플러그인

AgentTeams 멀티 에이전트 팀 기능입니다.

Failure-recovery memory: search and record failure-recovery lessons from real engineering sessions, with BM25 + semantic RAG retrieval and a lessons knowledge base.

Mnemon 심층 통합: 로컬 3단계 메모리(Runtime Memory, 검색 가능한 Documents, 감독형 Memory Spaces)를 제공합니다.

把Claude Code的UltraCode模式带给DSH，把 DSH 的一次性多 Agent 调度，升级为可生成、可保存、可治理、可观察、可恢复的 Workflow 层

UltraCode 스타일의 멀티 에이전트 오케스트레이션으로, 생성·저장·거버넌스·관찰·재개가 가능한 워크플로 레이어를 제공합니다.

Persistent multi-model squads configured in Settings and selected in the Composer, with per-member model/tool policies; the main Agent dynamically plans each send as a bounded DAG with bounded reviewer/repair loops, while Run Center tracks retries and per-member tokens from official Harness usage events.

Cordis 서비스 키를 통해 동작하는 공유 멀티 에이전트 작업 보드(생성/할당/상태 전환/조회)입니다.

DSH용 통합 알림 푸시: 8개 채널 어댑터(Telegram / DingTalk / Feishu / WxPusher / PushPlus / ServerChan / Bark / webhook)를 지원하는 최소한의 notify() API, 턴 종료·승인·오류 시 자동 세션 이벤트 푸시, 에이전트가 호출 가능한 notify 도구 포함; 런타임 의존성 없음

All in Luna 기반으로 동작하는, All in Flash용 DeepSeek Harness Cordis 도구입니다.

세션 간 지속성과 중요도 기반 회상을 갖춘 멀티 에이전트 시공간 메모리 그래프

Multi-engine fused web search, page fetch, real-time X (Twitter) search with credential-free fallback, deep research and parallel multi-agent research for DeepSeek Harness. Free layer: Bing / DuckDuckGo / Yahoo / Exa MCP (all keyless, live-probed); api la

Keyboard-oriented iKanban web application bundle for DeepSeek Harness

리서치 에이전트 스위트입니다: 감사 가능한 증거 체인을 갖춘 장기 목표 제어, cron 스케줄링, 멀티 에이전트 전문가 팀, 자기 진화형 리서치 메모리(FTS5 + RRF 회상), 프로젝트 워크스페이스, 커스텀 워크스페이스 UI를 제공합니다.

DeepSeek Harness를 Hermes 파이프라인에 연결합니다: 디스패치 스펙 템플릿, 모델 등급별 라우팅, 오케스트레이터 실행 품질 게이트, git 단일 작성자 규칙을 SKILL.md 팩(번들 설치 가능)으로 제공합니다.

Installs a multi-agent novel-writing preset for DeepSeek Harness: one conductor agent dispatches five specialized subagents — world-building, plotting, character management, prose writing, and QA review.

Agent governance kingdom for DeepSeek Harness: territories, role bindings (bind/unbind/session with model/agent identity), and a plan→assign→execute→review task loop where Worker claims never auto-complete (Claim ≠ Fact), with a local GUI operations console.

Expert-mode agent preset for DeepSeek Harness (v0.3.0, bilingual EN/ZH): a chief coordinator plus 11 domain-expert subagents with automatic task delegation. Features: Five-Anchor constraint (review/convergence/anti-drift/collaboration-check/resource-awareness per turn), Near-distance Guidance (identity/task/output template per expert), expert persistence, cross-expert communication protocol, cross review, and experience pool. Experts: data analyst, copywriter, legal review, product manager, frontend, UI/UX, architect, social media ops, growth hacker, quant finance, finance.

독립적인 DSH Agent 세션을 위한 영구 룸: 명시적 멤버십, 다이렉트/브로드캐스트 메시지, 작업 추적, 공유 웹 타임라인 제공

Cross-session agent messaging for DeepSeek Harness with session discovery, offline delivery, delivery receipts, and sender-session navigation.

DeepSeek Harness용 세션 간 에이전트-에이전트 메시징 기능으로, 이름으로 다른 세션을 지정하여 메시지를 해당 세션의 수신함에 전달합니다.

ShiGuang Memory Engine(SGME) 브리지: HTTP를 통한 멀티 에이전트 공유 장기 메모리 — L0/L1/L1.5/L2 정제, 시나리오 기반 주입, 통합 검색, 능동적 케어 시그널(memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), `dsh-sgme`로 설치 가능

Multi-agent math problem-solving & verification framework: brainstorm → solver iteration → multi-verifier debate → Verified knowledge base, with checkpoint resume and manual/auto intervention (also ships as an agent preset).

루프백 우선 방식의 멀티 에이전트 메시지 릴레이입니다: HMAC 인증 브로커와 dsh 플러그인(relay_send/recv/peers/history), 의존성 없는 CLI 및 Python 클라이언트, wire protocol v1.0을 제공합니다.

증거 우선 운영 키트입니다: 6가지 읽기 전용 도구(기능 카탈로그, 단계별 워크플로 계획, 패키징된 스킬 리더, 범위 제한 로컬 메모리 검색, 저장소 릴리스 감사, 릴리스 체크리스트)와 5가지 패키징된 스킬을 제공하며, 계획과 감사만 수행하고 원격 쓰기는 하지 않습니다.