최고의 DSH 플러그인을 만나보세요

메모리 및 지식 · DeepSeek Harness 플러그인 — 38 페이지

1213개 결과

대화 기억, 지식 검색 및 컨텍스트 관리 플러그인을 찾아보세요.

dsh-dev-progress-memory

DSH plugin: dev progress tracking, system bug memory, token optimization, and context compact continuation

메모리 및 지식
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:whding110/dsh-dev-progress-memory
dsh-df-memory

DeepSeek Harness(Cordis)插件:把 lhdrc-agent-memory(df-memory 核心仓)的记忆能力接入 agent 工具面。

메모리 및 지식
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:lhdrc/dsh-df-memory
dsh-diff-vis

DSH plugin: show a git-style file diff right inside the chat whenever the AI calls write/edit tools. Unified (top-bottom) and split (side-by-side) views with inline word highlighting, view-preference memory, zero git dependency.

메모리 및 지식 · 개발 도구
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:roushanyyzz/dsh-diff-vis
dsh-disk-manager

C-drive planner for DeepSeek Harness: scan the whole C drive, classify every big item into A/B/C/D/E/P (safe cache / relocatable / junction-movable / abandoned software / config-memory redline / personal files), LLM fallback + human confirm, then delete/move/redirect on demand with strong redline + dry-run/undo safeguards. C盘空间规划整理大师:扫描整 C 盘,分门别类给出正确动作,动手前先预览,红线配置/记忆永不自动执行。

메모리 및 지식
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:wangzhanchao883/dsh-disk-manager
dsh-dispatch-relay

Zero-knowledge WebSocket relay for dsh-dispatch: routes end-to-end encrypted frames between DeepSeek Harness (dsh) machines and phones, and fans out Web Push when the phone is offline.

메모리 및 지식 · Agent 협업 · 개발 도구 · 서비스 연동
dsh-dream

DSH host plugin: scheduled background 'dream' (memory consolidation) passes that distill recent session work into long-term memory (memory/MEMORY.md) and a dream diary (memory/dreams.md), without manual triggering. Includes dream_status / dream_run agent tools.

메모리 및 지식 · Agent 협업 · 생산성 도구
dsh-dream

DSH 自动做梦插件:后台定期回顾近期会话与记忆,整合去重、更新过时、修剪索引(复刻 CC-HAHA autoDream,与 dsh-memory 并存)

메모리 및 지식 · 생산성 도구
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:yihefeikong-rgb/dsh-cc-haha-dream
dsh-dreaming

dsh 梦境记忆整合插件:凌晨随机触发,把当天会话/Hindsight 记忆生成叙事化梦境日记(法塔人格),高价值洞察晋升回 MEMORY.md,梦境与晋升记录存 SQLite 并在 web 梦境 Tab 展示。

메모리 및 지식 · 생산성 도구
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:fatatalia/dsh-dreaming
dsh-easyrewrite

DSH Web 用户消息气泡内联编辑(rewrite)与撤回插件:点击气泡原位编辑、行内确认胶囊撤回、惰性提交、< X > 版本翻页器。

메모리 및 지식 · 인터페이스 확장
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:Renzic-Stone/DSH-EasyRewrite
dsh-echo-memory

DSH 专用记忆插件:跨会话持久记忆(存储领域 + agent 记忆工具 + 系统提示词注入 + AI 建议记忆 + 设置面板卡片)

메모리 및 지식 · Agent 협업 · 생산성 도구
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:JxaMe/dsh-echo-memory
dsh-effort-memory

Host-only DSH plugin: remember the reasoning effort that was last in effect per (provider, model) and restore it when a session switches back

메모리 및 지식 · 생산성 도구
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:cup113/dsh-effort-memory
dsh-engram

Minimalist long-term memory for DeepSeek Harness, distilling symbolic-index + pi-esr ideas: zero-LLM auto-capture, a symbolic [ENGRAM] index with progressive disclosure, and an ESR-lite evidence-closure protocol (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link). Real agent-behaviour telemetry (usage rollup + /stats) and a deterministic offline recall benchmark (npm run eval). Hot path is model-free; storage on ctx.storageDomain; web memory viewer, observability panel and config card through DSH's native settings slots.

메모리 및 지식 · Agent 협업
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:skepsun/dsh-engram
dsh-engram-session

Per-session Engram memory for DeepSeek Harness: spawns an engram MCP child per agent session rooted at the session workspace, registers mem_* tools per agent scope, and injects the Memory Protocol as a system-prompt section.

메모리 및 지식 · Agent 협업 · 서비스 연동 · 생산성 도구
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:xiuyuan18/dsh-engram-session
dsh-evidence-first-knowledge-work

Bundled evidence-first knowledge work skill for DeepSeek Harness

메모리 및 지식 · 스킬 · Agent 협업
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:win10ogod/dsh-evidence-first-knowledge-work
dsh-evolution-core

进化核心插件(心脏):聚合全量进化器官(self-test/emotion/reflection/life-core/evolve/memory/checkpoint/skill-forge)实时状态 → 五环完整性诊断(猜想→采证→finding→裁决→布线)→ 断点识别 + 行动建议。感知圈驱动 + 信号浮出,决策归爱丽丝(只读取证、不自动执行)。

메모리 및 지식 · 스킬
dsh-evolve

Self-evolving memory + skill lifecycle for DeepSeek Harness. Cross-session memory with zero-token deterministic recall (bigram-Jaccard fused with FTS5 BM25 via RRF), a tiered approval gate, and reinforcement that strengthens what you repeat. Procedural knowledge crystallizes into SKILL.md files that refine in place and are curated through an active-stale-archived lifecycle (reversible archive, pre-op backups, rollback, never deletes). Includes background per-turn review, anti-bloat convergence for both skills and memory, an auto-grown user profile, and a web settings page.

메모리 및 지식 · 스킬 · Agent 협업 · 생산성 도구
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:chenzheshushi-commits/dsh-evolve
dsh-evolver

Auditable, verifier-gated self-evolution for DeepSeek Harness.

메모리 및 지식 · Agent 협업
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:cofy-x/dsh-evolver
dsh-evolving-memory

File-based self-evolving memory for DeepSeek Harness v2: compression & extraction over official compaction, daily episodic layer, dream consolidation to semantic files (user/agent/memory/dream + project), catalog disclosure injection, no confidence machine. 文件化自进化记忆:消费官方 compact 压缩提取,每日情景层 + 梦境整合固化语义,目录式披露注入,无置信度体系。

메모리 및 지식 · Agent 협업 · 생산성 도구
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:findshan/dsh-agent-memory
dsh-experience-flywheel

dsh-experience-flywheel · DSH 经验飞轮插件 — agent cross-session experience memory + dual-acceptance gates (auto query/inject via agent/pre-step middleware; exit-1 gate scripts)

메모리 및 지식 · Agent 협업 · 생산성 도구
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:XZDYM/dsh-experience-flywheel
dsh-experience-map

Evidence-governed experience memory for DeepSeek Harness

메모리 및 지식 · Agent 협업
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:alcheme-labs/dsh-experience-map
dsh-fact-check

Fact-checking skill for DeepSeek Harness: verifies claims against the open web instead of model memory, cross-checks independent sources across domestic and international search ecosystems, and can route three factual judgements (does the evidence support the claim / is this source primary / does this page carry usable text) to a TypeSafe Jev (System One) decision model when a key is configured, falling back to the skill's deterministic rules when it is not.

메모리 및 지식 · 스킬
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:7starsseeker/dsh-fact-check
dsh-fount-memory

Fount-inspired, in-turn memory for DeepSeek Harness

메모리 및 지식
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:win10ogod/dsh-fount-memory
dsh-game-hud

Game-style floating HUD for DeepSeek Harness: HP bar (account balance vs ¥20 cap), MP bar (context remaining), official peak/valley pricing with switch countdown, auto-compaction when context < 5% remains, and a memory-carrying new-conversation button. · 游戏风格悬浮 HUD:余额血条、上下文蓝条、官方峰谷定价与切换倒计时、上下文不足5%自动压缩、携带记忆开启新对话。

메모리 및 지식 · 금융 데이터
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:guoliyuan97-png/dsh-game-hud
dsh-gentle-engram

Cordis Host integration for Engram persistent memory in DeepSeek Harness

메모리 및 지식 · 서비스 연동
$ npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:eehcx/dsh-gentle-engram

검색부터 설치까지

  1. 작업으로 검색

    기능 키워드나 카테고리로 범위를 좁히고 최근 업데이트 또는 GitHub Star로 정렬하세요.

  2. 기능 살펴보기

    소개, AI 분석, 원본 README를 읽고 플러그인의 기능을 확인하세요.

  3. 확인 후 설치

    호환성과 의존성 범위, 설치 안내를 확인한 뒤 제공된 설치 명령을 복사하세요.

DSH Hub 자주 묻는 질문

DSH Hub란 무엇인가요?

DeepSeek Harness 커뮤니티 플러그인 디렉터리입니다. 소개, 소스 링크, 설치 안내를 모아 확장 기능 검색과 비교를 돕습니다.

등록된 플러그인은 호환성 검증이 끝났나요?

아니요. 상세 페이지는 기록된 호환성과 의존성 범위를 표시합니다. 알 수 없음은 호환을 의미하지 않으므로 설치 전 프로젝트 문서를 확인하세요.

어떻게 설치하나요?

상세 페이지의 설치 영역을 확인하세요. 명령이 있으면 Harness 환경에 복사해 실행하고, 없으면 프로젝트 README를 따르세요.