플러그인

로컬 SQLite 기반 세션 간 장기 메모리입니다. 사용자/각 Git origin 프로젝트의 이중 범위, RRF로 결합한 FTS5+로컬 벡터 검색, 명시적 충분성 판단을 요구하는 증거 게이트, 출처 감사 체인, SM-2 간격 반복, 통합·요약·감쇠 망각을 제공합니다. 9개 화면의 Memory Palace 사이드바 패널과 좁은 매개변수 도구 22개를 포함합니다. 외부 서비스·API 키·Docker는 필요하지 않습니다.

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.

세션 간 메모리와 제로 토큰 결정적 회상(bigram-Jaccard를 FTS5 BM25와 RRF로 결합, 중국어 인식 토큰화), 반복 관찰을 강화하는 강화, 그리고 active-stale-archived 수명 주기에서 제자리로 다듬어지는 SKILL.md 파일로 구체화되는 절차를 제공합니다. archive와 rollback은 되돌릴 수 있으며, ingest와 disposal은 각각 사용자가 선택한 자율성 단계를 노출합니다. 충돌과 중요도가 높은 쓰기는 항상 사람 검토로 가며, 어떤 것도 자동 삭제되지 않습니다. Node 22.5+가 필요합니다.

DSH용 세션 간 메모리 플러그인(v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): 자동 추출, SQLite FTS5 인덱싱, 매 턴 시스템 프롬프트에 주입되는 RRF 시맨틱 리콜, 예약된 유지보수, ctx.llm을 통한 LLM 기반 통합, 컨텍스트 폭발 방지, ~/.dsh/soul.md를 통한 전역 Soul 정체성 제공. v0.5.0은 시간적 컨텍스트 그래프(valid_from/valid_until/supersedes, reviseMemory를 통한 append-only 수정), 신뢰 모델(리콜된 기록은 신뢰할 수 없는 참조로 주입되며 현재 지시가 항상 우선), 턴 종료 요약을 추가했습니다. v0.6.0은 로컬 시맨틱 임베딩(embed_server.py를 통한 BAAI/bge-small-zh-v1.5, FTS5와의 코사인 + RRF 융합, 클라우드 호출 없음, CPU에서 초당 약 232개 메시지)을 추가했습니다. v0.6.1은 경로 설정의 ~ 확장을 수정했습니다. 설정 없이 설치 가능합니다.

로컬 SQLite 파일 하나에서 자체 관리되는 메모리입니다. 야간 작업이 항목을 중복 제거·병합·감쇠·연결하고, 7신호 RRF 하이브리드 검색(FTS5 + 중국어 우선 jieba, 선택적 벡터 KNN, 그래프 PPR), 타입 지식 그래프, 덮어쓰기 대신 충돌 감지, 웹 텔레메트리 패널을 제공합니다.

벡터 + 그래프 메모리 백엔드: 로컬 memoria 서버를 대상으로 하는 observe/remember/search/recall 도구, HNSW 시맨틱 회상·FTS5 키워드 검색·지식 그래프 신호를 RRF 랭킹으로 융합, 턴 종료 시 자동 저장과 에이전트별 네임스페이스 격리 지원

Aggregated web_search and web_fetch providers for DeepSeek Harness, sitting behind the built-in tools. Search fans one query out to AnySearch, Zhipu and Zhihu concurrently, dedupes URLs, fuses ranks with Reciprocal Rank Fusion and optionally reranks through SiliconFlow. Fetch is URL-aware: static pages pass through the built-in HTTP fetcher, dynamic ones fan out to Firecrawl and AnySearch extract and pick one body by quality. One shared circuit breaker skips an engine for the day after a quota or 429 signal, and a settings card keeps each engine API key in the credential store without ever showing its value.

DeepSeek Harness용 로컬 시맨틱 코드 검색: 프래그먼트 수준 심볼 인식 인덱싱, 오프라인 어휘 임베딩 또는 OpenAI 호환 엔드포인트, RRF로 융합된 하이브리드 벡터 + BM25 검색 - 3개의 dsh 도구와 sema CLI를 제공합니다.

Semantic workspace search: three model tools (`zg_search`, `zg_index`, `zg_status`) drive the `zg` CLI for hybrid BM25 + vector + RRF retrieval, with a search-first guard that makes `grep`/`rg` require a prior successful search in an indexed workspace.

Keyless web search that fuses eight engines, fetches page text through a proxy ladder, and adds eight vertical sources for packages, papers and questions.

DeepSeek Harness (dsh) host adapter for anysearch: thin Cordis bundle — hooks layer only, all business logic stays in the anysearch server over 127.0.0.1 HTTP IPC

PLUR memory rendered into the system prompt on each assembly rather than exposed as a tool call, so the block is replaced instead of appended and context stays flat across a session. Fully local hybrid search (BM25 + BGE fused with RRF), plain YAML storage you can edit, per-workspace scoping, and a /plur-memory browser.