플러그인

Hindsight는 학습하는 에이전트 메모리입니다. 자동 리콜 및 유지 기능을 갖춘 장기 프로젝트 메모리, 지식 페이지, 심층 회고, 저장소별 메모리 뱅크를 제공합니다.

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.

DeepSeek Harness를 ReMe의 로컬 우선·자기 진화 개인 지식베이스에 연결: 완료된 메인 에이전트 대화를 사용자 소유의 Markdown 메모리로 자동 수집하고, reme_search로 대화와 소스 자료를 검색(BM25, 선택적 임베딩, wikilink 확장)하며, 매일 메모리 통합을 예약 실행합니다.

DeepSeek Harness를 ReMe의 로컬 우선 자기 진화형 개인 지식 베이스에 연결: 완료된 메인 에이전트 대화를 사용자 소유 Markdown 메모리로 자동 캡처하고, BM25, 선택적 임베딩, wikilink 확장을 통해 reme_search로 대화 및 소스 자료를 검색하며, 일일 메모리 통합을 예약합니다.

DeepSeek Harness를 위한 추적 가능하고 검색 가능한 크로스 세션 메모리 — 대화 지식을 타입화된 그래프 노드(TASK/SKILL/EVENT)와 타입화된 엣지로 표현합니다.

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

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

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.

AI 에이전트를 위한 LLM 감독형 영구 메모리로, 그래프 기반 회상, 세션 간 지식 공유, 단일 바이너리를 특징으로 합니다. DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw 등 모든 에이전트 런타임과 함께 작동합니다.

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

화이트박스 AGI 아키텍처 탐구: 메타인지(자기인식 루프), 지속적 학습(지식 플라이휠), 월드 모델(조건 공간, 시공간 메모리 그래프), 자기 개선(부트스트랩 규율), 제로 LLM 화이트박스 파이프라인, 감사 가능한 신뢰 가드레일.

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

꿈꾸는 기억 — DeepSeek Harness의 세션 간 기억: 세션을 넘나들며 당신을 떠올리고, 잠든 사이 자동으로 통합하며(autoDream), 충돌하는 기억을 검토용으로 동결하고, 재생 가능한 감사 기록을 유지합니다. SQLite 기반의 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔티티 그래프, 대화형 기억 패널, 그리고 외부 API와 CLI를 제공합니다.

DSH 에이전트를 위한 장기 기억 — 내구성 있고 검사 가능한 기억과 회상, 검색, 탐색, 지식 그래프 도구, 10개의 다른 AI 코딩 도구에서의 가져오기 및 설정 페이지를 제공합니다.

꿈을 꾸는 기억 — DeepSeek Harness를 위한 세션 간 메모리입니다. 세션을 넘나들며 기억을 불러오고, 잠자는 동안 자동 통합하며(autoDream), 충돌하는 기억을 동결해 검토로 넘기고, 재생 가능한 감사 추적을 유지합니다. SQLite 기반의 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔티티 그래프, 대화형 메모리 패널에 더해 외부 API와 CLI를 제공합니다.

꿈꾸는 메모리 — DeepSeek Harness의 세션 간 메모리: 세션을 넘나들며 기억하고, 잠자는 동안 자동 통합(autoDream)하며, 충돌하는 기억을 검토용으로 동결하고, 재생 가능한 감사 기록을 유지합니다. SQLite 기반 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔터티 그래프, 인터랙티브 메모리 패널, 외부 API와 CLI를 제공합니다.

최근 대화는 선명하게 남고, 오래된 대화는 소멸하는 대신 요약으로 남습니다. StrataGate는 DeepSeek Harness에 6층의 시간 감쇠 메모리를 제공하고, 오래 지속되는 사건과 관계는 지식 그래프로 정착합니다. 다른 AI에서의 기억도 함께 가져올 수 있어 — 다시 시작할 필요가 없습니다.

레드팀 수행 모드: 대상 조직 이름 하나를 보내면 플래너 세션이 5개 역할의 실행 팀(정찰, 자산 분류, 취약점 발견, 익스플로잇, 내부 피벗)을 최대 3개 동시 에이전트로 운영합니다. 스킬과 리소스를 사전 점검하고 누락된 키나 VPS를 처음에 한 번 요청하며, 내장된 최초 실행 온보딩 스킬이 안내합니다. 점수는 병합된 침입 점수 규칙(8개 범주 / 25점)을 따르며 서버 측 상한, 최고 권한 우선, 서비스별 중복 제거가 적용되고 자체 등록 계정은 점수를 받지 않습니다. 발견 사항은 발견 시각과 함께 로컬 SQLite 팩트 베이스에 기록되어 상시 오른쪽 콘솔 12개 탭에 표시됩니다(발견 타임라인이 있는 자산 매핑, 에이전트 명단, 세션/터널 상태, 5단계 공격 체인, 점수 대상, 각 점수의 획득 방법을 밝히는 보고서, 범주별 POC/EXP 지식 베이스, 스킬별 사용 가능성 판정이 있는 스킬 라이브러리). 네이티브 스킬 23개, redteam_* 도구 53개, 한 명령 자기 업데이트를 제공합니다.

스킬 기반 harness/loop 엔지니어링 워크플로 에이전트 플러그인.

도서와 기사를 5가지 모드(빠른, 심층, 지식 맵, 파인만식, 전체 도서)로 정독하며, 주장-근거-데이터 보고서, Mermaid/XMind 마인드맵, 일괄 비교, 사전 예산 점검, 투명한 백그라운드 작업 진행 상황, 그리고 URL·파일·붙여넣은 텍스트로부터의 MD/HTML 내보내기를 지원합니다.

DeepSeek Harness를 위한 세션 간 메모리 엔진: SQLite 저장소 + 사람이 편집 가능한 Markdown 미러, autoDream 통합, 오프라인 시맨틱 검색(로컬 벡터/재순위화/클러스터링), 엔티티-속성-타임라인, Sleep Mode, 커스텀 모델 autoSummarize, 그리고 7가지 메모리 도구를 제공합니다.

세션 워크벤치입니다. 지난 세션을 전문 검색하고 최대 3개를 @참조로 불러오며, 대화 뷰 탭을 관리합니다(표시/숨기기 + 드래그로 순서 변경).