플러그인

DSH를 위한 예측적 연상 기억. 고정 경계에서 프롬프트 없이 recall을 주입하고, 3층 자동 통합, skill 결정화, Astra 스타일의 컨텍스트 관리를 수행한다. 컨텍스트 창 전환을 넘어 유지되는 인수인계 장부와 PLAN 화이트보드, 모델 창을 자동 감지하는 수위 센싱을 갖춘다. 로컬 Markdown 저장, 모델 비종속, 의존성 0. 어휘 0GB 하한에 선택적 의미 계층을 추가할 수 있다.

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

Tencent의 iLink 봇 프로토콜을 통해 WeChat 개인 채팅을 DeepSeek Harness에 연결하는 인프로세스 플러그인. 양방향 텍스트, 이미지, 파일 및 음성 메시징, 네이티브 명령 레지스트리를 통해 해결되는 WeChat 내 슬래시 명령, 승인 및 에이전트 질문의 WeChat 측 처리, send_wechat 도구를 통한 능동적 푸시.

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.

iLink 프로토콜을 통한 DeepSeek Harness용 양방향 WeChat 브리지: QR 스캔으로 개인 WeChat을 바인딩하고 채팅 박스에서 로컬 DSH 에이전트와 채팅(텍스트, 이미지, 음성-텍스트, 파일); 웹 설정 패널이 바인딩/시작/중지/상태를 처리하고, 프로젝트-세션 바인딩은 데스크톱에서 대화를 계속하며, 능동 wechat_notify 푸시는 스로틀링을 포함하고, 순수 Node 데몬이 Windows/macOS/Linux에서 실행됩니다.

IM 채널 브리지: WeChat(ilinkai) / QQ / Feishu를 프로액티브 푸시로 지원 — 예약 작업에서 채널 봇을 깨워 AI 응답을 휴대폰으로 전달.

능동적 다중 모델 스케줄링 프로필: 중복 제거 및 긴급도 랭킹이 포함된 다중 소스 신호 인테이크, 4방향 execute/defer/dismiss/ask-user 결정 엔진, 병렬 모델 실행이 포함된 DAG 플랜 생성, 자동 재시도 및 모델 전환이 포함된 품질 리플렉션, 태스크 패턴 및 교훈을 위한 장기 메모리, 샌드박스 평가 및 카나리 롤아웃이 포함된 유전 알고리즘을 통한 전략 진화.

DeepSeek Harness용 Feishu(Lark) 브리지: 원커맨드 설치, 도구 패널이 있는 스트리밍 진행 카드, 질문/승인 버튼 카드, 첨부 파일, 능동적 feishu_send 푸시.

간격 하트비트가 각 루트 에이전트 자체를 깨워(followup 주입) 진행 상황, 위험 또는 차단 요인을 선제적으로 보고합니다. 바쁨 상태에서도 안전한 큐잉, 중첩 없음, 사람이 답하지 않을 때 자동 일시 중지, 다음 사용자 메시지에서 재활성화를 지원합니다.

전송 전에 한도 초과 요청을 대기열에 넣는 사전 예방적 제공자별 토큰 버킷 속도 제한으로, 업스트림 429 오류를 방지합니다.

AIGC Radar의 큐레이션된 GitHub AI 프로젝트 라이브러리(500스타 입고, 중영문 이중 언어 태그, 스타 증가 스냅샷)를 네이티브 결과 카드로 MCP 엔드포인트를 통해 검색; 에이전트/프리 스텝 리스너가 에이전트가 코드를 작성하기 전에 재사용 체크를 사전 제안합니다.

선제적 스케줄링. 적응형 heartbeat와 value network(긴급성, 관련성, 인터럽트 비용)이 에이전트가 언제 별도 요청 없이 말해야 하는지를 결정한다.

알림 발신함 기능입니다: 에이전트가 토스트/중국어 TTS 음성/효과음(폭발, 승리, 경보)으로 능동적으로 알리며, 60초 확인 창 동안 음성으로 다시 전화를 걸어주고 음량 증폭과 설정 패널을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 호스트 수준 사전 알람: 모델이 자체 알람을 예약(once / interval / 무작위 지터를 갖춘 cron)하고, 정시에 콜드 세션을 깨우며, 조용한 시간과 일일 예산으로 모델 시작 후속 조치를 게이팅하고, 무음 깨우기를 회수합니다

DeepSeek Harness의 호스트 수준 능동 웨이크업: 모델이 스스로 알람을 예약하고(1회·반복 간격·cron, 선택적 무작위 지터), 콜드 세션은 session resume로 정시에 깨어나며, 모델이 시작한 후속 작업은 조용한 시간대와 일일 전달 예산으로 제어됩니다. 조용한 웨이크 턴은 proactive_reclaim으로 끝나고 모델 컨텍스트에서 툼스톤으로 빠지며, 선언된 스케줄 파일은 JSON 스케줄을 호스트 알람으로 멱등하게 glob 동기화하고, min_idle_seconds는 대상 세션이 조용해질 때까지 웨이크를 미룹니다. 웹 패널(설정 섹션 + 세션별 탭, SSE 실시간 갱신)에서 알람과 웨이크 기록을 관리합니다 — 자체 일과와 세계 변화를 가진 AI 컴패니언과 롤플레이 캐릭터를 위한 하트비트 엔진.

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.

iLink 게이트웨이를 통해 WeChat에서 dsh 에이전트를 조작합니다: 양방향 암호화 미디어 전송(수신함 자동 복호화 + /send), 능동적 weixin_send 도구, 완료 알림, 다중 세션 전환, 파일 로깅이 있는 상태 패널.

ProactiveAgent × DeepSeek Harness 플러그인 그룹: 능동적 메모리 + 능동적 제안을 DSH에 접목(번들 패키지, dsh plugin add로 원클릭 설치)

Linux crontab-style scheduled tasks for DeepSeek Harness: the LLM can schedule recurring workflow runs and prompt-driven tasks with cron expressions, plus proactive task suggestions inferred from the chat.