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Ein DeepSeek Harness (dsh)-Plugin — verwandelt dsh web in ein SillyTavern-ähnliches Rollenspiel-Frontend: Charakterkarten, Prompt-Presets, Lorebooks, Personas, BM25-Langzeitgedächtnis, Weltzustands-Deltas und rückrollbare Floor-Operationen, alles auf der dsh-Agentenlaufzeit.

Oh My DSH (OMD) fügt Kontextzusammenfassungen mit Rückgriff auf die Originalquelle, aufgabenverknüpfte Verifikation, Prompt-Optimierung, CodeGraph-Codenavigation, OpenCU-Computersteuerung und vier Themes für Layout, Seitenleisten und Einstellungen hinzu.

Verbindet das von Claude Code inspirierte Auto Memory mit der von Codex inspirierten Session-Konsolidierung und bringt so einfaches, transparentes und kontexteffizientes Langzeitgedächtnis zu DeepSeek Harness.

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

Visuelle Gesprächslandkarte für DeepSeek Harness — Sitzungen als Karten auf einem Whiteboard: ziehen zum Anordnen, Doppelklick zum Chatten, Kante ziehen zum Forken mit injiziertem Kontext. ADHD-freundlicher räumlicher Speicher. · DSH-Visualisierungs-Gesprächslandkarte

Ein-Klick-Optimierung einer rohen Anweisung in einen professionellen Prompt: drei Ausgabestile, situationsbewusstes Rollen-/Aufgaben-/Ziel-Profiling, selbstiteratives Lernen (Sitzungsspeicher + intelligente Standardwerte + Benutzer-Überschreibungen), /template für 22 Unterszenen mit null Modellaufrufen, ✨ Ein-Klick-Optimierung/Rückgängig im Eingabefeld, prompt_optimize-Tool, Auto-Optimize-Hook und automatisch erkannte zh/en-Dokumente.

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.

Kontinuierliche Selbstweiterentwicklung: versionierter, auditierbarer, rollback-sicherer Harness-Zustand (Prompts, Gedächtnis, Skills, Subagent-Spezifikationen), verfeinert aus Sitzungstrajektorien, mit Review-Gates und Hot-Reload für Skills.

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.

Suite von Recherche-Agenten: langfristige Zielsteuerung mit auditierbaren Belegketten, Cron-Scheduling, Multi-Agent-Expertenteams, sich selbst weiterentwickelndem Recherche-Gedächtnis (FTS5 + RRF-Recall), Projekt-Workspaces und einer eigenen Workspace-UI.

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.

Anatomie-Panel für die Agent-Body-Organe: liefert ein Live-Vitalwerte-Dashboard unter /anatomy direkt im Harness selbst – Organe, Herzschlag, Heilungsjournal, Selbsttrainings-Zähler und der echte Pulsstrom – direkt aus den Laufzeitdateien gelesen statt neu eingetippt. Nur Host, kein Client-Bundle und kein Build-Schritt.

Zero-residence-Kontext-Engine: Große Tool-Payloads werden aus dem aktiven Kontext in einen abfragbaren Speicher ausgelagert, sodass nur deterministische Zeiger zurückbleiben und die Prompt-Tokens pro Turn nicht mehr mit dem Transkript wachsen. Maskierte Inhalte werden auf Anforderung wörtlich aus dem Sitzungsprotokoll rekonstruiert – anhand der Tool-Call-ID oder der Session-Seq.

Organkern von Agent-Body: Plugins als ein einziger Körper. Jeder Befehl wird ein Nervenimpuls, der deterministisch das zuständige Organ innerviert und die Fähigkeit benennt; ein Herzschlag mit variablem Intervall pumpt Betreiber-Direktiven, Propriozeption und Homöostase-Warnungen systemweit; Reflexbögen feuern ohne Modellaufruf; Fehler folgen einer deterministischen Zuordnung (Tool, Argumente, Berechtigung, Timeout, Netz), einem Rezept und einer Nachprüfschleife, Argumentfehler werden nie automatisch wiederholt. Ein fehlendes Organ kompensiert das mit der größten Fähigkeitsüberschneidung, und Tool-Schemata werden nach der aktuellen Absicht gefiltert (gemessene Reduktion 84,7 %, im Repo reproduzierbar). Dies ist das Kern-Plugin-Paket im agent-body-Repository.

Das Gedächtnisorgan von Agent-Body: Nach 2 Minuten Stille geht es in leichten Schlaf, nach 5 Minuten in Tiefschlaf, wo deterministische Regeln echte Erfahrung zu Gedächtniskarten destillieren (Fallstricke, Playbooks, Hotspots, ungelöste Probleme, Fakten). Eingehende Befehle rufen verwandte Karten per Schlüsselwort ab und injizieren sie in den Kontext; lange ungenutzte Karten verfallen mit einer Halbwertszeit und werden archiviert statt gelöscht. Außerdem entrauscht es körperweite Homöostase-Warnungen: Wiederholungen innerhalb eines Fensters werden gezählt statt erneut ausgegeben, und eine Warnung, die immer wiederkehrt, ohne je zu heilen, konvergiert zu einem bekannten Steady-State-Offset und verstummt. Konsolidierung und Abruf machen keine Modellaufrufe.

Ein in sich geschlossenes zweites Gehirn für DeepSeek Harness — erfasst dauerhaftes Dialogwissen automatisch in einem lokalen Markdown-Tresor (benutzerdefinierte Deduplizierung, CJK-Suche, git-freundlich), mit einer grafischen Wissensdatenbank und einem interaktiven Wissensgraphen (Legendenfilter, Zeitachsen-Färbung, Box-Auswahl, Zusammenführen, Löschen, PNG-Export/-Import).

Fügt eine Optimize-Schaltfläche neben dem Composer hinzu, die den Prompt-Entwurf mit SSE-Streaming, Konversationskontext-Bewusstsein (Template- vs. Intent-Polish-Strategien), einer Edit-Continuity-Speicherkette, Undo sowie Modell-Routing mit Fallback und Konnektivitätstest analysiert und umschreibt.

Persistentes KI-Gedächtnis, gestützt auf einen lokalen Obsidian/Codex-Tresor: fünf obsidian_memory_*-Lese-/Schreib-/Suchtools plus ein Tresor-Browser in der Seitenleiste.

Lass die KI merken, wie du denkst, nicht was du gesagt hast: sie erfasst aktiv deine Prinzipien, roten Linien und Arbeitsgewohnheiten über Sitzungen hinweg — mit Gedächtniskapazität, sanftem Verfall und menschenlesbarer Begründung für jeden Eintrag. 0.7.0 bringt ein intuitives Persona-Porträt mit Nachweisverfolgung.

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.

Zeichnet jeden Zweig einer Konversation als anklickbaren Baum neben dem Chat, mit Favoriten, eigenen Icons und Farben, Zusammenführen und Aufteilen von Zweigen, Rewind-bewusstem Layout und Claude-Code-Zweigen, die ihr Gedächtnis behalten.