플러그인

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.

DSH용 로컬 문헌 지식베이스 RAG: SQLite 인덱스에서 BM25 + 벡터 하이브리드 검색, 크로스 인코더 재순위화, 섹션·페이지 단위 출처가 있는 인용 답변, 메타데이터 전용 갱신과 백그라운드 수집을 지원합니다.

세션 간 메모리와 제로 토큰 결정적 회상(bigram-Jaccard를 FTS5 BM25와 RRF로 결합, 중국어 인식 토큰화), 반복 관찰을 강화하는 강화, 그리고 active-stale-archived 수명 주기에서 제자리로 다듬어지는 SKILL.md 파일로 구체화되는 절차를 제공합니다. archive와 rollback은 되돌릴 수 있으며, ingest와 disposal은 각각 사용자가 선택한 자율성 단계를 노출합니다. 충돌과 중요도가 높은 쓰기는 항상 사람 검토로 가며, 어떤 것도 자동 삭제되지 않습니다. Node 22.5+가 필요합니다.

Obsidian 스타일 지식 베이스: 소스를 수집하고 LLM이 상호 연결된 Wiki를 구축 및 유지하도록 하며, 이를 기반으로 질문할 수 있습니다.

Connector only, it renders nothing itself: subscribes to DeepSeek Harness session events and folds them into a 12-phase work state (planning / thinking / executing-tool / streaming / waiting-input / voice / awaiting-approval / complete / error / paused / idle / heartbeat), then POSTs each phase to a desktop-pet backend at http://127.0.0.1:8000/api/plugin/dsh/ingest. It holds no window. No API key or token is needed. Requires the Mao Live2D pet application to be separately installed and running (that is a Windows Electron app with its own PowerShell 7 / Python 3.10+ / Node 18+ prerequisites); without it this plugin has nothing to push to.

로컬 Go 서비스 기반의 세션 간 장기 기억(약 50MB RAM, SQLite-vec와 검증 강화 주장)입니다. 사용자 메시지마다 지연 없이 기억을 주입하고 세션 종료 시 기록을 가져오며 memory_search/memory_logs/memory_ingest 도구를 제공합니다. 설치 명령은 dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge 입니다. 프로토콜 브리지일 뿐 Go 서비스는 dsh plugin add로 설치되지 않습니다. README에 따라 먼저 설치·실행해야 하며, 실행 전 도구는 조용히 빈 결과를 반환합니다.

Cipher memory platform as a DSH bundle: four memory types (attention, experience, preference, cognitive) sedimented per turn by four memory agents, cross-session deterministic recall injected via systemPrompt.context, insight review kept out of user-facing output, per-session UNNI/LOOP modes with memory-driven auto-continuation, memory search/ingest tools, plus a settings page (SOUL editor) and an AgentPool panel.

수집 시점 도구 출력 큐레이션: 오류 및 경고 줄과 처음·끝 부분을 유지하고, 전체 텍스트는 모델이 다시 읽을 수 있는 포인터와 함께 디스크로 흘려보냅니다. 모든 텍스트 도구를 포괄하며, 작은 결과는 그대로 통과합니다.

SodaMem 데몬이 뒷받침하는 이중 시간 기억: 프롬프트가 조립될 때 회상 결과가 기여되고 닫힌 모든 턴이 수집되며, 읽기 경로에는 도구 호출도 모델 호출도 없습니다. 회상된 각 사실은 출처 턴을 인용하고 유효 기간을 가지므로 대체된 사실은 더 이상 검색되지 않습니다.

메모리 프로토콜 강제 플러그인: opencode-memory MCP 서버를 연결하고, 도구 호출 전에 memory_weave를 강제하며, 턴을 자동 수집하고 에이전트 단계에 메모리 컨텍스트를 주입합니다.

Local knowledge base for DeepSeek Harness: five tools to ingest Markdown, plain text and PDF files, search them with BM25 or hybrid BM25 plus optional local embeddings, and answer with cited source passages. Runs offline with no database server. Requires Node.js 18+ and Python 3.9+; PDF ingest needs pymupdf.

Fullscreen business-app framework for DeepSeek Harness Web with a dark-sidebar workbench bundling a database connectivity tester and SQL query panel, a two-level knowledge base (bill and accounting) with local search and Word document ingestion, metadata environment comparison with alter-SQL generation, a data dictionary, agent log-search report demos, a system test-case runner, Evernote-style notes, developer utilities, and mini-games.

DeepSeek Harness(dsh)용 도구 간 세션 마이그레이션 플러그인: 고정밀 가져오기, 이어하기, 지식 추출, 양방향 내보내기, 개인정보 마스킹

Converts tables in .docx, .xlsx, .xlsm, .csv and .tsv files into the table JSON consumed by the rule checkers, and reports when it could not rather than guessing.

Model-facing codebase-memory CLI tools (codebase_list_projects/index_repository/index_status/search_graph/query_graph/trace_path/get_code_snippet/get_graph_schema/get_architecture/search_code/detect_changes/manage_adr/ingest_traces/delete_project) that ru

Turn chat logs into a panel list maintained by a resident agent. Includes a zero npm-dependency core and an optional WeChat/QQ ingestion pipeline. Installs as a DSH profile bundle.

Resume screening plugin for HR in DeepSeek Harness: ingest up to 100k Word/PDF/Excel resumes into one searchable library with skills / coarse categories / ingest time, auto-ingest & de-dupe new resumes, then screen by plain-language criteria — rule pre-filter in the database plus LLM fine-judge on the shortlisted few, CSV export. Works on DeepSeek Harness 0.1.7 through 0.2.x, tested on 0.2.0-rc.1.

Knowledge base (Vault memory + knowledge graph) for dsh: kb__* tools for deterministic memory search/write, knowledge-graph nodes/edges/subgraph/traversal, document-to-graph ingestion and unified cross-store query (KAL) - no web-search tools.

Obsidian knowledge-base ingest workflow as a DeepSeek Harness plugin: a bundled skill provider + an obsidian_validate_vault model tool, all declarative and composable.

DeepSeek Harness plugin: ingest research PDFs into a citable OKF markdown library, then search, graph, measure coverage, and write surveys in the same conversation

The claude-obsidian-derived knowledge-suite skills (wiki, wiki-ingest, wiki-query, wiki-lint, save) as a DeepSeek Harness plugin, with attribution.