플러그인

DeepSeek Harness용 OpenViking 메모리 및 컨텍스트 번들: 단계 실행 전 자동 리콜과 프로필 주입, 세션 캡처, `viking://` URI 보호, OpenViking 서버 기반의 메모리 조회/기록 도구를 제공합니다.

iPolloWork HyperFrames Video Studio와 편집 가능한 비디오 템플릿 27종을 DeepSeek Harness의 네이티브 대화 뷰로 제공합니다.

DeepSeek Harness를 ReMe의 로컬 우선·자기 진화 개인 지식베이스에 연결: 완료된 메인 에이전트 대화를 사용자 소유의 Markdown 메모리로 자동 수집하고, reme_search로 대화와 소스 자료를 검색(BM25, 선택적 임베딩, wikilink 확장)하며, 매일 메모리 통합을 예약 실행합니다.

DeepSeek Harness를 ReMe의 로컬 우선 자기 진화형 개인 지식 베이스에 연결: 완료된 메인 에이전트 대화를 사용자 소유 Markdown 메모리로 자동 캡처하고, BM25, 선택적 임베딩, wikilink 확장을 통해 reme_search로 대화 및 소스 자료를 검색하며, 일일 메모리 통합을 예약합니다.

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

지속적 자기 진화: 세션 트래젝토리를 바탕으로 프롬프트, 메모리, 스킬, 서브에이전트 스펙 등 harness 상태를 버전 관리·감사·롤백 가능하게 개선하며, 검토 게이트와 핫 리로드되는 스킬을 지원합니다.

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.

DSH용 장기 기억 및 자가 진화 플러그인: L0 캡처 → L1 기억 추출 → L2 장면 그룹화 → L3 사용자 페르소나, 자동 회상 주입, 스킬 합성, 완전 로컬 동작(SQLite FTS5 + jieba, 선택적 벡터 회상).

git의 일반 Markdown으로 자기 진화하는 팀 메모리: 38개의 베어 네임 메모리 도구와 매 어셈블리에서 재평가되는 프롬프트 시그널 섹션을 등록하는 네이티브 Cordis 플러그인, RPE 강화, 감쇠, 수면 통합 포함. Claude Code (MCP) 및 OpenClaw 호스트와 하나의 데이터 저장소를 공유하며, DSH 0.1.0-rc.6에서 검증되었습니다.

git 내 일반 Markdown으로 구현된 자기 진화형 팀 메모리: 38개의 이름 없는(bare-name) 메모리 도구와, 조립할 때마다 재평가되는 프롬프트 신호 섹션을 등록하는 네이티브 Cordis 플러그인입니다. RPE 강화, 감쇠, 수면 통합 기능을 갖추고 있으며, Claude Code(MCP) 및 OpenClaw 호스트와 동일한 데이터 저장소를 공유합니다. DSH 0.1.0-rc.6에서 검증되었습니다.

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.

증거 우선 자기 진화 컨트롤러: 제한된 Cordis 후보 생성, 원샷 실제 Loader 승인, Harbor 평가, 그리고 크래시 후 재개 가능한 저널화된 계보.

DeepSeek Harness(dsh)를 위한 우아한 재시작 + 클라이언트 자동 재연결 + 재시작 간 목표 연속성. 플러그인 업데이트 후 dsh-phoenix는 안전한 유휴 경계에서 dsh를 재시작하고, 브라우저 페이지의 연결을 유지하며, 실행 중인 목표를 재개하여 작업이 계속될 수 있도록 합니다.

DeepSeek Harness용 Git 및 소스 제어 플러그인 스위트: 로컬 git 작업과 GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps, Gitea 어댑터, 자기 진화 메모리 포함.

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 자기 진화 플러그인: 에이전트 실행을 관찰하고 LLM을 통해 자체 자산 개선을 제안하며, 각 제안을 샌드박스 시험 에이전트에서 검증하고 검증된 변경만 적용합니다. 버전 관리 원장과 회귀 시 자동 롤백을 갖춥니다.

DeepSeek Harness용 자기 진화하는 프로젝트 수준 Agent: 16개의 SDD 워크플로 스킬(명확화, PRD, 이슈, 코딩, 위치 파악, 수락, 리뷰)에 더해 시간이 지남에 따라 축적되는 프로젝트 메모리와 지식.

Long-term memory and self-evolving skills for the DeepSeek Harness · DeepSeek Harness 的长期记忆与自我演进能力 —— Plain Markdown on disk, no vector store

DSH 自进化信号源：机械挖掘会话日志（重试簇/工具错误簇/中断回合/Token 浪费）→ 结构化问题工单。dsh-darwin 双插件架构的 B 面，可独立安装当会话体检用。

Self-evolution actuator: consumes problem tickets mined from session logs, synthesizes skill candidates (zero-code tiers by default) behind an eval gate with hold-out canaries, then promotes to project .dsh/skills with human confirm and deterministic rollback.

Session health-check: mechanically mines session logs into structured problem tickets (retry loops, tool-error clusters, interrupted turns, token waste) over the official session-query seam; works standalone.

Harbor로 Cordis Candidate를 안전하게 진화시키기 위한 DeepSeek Harness 플러그인과 번들 Skill.

受控自进化 AI Agent 框架：CQRS 读写分离、子代理自主进化、人类锁定根分类的 Agent 错误自愈路由表（DSH 插件生态 bundle 包）

Windows computer-use capability for DeepSeek Harness: screenshot → vision model → simulated mouse/keyboard input, with self-evolving knowledge base.