플러그인

WeKnora 지식 베이스에 대한 4개의 읽기 전용 도구: 지식 베이스 나열, 하이브리드 패시지 검색, 한 문서의 청크를 순서대로 재조립, 그리고 재개 가능한 세션 ID를 사용하는 WeKnora 자체 인용 RAG 또는 ReAct 에이전트 답변.

DeepSeek Harness(dsh)용 WeKnora 지식 검색 도구: 자체 지식 베이스에 대한 시맨틱 검색, 문서 읽기 및 RAG/에이전트 답변을 제공합니다.

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

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.

DeepSeek Harness용 정량 R&D 툴킷 — 시장 데이터, 지표, 팩터 평가, walk-forward ML 검증, 리스크(VaR/CVaR/drawdown/Beta와 Kupiec POF), 옵션, 채권, FICC 및 펀드 시뮬레이션을 포괄하는 6개 도메인의 59개 도구를 제공하며, PDAT→PET 엔드투엔드 연구 파이프라인을 포함합니다.

로컬 WebSocket 브리지를 통해 DSH에서 실제 Chrome 제어: 탭 관리, 네비게이션, DOM 스냅샷, 페이지 JS 평가, 클릭, 타이핑, 스크린샷, 대기, 설정 토글 뒤의 대화상자 처리.

OMK — 관찰. 측정. 파악. AI 애플리케이션을 위한 증거 기반 지식 변화.

DSH 플러그인용 평가 harness입니다: YAML 케이스로 실제 헤드리스 에이전트 실행을 구동하고 도구 호출, 인자, 결과, 토큰 사용량을 검증하며 CI 회귀를 위한 베이스라인 게이트를 제공합니다.

증거 우선 자기 진화 컨트롤러: 제한된 Cordis 후보 생성, 원샷 실제 Loader 승인, Harbor 평가, 그리고 크래시 후 재개 가능한 저널화된 계보.

메타데이터만 포함한 DSH 턴, 모델, 도구, 승인, 재시도, 오류 이벤트를 Tuning Engines로 내보내 거버넌스가 적용된 추적, 정책 평가, 비용 분석, Work Session 검토에 사용합니다. 디스크 기반 재시도 큐를 포함합니다.

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.

분리된 Git worktree에서 3개 또는 5개의 코딩 에이전트 후보를 실행하고, 프로젝트 명령으로 패치를 검증하며, 통과한 후보만 순위 매기고 승격 전에 별도 승인을 요구합니다.

DeepSeek Harness용 감사 가능한 비전 및 크로스 플랫폼 Computer Use 런타임, 출처를 보존하는 증거 포함.

Insta360 GO 3S용 자동 일일 콘텐츠 파이프라인: 수족관 영상의 BLE/WiFi 원격 촬영, 무선 가져오기, 의사결정 로그가 있는 ffmpeg 품질 평가, 자동 편집(세그먼트 선택, TTS 내레이션, 음악, 자막), biliup을 통한 Bilibili 업로드(기본값은 드라이런).

가이드형 케이스 작성, 단언, 웹 비교 보고서, 복구 및 정책 게이트를 통해 재현 가능한 DSH 프로필 및 패치 실험을 실행합니다.

PR 평가 및 개선 컨설턴트: 과거의 안티패턴과 성공 패턴을 바탕으로 PR 성공 확률을 평가하고, 원클릭 점수 산정 및 실행 가능한 제안을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 모델 네이티브 메타 에이전트 플러그인: 다섯 가지 에이전틱 워크플로 패턴(프롬프트 체이닝, 병렬 워커, 라우터, 슈퍼바이저, 평가 루프)으로부터 모델이 런타임에 작업별 워크플로를 합성하고 도구와 서브에이전트를 조율

Compares existing DSH sessions or runs controlled A/B trials between agent presets, showing aligned timelines, paired metric deltas, explicit success checks, and exportable reports.

Adaptive model discovery, evaluation, tiering, and subagent routing for DeepSeek Harness.

DeepSeek Harness(DSH)를 위한 Langfuse 관측 기능: 세션 id로 집계되는 턴별 트레이스 트리와 프롬프트 버저닝 및 평가.

동결된 요청 표면 증거를 사용하여 Standard, Minimal, Anchored 또는 플러그인 후보에 대해 실제 DeepSeek Harness 턴을 재생

실제로 로드된 DeepSeek Harness 플러그인을 확인하고 trapstreet.run의 공개 평가 보드를 조회합니다.

DSH용으로 이미 실행 중인 Chrome/Edge에 연결하는 CDP 브리지: HTTP + WebSocket을 통한 스크린샷, 픽셀 검증, DOM/CSS 검사, 페이지 JS 평가를 제공하며, 자식 프로세스 제로, npm 의존성 제로, 사용 시 승인 요청 제로.

Measure whether a dsh setup change actually helped: register repeatable cases, run them, and diff the results before and after you change rules, skills, or models.