플러그인

인간 두뇌식 컨텍스트 압축 로직으로 긴 작업의 컨텍스트 점유와 토큰 소비를 크게 줄입니다.

DSH용 디스크 기반 장기 메모리입니다. 모든 대화 turn을 SQLite FTS5 vault에 저장하고 turn별 문자 예산 안에서 관련 과거 turn을 새 session에 주입합니다. session을 재개 가능한 대화 파일로 묶고 검색, 페이지 이동, 용량을 보는 Web panel을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 SQLite 기반 장기 기억입니다. 범주와 태그가 있는 항목을 추가·검색·수정·보관하며 대화를 자동 기록하고 단계별 압축을 적용합니다. 검색 범위는 현재 워크스페이스와 전역 사실로 나뉩니다.

로컬 에이전트용 범위가 제한된 파일 기반 메모리입니다. `ME.md`와 프로젝트별 `MEMORY.md` 보관소, 캐시 안정 주입, 일반 텍스트 줄 받은편지함, Memory 오른쪽 사이드바를 제공합니다. 임베딩과 LLM 호출은 없습니다.

기억 코어의 워크스페이스 버전 memory-eternal-ws입니다. DSH 워크스페이스에 따라 로컬 Markdown 기억 저장소를 자동 전환합니다. 프로젝트마다 자체 .dsh/memory-vault를 사용하고 프로젝트 간 지식은 전역 저장소를 씁니다. dsh-memory-eternal v0.7.0에서 포크했으며 자동 기록/자동 회상/지식 카드/지식 그래프/검토 센터/휴지통/설정 페이지 기능을 모두 유지합니다.

MCP stdio로 에이전트와 영구 OKF 메모리 저장소를 연결합니다. Python 서버(SQLite FTS5 + Markdown)는 결정, 사실, 학습, 규칙, 프로필, 출처를 검색·저장하는 도구 10개를 제공합니다.

DSH 세션을 감시하는 세션 메모리 자동화입니다. 유휴, 커밋, 압축, 종료 체크포인트에서 하네스 LLM(ctx.llm, 기본값 deepseek-official)을 통해 프로세스 내부에서 OKF 항목을 추출해 vault MCP 서버에 저장합니다.