플러그인

구성만으로 동작하는 번들로, DSH의 MCP 클라이언트를 통해 Ouroboros를 마운트하여 인터뷰, Seed, 실행, 평가, 진화 워크플로 도구 36개를 DSH 내에 노출합니다.

장기 지향 에이전트를 위한 공급자 비의존, 로컬 우선 상태 커널 및 제어 평면: DeepSeek Harness 위에서 Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery, handoff 상태를 유지하며, 플러그인은 CLI와 skills를 부트스트랩하고, 제한된 동일 세션 연속을 허용하며, 정확한 제한 루프를 위한 loopback GoalBar를 추가한다.

텍스트 전용 모델을 위한 비전 브리지: 이미지를 붙여넣으면 구조화된 JSON 증거(OCR, 레이아웃, 의미 분석)를 반환합니다.

코딩 에이전트를 위한 소프트웨어 엔지니어링 방법론 팩으로, 베이스라인 우선 계획, 체계적 디버깅, 프롬프트 위생 관리, 완료 전 검증, 수리/폐기 추적 스킬을 제공합니다.

텍스트 전용 에이전트를 위한 웹 검색 브리지: 웹이나 X에 질문하면 구조화된 JSON 증거(검색, 가져오기, 인용)를 반환합니다.

DeepSeek Harness에 편집 가능한 대화 캔버스를 추가합니다. 그래프 연결이 캔버스 요청의 컨텍스트를 선택하며, 분기, 병합, 로컬 에이전트 세션 가져오기를 지원합니다.

단일 번들로 제공되는 리버스 엔지니어링 및 펜테스트 보안 플러그인. 첫 턴 도구 좁히기, 도메인 라우팅, APK·웹·네이티브 바이너리·프로토콜·멀웨어·LLM 샘플을 다루는 33개 도구 — 압축 해제, 라이선스 우회, 분석 우회 대응 플레이북, H-CoT 평가 엔진(의미 라우팅, /hcot 명령), 원장 기반 도구 선반이 있는 웹 워크벤치, 디스크에 자동 저장되는 증거 체인과 E 번호 검증된 발견, 압축 후 재개 기능을 갖춘 온디스크 케이스 워크플로, GitHub 기반 외부 도구 탐색, 361개의 온디맨드 참고 문서를 포함합니다.

stdio MCP를 통해 dsh를 로컬 SandBase Harness 런타임에 연결하여 에이전트 및 세션 관리, 턴 스트리밍, 아티팩트 검사, 작업 취소를 수행합니다.

실패 복구 메모리: 실제 엔지니어링 세션에서 얻은 실패 복구 교훈을 검색하고 기록합니다. BM25와 시맨틱 RAG 검색, 교훈 지식 베이스를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 ThoughtDAG: 현재 DSH 세션을 무한 캔버스에서 편집 가능한 사고 그래프로 바꾼다.

DeepSeek Harness Cordis 플러그인 형태의 완전한 리버스 엔지니어링 스킬 팩(SKILL.md 85개)으로, 리버스 엔지니어링, 승인된 모의 침투 테스트, 보안 연구 스킬 라우터를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 터미널 UI(TUI)입니다.

엔지니어링·생산성 스킬 27개(mattpocock/skills v1.3.1)를 포함해 별도 수동 설치가 필요 없습니다. 제작자는 400억 토큰으로 구축했으며 원래 스킬 대비 개발 효율이 10배라고 주장합니다. 초보자가 스킬 모음을 더 빨리 시작하도록 돕습니다. GitHub Issues는 완전히 지원하고 Markdown은 미리보기이며 GitLab은 아직 지원하지 않습니다. 이용과 지원에 감사드립니다.

DeepSeek Harness용 장기 기억은 일반 Markdown 형식으로, 파일당 하나의 사실을 저장하며 모든 편집기에서 읽을 수 있습니다. `MEMORY.md` 인덱스는 `ctx.tools.guard()`에 의해 200줄/25KB의 엄격한 상한이 적용됩니다. 상한을 초과하는 쓰기는 거부되지만, 크기를 줄이는 다시 쓰기는 항상 허용되어 비대해진 인덱스를 단계적으로 압축할 수 있습니다. 플러그인 자체는 기억을 쓰지 않으며, 무엇을 남길지는 사용자와 모델이 결정합니다. 동일한 저장소는 Claude Code, Codex, Kiro, OpenClaw에서도 사용됩니다.

DeepSeek Harness를 위한 엄선된 파일 기반 장기 기억 — 사람이 읽을 수 있는 마크다운 노트, 여러 호스트에서 공유되는 단일 일반 텍스트 파일 저장소(프로젝트 저장소 내부에 있을 경우 git-ignore 처리됨), 그리고 ctx.tools.guard()로 강제되는 결정론적 인덱스 상한

Wish Specializer — DSH 플러그인. 모델이 사용자의 ‘소원’을 오해하지 않고 더 잘 수행하도록 돕습니다. 짧은 프롬프트와 포함된 Wish 프리셋(PTC도 가능), Heavy 모드를 함께 사용할 때 큰 성능 향상이 있을 수 있다는 것은 작성자의 주장입니다.

작성기용 원클릭 프롬프트 강화(5가지 모드, 메모리 체인, 멀티 모델 폴백) 및 음성 인식(클라우드 Qwen3-ASR / 오프라인 SenseVoice, 무음 시 자동 정지), 원클릭 DSH 서비스 재시작 포함.

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.

DSH 0.2.1-alpha.1에서 도구 출력을 필터링하고 오래된 컨텍스트를 정리하며 필요할 때만 스킬을 공개합니다.

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.

스킬 기반 harness/loop 엔지니어링 워크플로 에이전트 플러그인.

반복되고 번거로운 템플릿 프롬프트를 모두 저장하세요. 마우스 한 번 클릭으로 Composer에 삽입되어 수고를 덜어 줍니다. 🌹

Agent Context Editor는 AI 대화 컨텍스트를 수동으로 제외, 편집 및 선택적으로 압축하는 에이전트 간 플러그인입니다. 원본 세션을 보존하면서 변경 사항 검색, 필터링, 선택, 숨기기, 복원 및 실행 취소도 지원합니다.

엔지니어링 규율 가드: 첫 편집 전 요구사항 검증, 레드/그린 테스트 증거 게이트, 분기형 적대자 리뷰, 차원별 검증 워크플로가 포함된 전달 보고서.