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Selbstgebautes DSH-Gedächtnis-Plugin: SQLite-Persistenzspeicher + Audit-Wächter auf Datenbankebene (enforceAudit) + Audit-Protokoll. Erfasst Wissen nach Gesprächen automatisch, Agenten erinnern per memory_recall, Unterstützung für Multi-Agent-Teilen mit Claude Code/Codex/Cursor. Null externe Abhängigkeiten.

Sitzungsübergreifendes Langzeitgedächtnis unter der Metapher des „Gedächtnispalasts“: SQLite-Speicher mit doppeltem Geltungsbereich (Benutzer + Projekt je Git-Ursprung), hybride Suche aus FTS5 und lokalen Vektoren mit RRF-Fusion und Aufwertung des Rankings nach Aktualität/Nachweis, automatische Erfassung aus dem Sitzungsprotokoll (einschließlich des letzten Turns), Herkunftsprüfketten, Verdichtung durch Konsolidierung und Vergessen durch Verfall sowie ein Panel „Gedächtnisbibliothek“ auf der Einstellungsseite mit Korridortopologie, Rundgangsbutler und Renovierungsliste.

Lokale Literatur-Wissensdatenbank als RAG für DSH: hybride BM25-+-Vektor-Suche auf einem SQLite-Index, Cross-Encoder-Reranking, zitierte Antworten mit Provenienz auf Abschnitts- und Seitenebene, reine Metadaten-Aktualisierung und Hintergrund-Ingestion mit Fortschrittsabfrage.

Local-first-Lernmodus: sitzungsübergreifende Lern-Threads mit Erklärungen je Quelle.

Lernmodus, der jeden Schritt des Agenten erklärt (in Arbeit).

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).

AI Company Framework: aus einem Satz eine Multi-Agent-Firma machen — 15 flache Skills (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 Workflow-Vorlagen, AgentTeams-Runtime + Aktivitätspanel, Mitarbeiter-Sidebar mit Isolation pro Session, Feishu-Bot-Bridge (Boss- und pro-Mitarbeiter-Bots, Group-Routing, autonomer Push, Human-Decision-Gate, External-Contact-Guide), SQLite-Memory pro Kunde mit Drei-Schichten-Memory (gruppenübergreifender Merge), /company-Modusumschaltung; kein RAG.

Kopfleisten-Quotenabzeichen plus Tab zur Nutzungsüberwachung: Live-Guthaben/verbleibende Quote und Countdown bis zur Zurücksetzung je Anbieter, mit Anfragen, Tokens (Eingabe/Ausgabe/Cache-Lesen/Cache-Schreiben), Cache-Trefferrate, geschätzten Kosten und durchschnittlicher Latenz pro Sitzung, Anbieter, Modell und Client, lokal in SQLite gespeichert mit geräteübergreifendem Import/Export.

Datenbank-Tools für Agenten: list/query/exec/schema/stats/health über SQLite/MySQL/PostgreSQL, mit lexergestütztem Read-only-Schutz, Zeilenlimits, CSV/JSON-Abfrageausgabe und einem genehmigungspflichtigen Schreibpfad.

MySQL-Connector für DeepSeek Harness: Konfiguriere mehrere Verbindungen auf der Einstellungsseite mit einer Tabellen-Allowlist (allowlist) und Schreibberechtigung pro Verbindung, wechsle die aktive Verbindung im Composer und stelle allen Agenten-Presets die Tools mysql_query / mysql_tables / mysql_execute bereit.

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

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.

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.

DeepSeek Harness-Plugin, das riskante npm-Installationen mit Metadaten- und tiefen Supply-Chain-Scans blockiert.

Datenquellen-Verbindungs-Plugin für DeepSeek Harness: Metadaten-Erkennung von Datenbanken, KI-gestützte semantische Modellierung, schreibgeschützte SQL-Abfragen und feste HTTP-API-Aufrufe.

Durchsucht, listet und liest vergangene und aktuelle Sitzungen über den harness-eigenen `sessionQuery`-Dienst: nutzt den SQLite-FTS5-Index, wo eine Installation ihn aktiviert, und weicht sonst auf einen begrenzten Scan von den neuesten Einträgen aus.

Wissensdatenbank-Plugin: prüfbare KB-Pakete erstellen (Referenzen + SQL).

Vollständig lokale Vektorspeicher für DSH: lokale Einbettungen, SQLite-Speicherung, automatische Rückruf-Einspeisung, Deduplizierung mit Konflikterkennung, Soft-Delete-Papierkorb, Online-Backup und optionale LLM-Extraktion.

Dauerhafte DAG-Workflows für DeepSeek Harness mit Agent-Authoring-Tools, SQLite-Persistenz, fortsetzbaren Läufen und einem visuellen Canvas Studio.

Lokaler Code-Wissensgraph für Agenten: parst eine Codebasis (Python/JS/TS/Go/Java/Rust) in einen SQLite-Index und beantwortet Aufrufer, Aufgerufene, Abhängigkeiten, Abhängige, Impact und Volltextfragen darüber.

Vollständiges, lokal-zuerst arbeitendes Issue-Board, eingebettet in die DSH-Web-GUI: Kanban-/Listen-/Gantt-/Workflow-/Dashboard-Ansichten, AI-Chat pro Aufgabe, Anhänge und Labels, automatische Übernahme von To-do-Aufgaben durch dsh-routines — Daten liegen in lokalem SQLite (dsh plugin add @ttmouse/dsh-taskboard).

Persistente lokale Token-Nutzungsabrechnung für DSH Web mit automatischer Historien-Erkennung und kompakten Anbieter-/Modelldetails.

Erstellt prüfbare Wissensdatenbank-Pakete (SQLite FTS5) aus md/txt/docx/pdf mit deterministischem Retrieval und Lesen des Originaltexts.

Chat-gesteuertes Multi-Datenbank-Admin-Plugin für DeepSeek Harness: MySQL, PostgreSQL, GaussDB, MongoDB, Redis, Oracle, DM und SQLite aus der Konversation heraus abfragen und verwalten, mit projektbezogenen ro/rw-Rechten, einem Seitenleisten-Verwaltungsbereich, Schema-Browsing und Datenvorschau sowie bestätigungsgebundenen gefährlichen Operationen.