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

Codex-artige Fensterfassung für DSH Desktop unter macOS und Windows: Drücken Sie beide Command-Tasten (macOS) oder beide Ctrl-Tasten (Windows) oder die Kamera-Schaltfläche, um das vorderste Fenster aufzunehmen, es an den aktuellen Chat anzuhängen und einen Accessibility-Baum im VoiceOver-Stil als versteckten Kontext einzufügen.

Erfahrungswissen und Reflexion für DSH-Agenten: Extrahiert nach Aufgaben automatisch mögliche Lehren und ruft später passende, vom Nutzer geprüfte Lehren ab. Mit Herkunftsnachweis, projektspezifischem Abruf, Konfliktbehandlung, Nutzungsfeedback und Ablaufprüfung. Erfassen und Abrufen haben getrennte Schalter; Schreiben nach AGENTS.md verlangt Vorschau und ausdrückliche Anwendung. Vierstufige Ersteinrichtungsanleitung im Einstellungsbereich.

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).

Bildschirmaufnahme ohne Abhängigkeiten für DSH: Lightweight — null Abhängigkeiten, null Binaries; Stage & shoot — Vollbild-, Fensterlayout- und Hover-Snap-Aufnahme verdeckter Fenster mit einem Klick; Agent-Self-Service — Lieferung nur per Pfad; Pfade sind universell, kombiniere es mit modlens (optional) für strukturierte Nachweise mit einem Aufruf.

Eine Gedächtnisschicht für jedes KI-Tool und jeden Agenten: Context-Bundle-Injektion, Recall zur Prompt-Zeit, MCP-Tools und Erfassung des DSH-Threads am Rundenende.

Fügt ein Screenshot-Werkzeug sowie zwei optionale automatische Erfassungspunkte hinzu, die den Bildschirm als Bildblock in das Gespräch einfügen; erfordert ein bildfähiges Modell.

Windows-exklusive Computernutzung für DeepSeek Harness: erfasst den virtuellen Bildschirm und steuert Maus und Tastatur über 9 Tools auf Basis von PowerShell und Win32 SendInput; kombiniert mit picturereader, damit textbasierte Modelle den Screenshot-Analyse-Aktion-Verifizierung-Kreislauf vollständig lokal abschließen können.

Exakte Profil-Steuerung Ihres realen angemeldeten Chrome-Browsers: ein MCP-Server plus MV3-Erweiterung und authentifizierte Localhost-Brücke für Tabs, Locators, Datei-Injektion, Medien-Export und dauerhafte Scroll-Aufnahme, ohne Debug-Profil oder Remote-Debugging-Port.

Codex Appshots für DSH: erfasst das vorderste aktive Fenster via Global-Shortcut und mountet es nahtlos in den Composer für Agent-Queries.

Ein Stylesheet, das die DSH-Unterhaltung nach gemessenen Codex-Maßen neu setzt: 14/22 px Fließtext, dichter gesetzte Überschriften, Listen und Blöcke, eine abgerundete Zitatleiste sowie Tidy Tables mit thematisiertem Kopf, Zeilen-/Spaltenregeln, voller Breite bei kurzen Tabellen und enthaltenem Scrollen bei breiten Tabellen; keine Einstellungen oder DOM-Umschreibung, mit echten Vorher/Nachher-Aufnahmen.

Ergänzt DSH um Screenshots: capture_screenshot nimmt Monitor, Fenster oder Bereich in physischen Pixeln auf und gibt das Bild direkt an das Modell zurück, ohne Hochskalierung.

Speichert vom Agenten selbst gemeldete Fehler in einer kategorisierten Lernbibliothek und injiziert sie in jedem Durchlauf erneut in den system prompt. Vor dem Speichern bestätigt oder bearbeitet der Nutzer jeden Entwurf. Zwei Gesprächskopfzeilen-Panels bearbeiten globalen und sitzungsspezifischen Prompt.

AgentDuel ist ein Code-Battle-Spiel. Dieses Plugin ermöglicht es Ihnen, den gesamten Spiel-Loop innerhalb von DSH abzuschließen: Deathmatch-Charaktere und Capture-the-Flag-Teams verwalten, Agent-Code einreichen, Schlachten starten, Wiederholungen ansehen und DSH-Konversationen nutzen, um Agenten basierend auf Schlachtergebnissen kontinuierlich zu verbessern.

Desktop-Begleiter: native Browser-Benachrichtigungen für Nutzerfragen und Freigabe-Interaktionen, Screen-Capture-Modellwerkzeug, Kachel-Rasteransicht für mehrere Agents sowie eine schlanke Tauri-Desktop-Shell.

Eingebettete Task-Management-Engine: Entscheidungspunkt-Protokoll, Ideenwand und Issue-Speicher im Linear-Stil.

DSH-Langzeitgedächtnis in Markdown. Erfasst täglich echte User/Assistant-Dialoge ohne Modellaufruf; ein LLM fasst sie im System-Prompt jeder Runde zusammen. Lokale Suche CJK bigram + BM25 in 3 Stufen (Index/Zusammenfassung/Volltext) lädt nur angeforderte Details. P0- und Nutzereinträge werden nie automatisch geändert; Vergessen markiert stale statt zu löschen, der Verlauf bleibt in status.md prüfbar. Sechs Werkzeuge: recall/write/status/extract/feedback und Skill-Bibliothek. Geeignete Gruppen zeigen am Rundenende eine Karte; Klick erstellt SKILL.md, Installation nach Zustimmung. Lernen ist standardmäßig aktiv und nutzt das Gesprächsmodell. Hauptschalter stoppt das LLM, nicht die Erfassung. Fehler in prompt und status.md. JavaScript pur, keine Runtime-Abhängigkeiten außer Harness-Paketen.

Bindet externe KI-Chatseiten über einen Same-Origin-Reverse-Proxy mit Website-spezifischen DOM-Adaptern in ein DSH-Seitenpanel ein. Eine Composer-Schaltfläche kann den Entwurf mit dem Hostmodell umformulieren oder einen Zwei-Runden-Ablauf starten: Gespräch komprimieren und optimieren, an die eingebettete Seite senden, Antwort erfassen und in den Composer übernehmen.

Desktop-Computersteuerung für DSH: erfasst den Windows-Bildschirm für den Vision-Kanal des Agenten und steuert Maus/Tastatur über ein Codex-Overlay mit Abbruch per Esc. Erkennt Windows-nativen Host oder WSL automatisch.

Lese-Archiv für dsh: nach dem Lesen von Open-Source-Code schnelle Notizen erfassen oder ausführliche Tiefennotizen schreiben, die sich zu einer Karte pro Repo / Datei / Symbol gruppieren und als nur anhängbares Log von Markdown-Notizen gespeichert werden, die du in Obsidian öffnen kannst; Verlauf abfragen, letzte Lektüren durchsuchen oder im eigenen Obsidian-Vault suchen und verwandte Notizen mit einem Lese-Eintrag verknüpfen. Neun Tools, ein /codevault-Befehl und ein Code-Lese-Skill.

agentmemory für DeepSeek Harness (dsh): vollständige memory_*-Tools, Capture-Hooks und Kontextinjektion über den lokalen REST-Server

Structural long-term memory for DSH: supersede, decay and entity-state tracking across 15 MCP tools, automatic recall and capture hooks, and a bounded pointer index published per request instead of filling the window. Requires Python 3.10+ with torch and sentence-transformers; the first run downloads a ~470 MB embedding model.

Screen-sense mode for the dsh-pet desktop pet: captures the primary display every 30 seconds, compares an 8x8 average hash of each frame, and sends the screenshot to the session model when the frame changed (and again after the idle interval even if unchanged) so the pet comments in one short bubble line. Adds /fish, /fish_look and /fish_screen commands, a status and control HTTP pair, and a change threshold plus an idle repeat interval that can be tuned in the plugin config. Windows only (PowerShell WinForms).

Local-first memory and persona plugin for DeepSeek Harness: four file-backed memory layers (pinned, memory, facts, experience), editable SOUL/MOOD persona, zero-LLM session capture, BM25 recall and a themed mood card; no standalone web panel, Python service, vector database, or API key.