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Lokaler Obsidian-Vault als Wissensspeicher des Agenten, mit schreibgeschützten DSH-Tools, die Status, Preference, Correction, Memory, Project, Search und Suggest auf die passende Seite routen.

Lokaler Obsidian-Tresor als Wissensspeicher des Agenten, mit schreibgeschützten DSH-Tools, die Status, Präferenz, Korrektur, Speicher, Projekt, Suche und Vorschlag an die passende Seite weiterleiten.

Rein lokaler Projektspeicher ohne mitgelieferte Laufzeitabhängigkeiten oder externe Dienste: JSON als Single Source of Truth plus generiertes PROJECT_MEMORY.md, tokenbegrenzter, sitzungsgefrorener Hot Memory für stabile Prompt-Präfix-Caches, gecachter BM25-Recall projektübergreifend, vertrauenswürdige Sitzungs-/Turn-Herkunft, erklärbare Governance von Duplikaten/Konflikten vor dem Schreiben, editierbarer Lebenszyklus aus Wichtigkeit/Pin/Tags/Ablösung/Archiv, konfigurierbare Destillation am Ende von Top-Level-Turns sowie ein zweisprachiges Web-GUI für Suche, Inspektion, Diagnose und Live-Einstellungen.

Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness: Mehrkanal-Abruf und ein sich weiterentwickelnder Speicher.

StrataGate verleiht DeepSeek Harness einen sich weiterentwickelnden, local-first-Langzeitspeicher für Benutzereinstellungen, Projektentscheidungen, Konversationen und Werkzeugergebnisse über Sitzungen hinweg; es schichtet den Verlauf mit vom Benutzer einstellbarem Zeitverfall, verstärkt Erinnerungen durch tatsächliche Antworteinsätze, zeigt arbeitsbereichsbezogene Nutzungszähler und hält abgerufene Belege bis zu ihren ursprünglichen Nachrichten zurückverfolgbar.

Langzeitgedächtnis für DSH: Gespräche werden automatisch in atomare Fakten, Szenenzusammenfassungen und ein Persona-Profil destilliert, wobei relevante Erinnerungen vor jedem Modellschritt injiziert werden. Ohne Konfiguration sofort einsatzbereit — hybride BM25- + Vektor-Recherche, optionale lokale Offline-Embeddings, Trennung von Chat-/Arbeits-Familien.

Token-Kosten-Pipeline für DeepSeek Harness: druckabhängige, geschichtete Kompaktierung (verlustfreie Projektion unter 40 % Kontextdruck, darüber LLM-Zusammenfassung), Tool-Allowlisting pro Agent, Langtext-zu-Bild mit Vision-Zusammenfassung und ein /token-status-Befehl, der Druck, Stufen und eingesparte Tokens verfolgt.

Projektgedächtnis für dsh mit nativer Task-System-Integration: Session-To-dos und Dateilesevorgänge werden automatisch zu sitzungsübergreifenden Task-Datensätzen verdichtet (Task↔Datei-Links), sodass Workflows umschalt- und fortsetzbar sind, ohne erneut Kontext aufzubauen. Gedächtnis zur Lesezeit (kein Vorab-Scan): extrahiert Codesymbole, fasst Dokumentation zusammen und verknüpft Doku↔Symbole; optionale TS-Semantik-Erweiterung (automatisch aktiv, wenn TS installiert ist). Erfahrungsnotizen werden automatisch dedupliziert. Jeder Abruf enthält eine nachvollziehbare Zitierung. Reines JS, eine Abhängigkeit, sofort einsatzbereit, stiller Betrieb, null Overhead.

Semantische Suche, Ressourcenverwaltung, automatischer Abruf (duale Räume für Benutzer und Agent) und Sitzungsspeicher für DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob über viking://-URIs, Ressourcenverwaltung mit memadd/memremove, memqueue-Beobachterstatus, memcommit-Sitzungserfassung und memlearn-Skill-Playbook-Erstellung.

Bridge zur ShiGuang Memory Engine (SGME): agentenübergreifendes gemeinsames Langzeitgedächtnis über HTTP — L0/L1/L1.5/L2-Destillation, szenariobasierte Injektion, einheitliche Suche und proaktive Care-Signale (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), installierbar als `dsh-sgme`.

DeepSeek Harness (DSH) Cross-Session-Gedächtnis-Plugin: Markdown-Projektgedächtnis, bei dem das Dialogmodell während der Arbeit mitprotokolliert; unterstützt progressive Offenlegung thematischer Dateien, optionale stille Hintergrund-Destillation, projektweise Isolierung und ein per Hot-Update aktualisiertes Einstellungsfenster. Der Mechanismus ist an Claude Code auto memory angelehnt. | Vom Agenten gepflegtes Markdown-Gedächtnis über Sitzungen hinweg: Themen-Dateien mit progressiver Offenlegung, optionale stille Destillation, Isolierung pro Projekt. An Claude Code angelehnt.

Plugin für Langzeitgedächtnis und Selbstentwicklung für DSH: L0-Erfassung → L1-Gedächtnisextraktion → L2-Szenengruppierung → L3-Nutzerpersona, automatische Erinnerungsinjektion, Skill-Synthese, vollständig lokal (SQLite FTS5 + jieba, optionaler Vektorabruf).

Selbstentwickelnder Team-Speicher als reines Markdown in Git: Ein natives Cordis-Plugin, das 38 Bare-Name-Speicher-Tools plus einen bei jeder Assemblierung neu bewerteten Prompt-Signale-Abschnitt registriert, mit RPE-Verstärkung, Abklingung und Schlafkonsolidierung; teilt ein Daten-Repository mit seinen Claude Code (MCP)- und OpenClaw-Hosts; verifiziert gegen DSH 0.1.0-rc.6.

Selbstentwickelndes Team-Gedächtnis als reines Markdown in git: ein natives Cordis-Plugin, das 38 Speicher-Tools mit einfachem Namen sowie einen bei jedem Assembly neu bewerteten Prompt-Signale-Abschnitt registriert, mit RPE-Verstärkung, Zerfall und Schlafkonsolidierung; teilt sich ein Daten-Repository mit seinen Claude-Code-(MCP)- und OpenClaw-Hosts; verifiziert mit DSH 0.1.0-rc.6.

Trägt dauerhaften Task-Status über DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code und Codex hinweg, mit maschinenlesbaren Checkpoints und optimistischem Locking.

Kontinuierliche Selbstverfeinerungsschleife: persistenter Speicher, periodisches Überprüfen und Verfeinern, sitzungsübergreifendes gemeinsames Wissen und automatisches Rollback über ein vom Modell aufrufbares harness_refine-Tool.

Lokal-erster persistenter Speicher für DeepSeek Harness: begrenzte Pre-Step-Hot-Memory-Injektion, exakter und chinesischer Bigramm-BM25-Cold-Recall, sechs Agent-Werkzeuge, genehmigungsgesteuerte Lease-Lock-Schreibvorgänge mit Recovery-Quittungen sowie read-only Governance- und Trajectory-Review-Kandidaten.

Getreuer Port des hermes-agent MEMORY.md/USER.md-Mechanismus für DSH: begrenzter Dual-Bank-Speicher (2200/1375 Zeichen), ein einzelnes `memory`-Tool (add/replace/remove/batch), Frozen-Snapshot-Injection pro Sitzung, Nudge-Erinnerungen, DSH-nativer JSON-Speicher — null externe Abhängigkeiten, null LLM-Kosten.

Kapselt Arbeit in benannte Aufgaben und faltet beim Schließen einer Aufgabe den gesamten Nachrichtenbereich an der nächsten Schrittgrenze zu einer einzigen Zusammenfassung; der ursprüngliche Inhalt kann auf Wunsch wiederhergestellt werden.

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

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).

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.