플러그인

WeKnora 지식 베이스에 대한 4개의 읽기 전용 도구: 지식 베이스 나열, 하이브리드 패시지 검색, 한 문서의 청크를 순서대로 재조립, 그리고 재개 가능한 세션 ID를 사용하는 WeKnora 자체 인용 RAG 또는 ReAct 에이전트 답변.

DeepSeek Harness(dsh)용 WeKnora 지식 검색 도구: 자체 지식 베이스에 대한 시맨틱 검색, 문서 읽기 및 RAG/에이전트 답변을 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.

DeepSeek Harness용 연구 어시스턴트 플러그인 스위트(문헌 검색, 연구 위키, LaTeX 컴파일, 독립 서브에이전트 리뷰)

개방형 Agent Network Protocol(ANP)을 기반으로 DeepSeek Harness 에이전트에 네이티브 ID를 제공하며, ID 기반의 다이렉트·그룹·메일·Agent-to-Agent 커뮤니케이션을 지원합니다.

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

텍스트 전용 모델이 이미지를 볼 수 있게 합니다: \[image omitted because this model accepts text only] 같은 자리 표시자와 함께 이미지가 도착하면 모델이 vision_describe 도구를 호출하고, 플러그인이 이미지 참조와 질문을 멀티모달 모델로 전달하며 실패 시 대체 모델로 재시도합니다. 설정 페이지에서 구성하고 공식 설정 API로 유지됩니다.

7개 테마 갤러리(각각 완전한 122토큰 --dsw-* 매핑)와 설정에 유지되는 원클릭 전환, 전체 동적 팔레트를 생성하는 Material You 배경화면 색상 추출, 전역 모서리 반경 컨트롤을 갖춘 웹 외형 제품군입니다. 테마는 공식 룩 시스템과 충돌하지 않고 오버라이드 레이어로 얹히므로 공식 라이트/다크/자동 행이 그대로 유효합니다.

공식 네이티브 행 셸과 접기 동작으로 채팅 스트림의 edit/write 행을 대체합니다. 펼치면 파일 유형 아이콘, 추가/삭제 통계, 블록별 접기, 하이라이트/플러스-마이너스 토글, 실제 파일 줄 번호가 있는 구문 강조 통합 diff, 구성 가능한 컨텍스트 여백을 갖춘 파일별 코드 카드가 표시됩니다. 또한 *** Begin Patch 봉투를 통해 여러 지점·여러 파일 패치를 원자적으로 적용하는 패치 도구(베타, 기본 비활성)를 제공합니다.

중국어 Minecraft Wiki(MediaWiki API)를 조회해 원문 위키 텍스트를 AI가 읽기 쉬운 출력으로 변환 — 검색, 문서 도입부, 전체 문서 Markdown, 무작위 항목. 템플릿, 각주, 이미지, 언어 간 링크는 모델에 도달하기 전에 제거합니다.

평범한 OKF v0.2 Markdown 기반의 휴대 가능한 에이전트 지식 베이스: 13개 wiki_* 읽기/쓰기 도구, 점진적 공개, 백링크, AGENTS.md 규칙을 통한 쓰기 게이팅, 색인/로그 자동 유지 관리, lint, 이름 있는 다중 번들 전환(세션 수준 또는 전역).

dsh의 통합 Token 할당량과 사용 통계: 멀티 벤더 롤링/종량 할당량(사이드바 카드와 프로바이더 운영 포함)에 더해 세션 로그 Token 집계(추세, 히트맵, 모델별 분해).

네이티브 web_search 도구용 SearXNG, Brave, Tavily, Gemini Search Grounding 또는 Wikipedia 백엔드 선택 가능, 웹 설정 및 암시적 폴백 없음.

지식 기반 기반 에이전트 프리셋: 위키 장기 메모리, 웹 KB UI, 관리 페이지 및 선택적 UI 개선.

TiddlyWiki 5를 DSH 영구 지식 베이스로 실행: tiddlywiki_* 에이전트 도구 10개(필터링된 검색, 읽기/쓰기/배치/이름 바꾸기/삭제, 최근 항목, 태그, 충돌 해결이 포함된 git 동기화), same-origin 프록시를 통해 GUI 중앙 열에 임베드된 전체 TiddlyWiki 편집기, 오른쪽의 wiki 탭, 세션이 읽거나 쓴 노트를 요약하는 세션별 탭, 초안 자동 저장이 있는 빠른 노트 카드, 이미지 첨부가 가능한 선택적 클립 북마클릿 — 모두 자동 커밋되는 git 저장소로 백업됩니다.

DSH용 Karpathy LLM Wiki 패턴 지식베이스: wiki-write/wiki-search 스킬, 무의존 파이프라인(lint/index/mnemon 메모리 동기화/품질 피드백), schema와 지식 미리보기를 주입하는 최소 수명 주기 플러그인, Ollama 호환 프록시를 통한 SiliconFlow 시맨틱 리콜.

Obsidian 스타일 지식 베이스: 소스를 수집하고 LLM이 상호 연결된 Wiki를 구축 및 유지하도록 하며, 이를 기반으로 질문할 수 있습니다.

초간단 LLM-위키 메모리 프로필: 하나의 인덱스 문서(자동 로드) + 주제당 하나의 마크다운 파일(필요할 때만 읽기) — 모든 것을 컨텍스트에 덤프하여 토큰을 낭비하지 않습니다. 단순하고 가벼우며, 설치/제거가 간편하고, 자유롭게 편집 가능합니다.

Obsidian 위키 볼트용 네이티브 도구: wiki_query, wiki_write, wiki_rename, wiki_scaffold, wiki_archive, wiki_lint가 링크 그래프 컨텍스트를 갖춘 BM25 검색, sha256 소스 추적이 포함된 기록 쓰기, 볼트 전체 이름 변경, 모드 스캐폴드, 소스 아카이빙, 상태 점검을 다룹니다 — 프로세스 간 잠금과 선택적 git auto-commit 포함.

SOUL.md 페르소나와 LLM-Wiki 구조를 사용하는 장기 교차 세션 마크다운 메모리로, 세션 시작 시 주입됩니다(기본적으로 첫 사용자 메시지 이후, 활성 세션에서만). remember/recall/consolidate/forget 워크플로, 내장 메모리 스킬, pack/unpack 마이그레이션 도구, 유휴 시간에 실제 기억을 동반자 목소리로 드러내는 1인칭 회상 넛지를 제공합니다. 또한 저장소에 부족했던 관측성과 유지보수 기능을 더합니다: 인덱스 라우팅 표가 잘리지 않게 하는 파일별 부팅 블록 예산, 살리언스 감쇠가 실제로 작동하도록 하는 자동 last_access 기록, 읽기 전용 메모리 상태 대시보드(크기, 신선도, lint 정합성 검사), 선언형 인덱스 컴파일러(페이지가 summary:를 선언하면 명령 하나로 인덱스를 다시 정렬), 인터랙티브 메모리 그래프(페이지 링크 + 공유 태그, 드래그, 휠 확대/축소), 구조화 질의(태그/유형/살리언스/핫/스테일 필터), 아직 관계가 없는 페이지에 대한 상호 링크 제안, 우선순위가 정해진 실행 목록으로 끝나는 `checkup` 보고서. 운영 세부 사항을 온디맨드 스킬로 옮겨 부팅 페이로드도 약 23% 줄였습니다.

DeepSeek Harness web GUI용 Obsidian 스타일 [[wikilink]] 멘션 기능으로, 노트 제목을 퍼지 검색하여 내용을 프롬프트에 첨부합니다.

오프라인 지식 공유를 위한 팀 지식베이스(FDE 박스 시나리오): 탐색, 전체 텍스트 검색, 정제 진입점. 원자료는 자동으로 대기열에 들어가고 직렬 봇 세션에 의해 위키 페이지로 정제됩니다(Karpathy LLM Wiki 패턴: 불변 원본, 2단계 정제, 로그 스트림, 월간 lint).