Gedächtnis

NeatMem-Langzeitgedächtnis-Plugin für DeepSeek Harness – schlanker REST-Client gegen einen neatmem-Server

Dateibasierte sitzungsübergreifende Erinnerung: einfache Markdown-Erinnerungsdateien mit automatischer Abruf-Injektion, formatkompatibel mit Claude Codes CLAUDE.md und Erinnerungsdateien, daher ist Migration ein manuelles Dateikopieren.

TencentDB Agent Memory-Integration mit Konversationsaufzeichnung, strukturierter Memory-Extraktion, automatischem Abruf sowie Tools für Memory- und Gesprächssuche.

Ein gemeinsamer Obsidian-Vault für jeden Agenten: abhängigkeitsfreier Python-Kern (search/promote/adjudicate/forget), Vault-Vorlage, dsh-Plugin (memory_search/show/submit/status).

Die DSH-Seite des Memory-Ökosystems dsh-ecolink: überbrückt chat.deepseek.com und DeepSeek Harness über eine Browser-Erweiterung, die Memory-Tags im DSM-Format sammelt und erinnerte Memories in Web-Chats injiziert, einen abhängigkeitsfreien lokalen Dienst, der einen gemeinsamen Memory-Pool schreibt, und diesen Adapter, der Memories vor dem Step injiziert und Write-back per /ecolink-push anbietet; die Kompaktierung ist transaktional (Staging-Pool mit Commit/Rollback).

Liest die Dateien, auf die AGENTS.md über @path-Importe verweist, und spielt ihren Inhalt beim Start einer Sitzung in den Modellkontext ein, mit Byte-Budgets, erneuter Einspeisung nach der Kompaktierung und einer Einstellungskarte in sechs Sprachen.

Automatisches sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness, gestützt auf einen lokalen EverOS-Dienst.

Portable Agenten-Wissensbasis in einfachem OKF v0.2 Markdown: 13 wiki_*-Lese-/Schreibtools, progressive Offenlegung, Backlinks, per AGENTS.md-Regeln beschränkte Schreibzugriffe, automatische Index-/Log-Pflege, Linting und benanntes Umschalten zwischen mehreren Bundles (sitzungsweit oder global).

Verbindet DeepSeek Harness mit Busabase: Arbeitsbereichswissen durchsuchen, mit strukturierten Datensätzen und Apps arbeiten, Schreibvorgänge als prüfbare ChangeRequests einreichen und Ergebnisse in Live-Karten untersuchen.

Automatische Sitzungs-Retrospektive: Nach Abschluss eines Gesprächs destilliert sie nützliche Erfahrung in wiederverwendbare Skills in der Skill-Bibliothek, die das Modell aufrufen kann, mit signalbeschleunigten Auslösern, manuellen Läufen, einem Genehmigungsmodus und Skill-Bibliotheks-Governance (archivieren/wiederherstellen, nie direkt löschen).

Evidenzbasiertes Zielverifizierungs-Plugin für DeepSeek Harness. Sperrt Ziele über /ultragoal und prüft den Abschluss anhand von Befehls-Exit-Codes und erzeugten Artefakten, damit das Modell den Aufgabenabschluss nicht fälschlich meldet.

Vom Gehirn inspiriertes kognitives Plugin: episodisches, semantisches, prozedurales und emotionales Gedächtnis mit Signalen des bestärkenden Lernens, ein Zielstapel mit Zeit-Triggern, neugiergetriebene autonome Web-Recherche und proaktive Initiativen.

Zero-LLM-Autocapture und ein symbolischer \[ENGRAM\]-Index mit progressiver Offenlegung, ein ESR-lite-Aufgaben-/Beweisprotokoll (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) und Nutzungs-Telemetrie pro Workspace mit einem Offline-Recall-Benchmark (npm run eval).

Session-übergreifendes Speicher-Plugin für DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): automatische Extraktion, SQLite-FTS5-Indizierung, RRF-semantisches Abrufen, das in jedem Zug in den System-Prompt injiziert wird, geplante Wartung, LLM-Konsolidierung via ctx.llm, Verhinderung von Kontext-Explosion, globale Soul-Identität via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: temporaler Kontextgraph, Vertrauensmodell, Zusammenfassung am Zugende. v0.6.0: lokale semantische Embeddings (BAAI/bge-small-zh-v1.5), keine Cloud-Aufrufe. v0.6.1: ~-Expansion in der Pfadkonfiguration behoben. Installation ohne Konfiguration.

Technische Vorschau des lokalen Graph-Speichers für DSH und Codex: ruft vor jedem Zug globale und aktuelle Projektevidenz des Eigentümers ab, schreibt USER- und ASSISTANT-Datensätze getrennt und bewahrt die Provenienz von Projekt, Sitzung, Akteur und Quelle für einen visuellen Atlas und zitierte Wissensseiten.

Lokaler Graph-Speicher in technischer Vorschau für DSH und Codex: ruft vor jedem Zug besitzerweite und projektbezogene Belege ab, schreibt USER- und ASSISTANT-Datensätze getrennt und bewahrt Projekt-, Sitzungs-, Akteurs- und Quellenherkunft für einen visuellen Atlas und zitierte Wissensseiten.

Honcho-Speicherbrücke: Synchronisiert jeden Gesprächsdurchgang automatisch mit einem selbstgehosteten Honcho-Dienst, mit recall/search/remember/context/status-Tools, Kontextinjektion beim Sitzungsstart und einem visuellen Einstellungsfenster.

Biomimetisches Speichersystem für DeepSeek Harness: ein einzelner SQLite-Speicher (node:sqlite, WAL), dessen Markdown-Baum als schreibgeschützter Spiegel geführt wird; Speicher-Tools, Injektion eingefrorener Snapshots zu Sitzungsbeginn, abgestufte Genehmigungsschwellen, bedarfsgesteuerte Extraktion der aktuellen Sitzung, Zusammenführung von Fast-Duplikaten, ein Archiv- und Überschreibungs-Lebenszyklus, Speicher-Stoffwechsel (dream), Speicher-Pins, semantisches Wiederauffinden über lokale Embeddings und der Befehl /memory.

Allzweck-Wissensdatenbank für DSH: Import von md/txt/json/yml/docx/pdf, Ordnerverwaltung, FTS5-Volltextsuche (BM25) und eine Web-Verwaltungsoberfläche.

Wissensbasiertes Agenten-Preset: Wiki-Langzeitgedächtnis, eine Web-KB-UI, eine Verwaltungsseite und optionale UI-Verfeinerungen.

Ersetzt den eingebauten DSH-Kompaktierungs-Summarizer durch eine Übergabezusammenfassung mit fünf Abschnitten und hält jede verdrängte Nachricht in einem Segmentverzeichnis lesbar.

Führt TiddlyWiki 5 als dauerhafte Wissensbasis für DSH aus: zehn tiddlywiki_* Agenten-Tools (gefilterte Suche, Lesen/Schreiben/Stapel/Umbenennen/Löschen, Aktuelle, Tags, Git-Sync mit Konfliktlösung), ein vollständiger TiddlyWiki-Editor eingebettet in die mittlere GUI-Spalte über einen Same-Origin-Proxy, ein rechter Wiki-Tab, ein Pro-Sitzung-Tab, der die von einer Sitzung gelesenen oder geschriebenen Notizen zusammenfasst, eine Schnellnotiz-Karte mit automatischer Entwurfsspeicherung und ein optionaler Clip-Bookmarklet mit Bildanhang — alles unterstützt durch ein automatisch commitendes Git-Repository.

Wissensdatenbank nach dem Karpathy-LLM-Wiki-Muster für DSH: wiki-write/wiki-search-Fähigkeiten, abhängigkeitsfreie Pipeline (Lint/Index/mnemon-Speichersync/Qualitätsfeedback), minimales Lebenszyklus-Plugin mit Schema- und Wissensvorschau, SiliconFlow-Semantikabruf über einen Ollama-kompatiblen Proxy.