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Sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: Agenten speichern, suchen und aktualisieren Nutzerpräferenzen, Fakten und Projektentscheidungen; wichtige Einträge werden in spätere Sessions injiziert, und ein Einstellungsbereich listet, bearbeitet, archiviert oder löscht sie.

Sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness mit Governance, Selbstevolution und genehmigungspflichtigem Schreibpfad. Nach Hitze geordneter Abruf, Umgebungskonventionen, Vergessens-Lebenszyklus, Ablösungsketten, Poisoning-Abwehr, Auto-Destillation und eine offene Messung.

Honcho-Memory-Plugin von Plastic Labs: Injiziert zu Sessionbeginn das Benutzerprofil, die Session-Zusammenfassung und relevante Schlussfolgerungen, lädt jeden Turn mit geschwärzten Geheimnissen im Hintergrund zu Honcho hoch und fügt die Tools honcho_search / honcho_chat / honcho_remember sowie den Statusbefehl /honcho hinzu; konfiguriert über die mit den anderen Honcho-Integrationen geteilte ~/.honcho/config.json, gegen gehostetes honcho.dev oder eine selbstgehostete Instanz.

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

Vergessenskurven-In-Place-Dialogkomprimierung für DeepSeek Harness: Aktuelle Turns bleiben wörtlich, mittlere Turns werden strukturell dehydriert (ohne LLM), alte Turns werden in ein begrenztes Zusammenfassungspaar gefaltet — unbegrenzte Gespräche auf begrenztem Speicherbudget.

Dreistufiges Agenten-Gedächtnis-Harness: immer aktives L1 CLAUDE.md, L2-Index, L3-Detail-Skelett mit Vorlagen, ein Gate, das Schreibzugriffe auf geschützte Dateien ohne einmaliges Freigabe-Token blockiert, urteilsfreies Event-Logging, wöchentliche Destillation und eine TDD-Execution-Loop-Skill.

Persistenter Projektspeicher im ZCode-Stil mit vollständigem Einstellungsmanager, Index-First-Injection und Agent-Speicher-Tools.

Aufgabenbezogene Workspace-zu-Task-zu-Session-Steuerzentrale für DSH Web, mit Session-Boards, Ansicht archivierter Konversationen und begrenztem Langzeitgedächtnis geteilt über verknüpfte Sessions.

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

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools: 15 schema-validierte Werkzeuge (Speicher + Qualitäts-Gates) sowie ein L0-Schutz der Beratungsdokument-Generierungs-Engine; kombinierbar mit @nyantused/folio-dsh-events für das vollständige Sitzungsprotokoll.

Agent-Konfigurations-Packer für DeepSeek Harness: packt lokale Agent-Assets (Skills/Sitzungen/Profile/Einstellungen/Speicher) für Migration oder gemeinsame Nutzung in eine ZIP-Datei, mit Datenschutz-Scan, Diff-basierter Wiederherstellung, Pack-Verwaltung und Einstellungs-UI; der Speicher wird als schreibgeschützter Markdown-Spiegel ausgeliefert, nicht als Live-Datenbank.

Konversationsverlaufs-Recall für DSH: dreischichtige (wörtlich/Fuzzy/semantisch) Suche über den Originaltext jeder vergangenen Sitzung, vollständig lokal und offline – die KI vergisst nie, was Sie ihr gesagt haben. Installation per Ein-Befehl über `dsh.bundle.patch`, semantische Schicht läuft in einem Worker-Thread.

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

Aufgabenplanung mit Erfahrungs-„Muskelgedächtnis“: reflexartiger Abruf früherer Lösungen, Abgleich mit LLM-Fähigkeiten und automatisch gespeicherte Lektionen.

Gedächtnis-Backend aus Vektor + Graph: Tools observe/remember/search/recall gegen einen lokalen memoria-Server, das per RRF-Ranking semantischen HNSW-Abruf, FTS5-Schlüsselwortsuche und Wissensgraph-Signale kombiniert, mit automatischer Persistierung am Rundenende und Namensraum-Isolation pro Agent.

Projektdokumente und Langzeitgedächtnis als einfaches Markdown in einem dedizierten Obsidian-Vault: sechs mem_*-Tools (search, read, write, log, brief, admin), eine budgetierte Recall-Injektion beim ersten Schritt einer Session und automatische Destillierung abgeschlossener Turns. Obsidian muss nicht laufen, und der Vault bleibt auch mit deinstalliertem Plugin lesbar.

Inoffizielles FreeCodeGo für DeepSeek Harness: ein verwaltetes Gateway für kostenlose Modelle und Provider-Kataloge, Bild- und Videogenerierung hinter einem einzigen Einstellungsschalter, Routing der Engines DeepSeek/Codex/Claude, ein unabhängiger Berater-Reviewer, Code-Review, Code-Graphen, Projektgedächtnis und eine Engineering-Team-Toolchain.

Ein local-first persönliches Zustandsprotokoll und eine Entscheidungsmaschine für dsh: bewahrt jede Eingabe bytegenau mit Provenienz auf Zeilenebene auf, argumentiert gegen die eigenen Schlussfolgerungen, indem sie zuerst Gegenargumente erzeugt, versieht jeden gespeicherten Fakt mit eigener TTL und meldet, wo eine Entscheidung auf gar nichts beruht.

Speist jeden dsh-Prompt in die lokale Feedback-Memory-Pipeline von agent-feedback-loop ein – erfasst Unzufriedenheit, verarbeitet sie offline zu Reflexionen und hängt den kompilierten Kontext der Wiederholungsregeln an die Runde zurück, ohne je einen Prompt zu blockieren. Erfordert die agent-feedback-loop-Laufzeit; ein anschließendes `agent-feedback-loop install` bindet bestehende dsh-Profile automatisch ein.

SQLite-Gedächtniseinträge, ein Kalender mit Fälligkeits-Erinnerungen und cron-geplante Agentenaufgaben, mit 13 Modell-Tools und einer zweisprachigen zh/en-Oberfläche.

Codex-artiger Gedächtnisentwurf pro Session für DeepSeek Harness: eine Session, ein Entwurf (rollout_summaries), zurückhaltend & passiv (Schreiben nur auf ausdrücklichen Nutzerwunsch), geschichtete Offenlegung (Zusammenfassung + Register), idempotentes Integrations-Wasserzeichen. / Plugin für ein Gedächtnis: eine Session, ein Entwurf.

Session-Gedächtnis → OKF-Wissensablage-Plugin: ein prädiktionsgetriebenes neuro-selbstlernendes Gedächtnissystem. Wertvolle Inhalte aus Sessions werden nach der OKF-v0.1-Spezifikation als Langzeitgedächtnis abgelegt und über Sessions hinweg automatisch abgerufen. Plugin für Session-zu-OKF-Gedächtnis mit Neuro-Selbstlernen (prädiktiver Abruf, unsicherheitsgetriebene Erfassung, Verstärkungs-Feedback).

Ultraleichter Web-Fetch-Anbieter auf Basis von Moli (headless Rust-Browser) für DeepSeek Harness: rendert komplexe SPAs, Micro-Frontends und dynamische Seiten mit ~60 MB Speicher.

Konfigurierbare Sende- und Zeilenumbruchtasten, ein Composer-Kontextmenü mit drei Quellen (DSH und anderen Plugins überlassen / Browser-Menü / plugin-gestyltes eigenes Menü), ein Schnellbefehlspanel mit kategorisierten Prompt-Listen, bei denen jeder Prompt bei jedem Senden oder nur bei der ersten Nachricht einer Session angehängt werden kann, eine Zeile zum Erstellen und Verschieben am Ende jeder Kategorie, ein Prompt-Optimierer, der den Entwurf mit einem separaten Modellaufruf umschreibt, Größenspeicherung des Einstellungspanels und automatische Injektion des x-opencode-session-Headers für OpenCode-Routen. Prompt-Listen liegen in einer globalen ~/.dsh/quick-prompts.json, die unabhängig von Session und Projekt ist.