Plugins

Personalisierung je Host für DSH: individuelle Anweisungen, lokales Langzeitgedächtnis und Presets für den Antwortton.

Evidenzbasiertes Betriebskit: sechs rein lesende Tools (Fähigkeitskatalog, stufenweise Workflow-Pläne, Reader für gepackte Skills, begrenzte lokale Gedächtnissuche, Release-Audit für Repositories, Release-Checkliste) sowie fünf gepackte Skills — plant und prüft, schreibt nie remote.

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

Gedächtnisabruf auf Basis von BM25-Schlüsselwörtern.

Begrenztes lokales Gedächtnis mit CBDC-Autoritätskontrolle: SQLite + FTS5-Claims, bereichsbezogener Abruf mit erklärbaren Use/Verify/Ignore-Entscheidungen und vollständigem Audit-Trail, /memory-Befehle, ≤3 Claims/1200 Zeichen Injektion pro Aufruf, kein zusätzlicher Modellaufruf.

Weekly digest generator: aggregates git commits, DSH session activity and daily memory entries into a Markdown weekly report, read-only.

Memory Lake as a persistent memory layer for dsh: memory_search, memory_remember, and memory_forget tools over the memorylake CLI, a session status line, and guided setup/diagnostic skills, sharing one ~/.memorylake identity and memory set with the Claude Code and Codex plugins.

Human-readable Markdown memory for DeepSeek Harness: user-level (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + workspace-level memory injected every turn, auto daily-log writing with distillation, bridges existing WorkBuddy/CodeBuddy memory dirs, memory_note / memory_note_user / memory_read tools with built-in dedup, and a bilingual settings page. Plain-text storage, no database.

Biomimetic memory system for DeepSeek Harness: plain-Markdown data layer, memory tools, frozen-snapshot injection, graded approval gating, structured audits, memory metabolism (dream), memory pins, semantic recall, /memory command, and cross-session retrieval.

Faithful port of the hermes-agent MEMORY.md / USER.md mechanism for DSH: bounded dual-bank memory (2200/1375 chars), a single `memory` tool (add/replace/remove/batch), frozen-snapshot injection per session, nudge reminders, DSH-native JSON storage — zero external dependencies, zero LLM cost.

Strukturiertes Langzeitgedächtnissystem für DeepSeek Harness — einheitenbasierte Kurz-/Volltext-Paare mit automatischer Injektion

Portierung von TencentDB Agent Memory für DeepSeek Harness: L0-Gesprächserfassung → L1-Extraktion strukturierten Gedächtnisses → L2-Szenario/L3-Profil, automatische Abruf-Injektion + Such-Tools für Gedächtnis/Gespräch; nutzt vorhandene Daten unter ~/.memory-tencentdb/memory-tdai weiter; inklusive Einstellungsleiste in der Web-UI.

Speicher für Nutzerpräferenzen in DeepSeek Harness: persistiertes Nutzerprofil mit den Tools memory_get/memory_update und Einspeisung in den System-Prompt

Bringt Gedächtnis, Skills und Konfiguration von OpenAI Codex per Bridge in DeepSeek Harness

Schreibgeschützte Windows-Geräteinformations-Tools: ein Agenten-Tool pro Win32-Gerätekategorie (Zeit, System, CPU, Speicher, Festplatte, GPU, Netzwerk, Akku, Prozesse, USB, Audio, Drucker) über WMI/CIM- und Node-os-Collector.

Projektbezogenes, sitzungsübergreifendes Gedächtnis: PROJECT.md-Snapshot wird in die erste Nutzernachricht eingefügt, ein memory_remember-Tool sowie automatische Reflexion nach ReAct-Aufgaben; jedes Projekt führt seine eigene Gedächtnisdatei.

Belegtes Gedächtnis über DSHs verlustfreies Sitzungsprotokoll: destillierte Fakten tragen `(sessionId, eventRange)`-Zitate, die sich zum exakten Original-Protokollausschnitt zurück aufklappen lassen.

给 DeepSeek Harness 补上时间轴记忆：定宽只追加的事实日志 + agent 自己维护的摘要金字塔，固定阅读预算下 recall 成本不随记忆量增长。

NPM-installable DeepSeek Harness plugin that bundles Engram persistent memory MCP and injects parent-agent memory protocol.

Native DeepSeek Harness (dsh) plugin: hybrid local and XMemo cloud memory for Cordis-based agents.

Native StrataGate layered long-term memory for DeepSeek Harness

Evidence-backed, human-approved project memory for DeepSeek Harness

DSH 全局经验插件（骨架）：自动探测本地依赖/便捷路径/网络/磁盘并沉淀为跨会话环境档案，订阅 session/event 折叠每会话统计，把低开销摘要注入每轮系统提示，env_profile 工具按需查全量——减少重复探测、加快会话、降低 token 消耗。

Automatic cross-session GoodMemory recall and writeback for DeepSeek Harness