플러그인

Tencent CloudBase를 DeepSeek Harness용 백엔드로 사용하는 플러그인. 채팅에서 풀스택 앱을 스캐폴드하고 배포하며, 쿼리 결과를 페이징·정렬·CSV 내보내기 지원 테이블 카드로 렌더링하고, 자체 도메인에서 배포를 미리보기하며, 디바이스 코드 로그인으로 CloudBase MCP 툴셋(`mcp__cloudbase__*`)을 호출합니다.

DeepSeek Harness용 CloudBase 백엔드 — 채팅으로 풀스택 앱 생성, DB/스토리지/Auth 패널, 원클릭 배포.

실패 복구 메모리: 실제 엔지니어링 세션에서 얻은 실패 복구 교훈을 검색하고 기록합니다. BM25와 시맨틱 RAG 검색, 교훈 지식 베이스를 제공합니다.

네이티브 오버레이 페이지로 동작하는 로컬 SQLite 태스크보드: 프로젝트, 작업, 댓글, 관계, 첨부파일, 워크플로 자동화를 지원하며 backlog → todo → in_progress → in_review → done 상태를 가집니다. `taskboard_*` Agent 도구는 in_review로만 작업을 제출할 수 있으며, 헤드리스 JSON CLI와 패키징된 스킬도 포함됩니다.

AI가 데이터베이스에 연결하여 SQL을 작성해 줍니다.

모델이 데이터베이스에 연결하고 SQL을 작성할 수 있게 합니다.

프로젝트 범위의 세션 간 메모리: node:sqlite 기반 7계층 SQLite 스토어(soul/user/project/fact/lesson/rules/topic), 캐시 친화적인 첫 메시지 주입과 메시지별 키워드 히트, memory_remember/search/find_similar/read/update/project 도구, 피크 시간대 억제가 있는 유휴 창 통합("dream"). 프롬프트 텍스트는 언어별 데이터 파일로 제공되며, 프레임워크가 다국어 사용자를 지원합니다.

꿈꾸는 기억 — DeepSeek Harness의 세션 간 기억: 세션을 넘나들며 당신을 떠올리고, 잠든 사이 자동으로 통합하며(autoDream), 충돌하는 기억을 검토용으로 동결하고, 재생 가능한 감사 기록을 유지합니다. SQLite 기반의 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔티티 그래프, 대화형 기억 패널, 그리고 외부 API와 CLI를 제공합니다.

경계가 있고, 계층화되어 있으며, 승인 게이트가 있고, 감사 가능한 세션 간 기억: 타입이 지정된 `ctx.memory` 인터페이스와 의존성 없는 SQLite 프로바이더, `memory` 도구, 고정 스냅숏 주입. 여기에 어댑터 레지스트리와 배포 가능한 준수성 스위트를 갖춘 dsh-memory-protocol v1 리허설이 포함됩니다.

꿈을 꾸는 기억 — DeepSeek Harness를 위한 세션 간 메모리입니다. 세션을 넘나들며 기억을 불러오고, 잠자는 동안 자동 통합하며(autoDream), 충돌하는 기억을 동결해 검토로 넘기고, 재생 가능한 감사 추적을 유지합니다. SQLite 기반의 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔티티 그래프, 대화형 메모리 패널에 더해 외부 API와 CLI를 제공합니다.

꿈꾸는 메모리 — DeepSeek Harness의 세션 간 메모리: 세션을 넘나들며 기억하고, 잠자는 동안 자동 통합(autoDream)하며, 충돌하는 기억을 검토용으로 동결하고, 재생 가능한 감사 기록을 유지합니다. SQLite 기반 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔터티 그래프, 인터랙티브 메모리 패널, 외부 API와 CLI를 제공합니다.

최근 대화는 선명하게 남고, 오래된 대화는 소멸하는 대신 요약으로 남습니다. StrataGate는 DeepSeek Harness에 6층의 시간 감쇠 메모리를 제공하고, 오래 지속되는 사건과 관계는 지식 그래프로 정착합니다. 다른 AI에서의 기억도 함께 가져올 수 있어 — 다시 시작할 필요가 없습니다.

dsh용 인과 메모리: 의존성 없는 MCP stdio 브리지로 causal-memory 서버의 17개 도구를 깔끔한 이름(mcp__ 접두사 없음)으로 마운트합니다. 로컬 SQLite 저장소에서 컴팩션 후에도 유지되는 유형 관계(caused / enabled / prevented)의 결정 → 결과 엣지와 고정된 시스템 프롬프트 섹션을 제공합니다. PATH에 causal-memory 서버 바이너리가 필요합니다(pip install causal-memory 또는 사전 빌드 릴리스).

영구적인 강화 웹 검색 기능입니다: 다중 엔진 라우팅(DeepSeek/Exa/DDG/Bing/Jina + GitHub/Bilibili/YouTube/V2EX/Xiaohongshu/Twitter/Reddit/RSS), SQLite+LRU 캐시, 유저스크립트 방식 추출, Playwright 렌더링을 지원합니다.

레드팀 수행 모드: 대상 조직 이름 하나를 보내면 플래너 세션이 5개 역할의 실행 팀(정찰, 자산 분류, 취약점 발견, 익스플로잇, 내부 피벗)을 최대 3개 동시 에이전트로 운영합니다. 스킬과 리소스를 사전 점검하고 누락된 키나 VPS를 처음에 한 번 요청하며, 내장된 최초 실행 온보딩 스킬이 안내합니다. 점수는 병합된 침입 점수 규칙(8개 범주 / 25점)을 따르며 서버 측 상한, 최고 권한 우선, 서비스별 중복 제거가 적용되고 자체 등록 계정은 점수를 받지 않습니다. 발견 사항은 발견 시각과 함께 로컬 SQLite 팩트 베이스에 기록되어 상시 오른쪽 콘솔 12개 탭에 표시됩니다(발견 타임라인이 있는 자산 매핑, 에이전트 명단, 세션/터널 상태, 5단계 공격 체인, 점수 대상, 각 점수의 획득 방법을 밝히는 보고서, 범주별 POC/EXP 지식 베이스, 스킬별 사용 가능성 판정이 있는 스킬 라이브러리). 네이티브 스킬 23개, redteam_* 도구 53개, 한 명령 자기 업데이트를 제공합니다.

DeepSeek Harness를 위한 세션 간 메모리 엔진: SQLite 저장소 + 사람이 편집 가능한 Markdown 미러, autoDream 통합, 오프라인 시맨틱 검색(로컬 벡터/재순위화/클러스터링), 엔티티-속성-타임라인, Sleep Mode, 커스텀 모델 autoSummarize, 그리고 7가지 메모리 도구를 제공합니다.

JEStats의 SkillRoute: DeepSeek Harness 에이전트를 위한 스킬 라우팅.

SkillRoute의 스킬 라우터를 에이전트에 연결하는 DeepSeek Harness (dsh) 번들.

SkillRoute의 스킬 라우터를 에이전트에 연결하는 DeepSeek Harness(dsh) 번들.

DeepSeek Harness의 장기 메모리: 다중 채널 검색과 진화하는 메모리 저장소.

StrataGate는 DeepSeek Harness에 세션 간 사용자 선호, 프로젝트 결정, 대화, 도구 결과를 위한 진화하는 로컬 우선 장기 기억을 제공합니다. 사용자 조정 가능한 시간 감쇠로 기록을 누적하고, 실제 답변 사용을 통해 기억을 강화하며, 작업 공간을 인식하는 사용 횟수를 표시하고, 회수된 증거를 원본 메시지까지 추적 가능하게 유지합니다.

DSH를 위한 장기 메모리: 대화를 원자적 사실, 장면 요약, 페르소나 프로필로 자동 증류하고 모든 모델 단계 전에 관련 메모리를 주입. 설정 없이 바로 사용 가능 — BM25 + 벡터 하이브리드 검색, 선택적 오프라인 로컬 임베딩, 채팅/업무 패밀리 분리.

로컬 문헌 지식베이스 RAG: 도구 10개(kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), BM25+벡터+리랭커 하이브리드 검색, 클릭 가능한 DOI 링크가 있는 인용 QA, 단일 파일 SQLite 인덱스 위에서 전부 로컬로 동작하는 bge 임베딩. Python 3.9+와 pymupdf, faiss-cpu, sentence-transformers가 필요하며, `npx dsh-kb-rag-install` 설치 프로그램이 이를 설정하고 모델을 미리 내려받습니다.

프로젝트 및 세션 범위 기억, 제어된 write-back, 내장 웹 관리 콘솔을 갖춘 로컬 및 원격 지식 베이스를 제공합니다.