플러그인

DeepSeek Harness 번들로 제공되는 ARIS 연구 워크플로 스킬: 82개 스킬과 Codex를 통한 크로스 모델 적대적 검토.

AI 학습 동반자: 학습 계획을 세우고, 개념을 이해하고, 프로젝트를 만들어 한 과목을 완전히 익히도록 도와줍니다.

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.

AgentDescent를 이용해 DeepSeek Harness 내부에서 스킬, 에이전트, 프롬프트, 코드, 플러그인을 진화시킵니다.

명시적인 DSH 세션 경험을 검토 가능한 네이티브 Skill 초안으로 변환하며, 사용자 승인 후에만 저장됩니다.

커밋된 DSH 응답에서 텍스트를 선택하여 소스 세션 증거와 프로젝트 파일에 바인딩된 독립적이고 영구적인 읽기 전용 멀티턴 Topic을 열고, 소스 Agent는 계속 실행됩니다.

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.

코스 맵, 튜터, 칠판 열로 구성된 학습 탭으로, markdown 파일, 로컬 폴더 또는 GitHub 저장소를 가이드 코스로 변환하며, 레슨 잠금 해제, 숙련도 추적, 간격 반복, 튜터 설계 코스 가져오기 기능을 제공합니다.

로컬 우선 학습 모드: 세션 간 학습 스레드와 소스별 설명을 제공합니다.

각 에이전트 단계를 설명하는 학습 모드입니다(개발 진행 중).

지속적 자기 개선 루프: 영구 메모리, 주기적 검토 및 개선, 세션 간 공유 지식, 모델 호출 가능한 harness_refine 도구를 통한 자동 롤백.

스마트 서브에이전트 라우팅 및 진화: Codex 및 Claude Code provider 플러그인이 제공하는 모델을 포함해 DSH에 등록된 어떤 provider/model에도 역할을 바인딩하며, 워크스페이스 학습을 지원한다.

뇌에서 영감을 받은 인지 플러그인입니다. 강화 학습 신호와 함께 일화·의미·절차·감정 기억을 제공하고, 시간 트리거가 있는 목표 스택, 호기심 기반 자율 웹 조사, 선제적 이니셔티브를 지원합니다.

Learning Mode 에이전트 프리셋: 코딩하는 동안 가르치는 코딩 에이전트 - 구체적인 시나리오 기반 설명, 소크라테식 안내, TODO(당신) 연습 빈칸, Claude Code의 Learning 출력 스타일 모델링; dsh plugin add (dsh-learning-mode on npm)을 통해 설치 가능.

DSH용 딥 협업 글쓰기 에이전트: 편집 쌍에서 사용자별 문체 학습, clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery 흐름, 프로젝트에서 보고서로 종합(실험 보고서/제품 소개/설문/README), 41개 MCP 도구, 인앱 파일 미리보기를 갖춘 웹 선택 개선 UI.

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.

DeepTutor 튜터링 브리지: 심층 설명, 자가 테스트 질문, 학습 경로 계획, 개인 지식 베이스 검색(RAG), deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note 도구를 통한 노트 보관.

Learning Mode 에이전트 프리셋: 코딩하면서 가르치는 코딩 에이전트 - 구체적인 시나리오 기반 설명, 소크라테스식 가이드, TODO(你) 연습 빈칸, Claude Code의 Learning 출력 스타일을 모델로 함. `dsh plugin add` (npm의 dsh-learning-mode)로 설치 가능.

DeepSeek Harness용 기술 문서 에이전트 프리셋: 자기 학습 템플릿 라이브러리를 통한 템플릿 기반 작성, 기술 문서용 AI 풍미 제거, 품질 보증 도구 키트(문서 감사, 문서 간 일관성, 번호 재정렬, 버전 동기화, PDF 및 Word 내보내기, 스크린샷 자동화).

DeepSeek Harness 대화를 위한 영구적인 인용 스레드 학습 동반자

파인만 학습 모드 플러그인: 가르치기 → 되짚어 설명하기 → 평가 → 재설명의 루프를 리치 HTML 수업 카드로 렌더링(mermaid 다이어그램 + shiki 코드 하이라이팅)

세션 기억 → OKF 지식 축적 플러그인: 예측 기반 신경 자기학습 기억 시스템. 세션에서 가치가 높은 내용을 OKF v0.1 규격에 따라 장기 기억으로 축적하고 세션 간에 자동으로 환기합니다. 신경 자기학습(예측적 리콜, 불확실성 기반 캡처, 강화 피드백)을 갖춘 세션-OKF 기억 플러그인.

dsh용 자기 학습 루프: 교훈을 기록하고 스킬을 초안 작성 및 승격하며, 정기적인 큐레이터 검토를 통해 스킬을 수정, 통합 및 은퇴시킵니다.

Publishes a lesson into the DSH conversation: the dependency spine, the question and the vault's drawings, drawn in the vault's own palette.