. Obsidian이 실행 중일 필요는 없으며, 플러그인을 제거해도 볼트는 읽기 가능한 상태로 유지됩니다.

SiYuan(思源笔记) 노트 통합: 노트북과 문서 목록, 전체 텍스트 검색, SQL 쿼리, 문서와 블록 읽기, 콘텐츠 생성 및 추가, 문서 이동 및 이름 변경, 데일리 노트와 블록 속성을 다루는 17개의 siyuan_* 호스트 도구. 또한 SiYuan URL, API 토큰, 도구별 스위치를 위한 웹 설정 페이지를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 Feishu(Lark) 통합: 채팅 메시지와 기록, 클라우드 문서(지식베이스 페이지, 생성된 차트와 이미지 포함), bitable 레코드, 스프레드시트 범위와 드라이브 권한을 위한 25개 도구. 자체 기업용 자체 구축 Feishu 앱을 사용합니다.

Office 문서 및 PDF(스캔된 PDF 포함)를 CPU 우선 라우팅 OCR 파이프라인(RapidOCR/SLANet/FormulaNet)을 통해 구조적으로 형식화된 Markdown으로 변환합니다.

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.

오픈소스 QingAgent 클라이언트로의 작성 브리지: 에이전트가 qing_ 접두사 호스트 도구를 통해 문서를起草·수정하고, 한지 패널에 mermaid, drawio, 표, KaTeX로 조판합니다. 편집은 검토 가능한 diff로 단계화되어 커밋 시에만 확정되며, 동일 머신의 QingAgent 데스크톱 앱이 필요합니다.

DeepSeek Harness용 문서 미리보기/편집/관리 플러그인. DSH 웹 GUI 안에 VSCode 스타일 '문서 센터' 워크벤치(왼쪽 파일 트리, 클릭 미리보기, Ctrl/Cmd+S 저장이 되는 코드·Markdown 편집)를 제공하고, 세 가지 문서 도구(doc_read / doc_edit / doc_create)를 에이전트에 노출해 모델이 자연어로 워크스페이스 문서를 읽고 쓸 수 있게 합니다.

Drag documents into the dsh web chat; the agent reads them directly from the local filesystem and the right sidebar lists the outputs and file paths.