Plugins

OpenViking-Speicher- und Kontextpaket für DeepSeek Harness: automatischer Abruf vor jedem Schritt und Profil-Injektion, Sitzungserfassung, Schutz von `viking://`-URIs sowie Speicher-Abruf-/Schreibwerkzeuge, die von einem OpenViking-Server unterstützt werden.

Gemeinsamer Markdown-Speicher für DSH und andere Coding-Agents, mit automatischer Erfassung, Vor-Schritt-Kontextinjektion, durchsuchbarem Abruf und Selbstevolution von Speicher zu Skills über ein Review-Panel.

Liest die Session-Dateien, die dreiunddreißig andere Coding-Agents auf dieser Maschine bereits geschrieben haben — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed und mehr — auch Sessions von vor der Installation: sechs Tools (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), ein /deja-Befehl und optionales automatisches Recall im Runtime-Kontext. Lokaler BM25-Index, kein LLM, keine Embeddings, kein Netzwerk (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Bringt die Sitzungshistorie von neunzehn anderen Codieragenten in DeepSeek Harness: Abruf, Sitzungszusammenfassung und Pro-Datei-Historien-Tools über einen lokalen Index, plus optionaler automatischer Abruf vor jedem Schritt.

Agentenübergreifendes, local-first persistentes Gedächtnis-Plugin für DeepSeek Harness (DSH), unterstützt von Mnemon. Es teilt Langzeitgedächtnis zwischen Mnemon-fähigen Agents und fügt Laufzeitgedächtnis, durchsuchbare Projektdokumente, semantischen Recall, Knowledge Graph und eine Seitenleisten-UI hinzu.

Registriert den lokalen flowix-cli-MCP-Server, damit der Agent Flowix-Notizen und Mind-Map-Artefakte suchen, lesen, erstellen und bearbeiten kann.

LLM-überwachtes persistentes Gedächtnis für KI-Agenten — graphbasierter Abruf, sitzungsübergreifendes Wissen, einzelne Binärdatei. Funktioniert mit DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw und jeder Agent-Runtime.

Mnemotechnik-Ebene.

Registriert den lokalen flowix-cli-MCP-Server, damit der Agent Flowix-Memos und Mindmap-Artefakte durchsuchen, lesen, erstellen und bearbeiten kann.

PLUR-Speicher für DeepSeek Harness – Engramme werden direkt in den Prompt injiziert, kein Tool-Aufruf erforderlich

Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness in einfachem Markdown, eine Tatsache pro Datei, lesbar in jedem Editor. Der `MEMORY.md`-Index hat eine strikte Obergrenze von 200 Zeilen / 25 KB, erzwungen durch `ctx.tools.guard()`: Ein Schreibvorgang, der den Index über die Grenze wachsen lassen würde, wird abgelehnt, während ein Neuschreiben, das ihn verkleinert, immer durchgeht, sodass ein übergroßer Index schrittweise komprimiert werden kann. Das Plugin schreibt niemals selbst Erinnerungen – was behalten wird, entscheiden Sie und das Modell. Derselbe Speicher wird auch von Claude Code, Codex, Kiro und OpenClaw verwendet.

Drei-Schichten-Speichersteuerungsebene für DeepSeek Harness: persistenter Laufzeitkontext, durchsuchbare Projektdokumente, austauschbarer Langzeitspeicher, intelligentes Routing, überwachte Agent-Workflows, WebUI und Headless-Werkzeuge.

Kuratiertes dateibasiertes Langzeitgedächtnis für DeepSeek Harness — menschenlesbare Markdown-Notizen, ein einziger Klartext-Dateispeicher, der über Hosts hinweg gemeinsam genutzt wird (von git ignoriert, wenn er sich in einem Projekt-Repository befindet), und eine deterministische Indexobergrenze, die von ctx.tools.guard() durchgesetzt wird

Projektbezogener sitzungsübergreifender Speicher: siebenschichtiger SQLite-Speicher (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) auf node:sqlite, cache-freundliche Injektion bei der ersten Nachricht plus Keyword-Treffer pro Nachricht, die Tools memory_remember/search/find_similar/read/update/project sowie Konsolidierung im Leerlauffenster („dream“) mit Sperrung zur Spitzenlastzeit. Prompttexte werden als sprachspezifische Datendateien mitgeliefert — das Framework unterstützt mehrsprachige Nutzer.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert sich über Sessions hinweg an Sie, konsolidiert im Schlaf automatisch (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen zu Ihrer Prüfung ein und führt ein wieder abspielbares Audit-Trail. Offline-First-lokale semantische Suche über SQLite mit menschenlesbaren, editierbaren Markdown-Spiegeln, einem Entity-Graph, einem interaktiven Memory-Panel sowie einer externen API und CLI.

Begrenztes, geschichtetes, genehmigungspflichtiges und auditierbares sitzungsübergreifendes Gedächtnis: eine typisierte `ctx.memory`-Schnittstelle mit einem abhängigkeitsfreien SQLite-Provider, einem `memory`-Tool und der Injektion eingefrorener Snapshots, plus die Erprobung von dsh-memory-protocol v1 mit einer Adapter-Registry und einer verteilbaren Konformitäts-Suite.

Langzeitgedächtnis für DSH-Agenten — dauerhafte, inspizierbare Erinnerungen mit Abruf-, Such-, Durchsuch- und Wissensgraph-Tools, Import aus zehn anderen KI-Coding-Tools und eine Einstellungsseite.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert dich über Sitzungen hinweg, konsolidiert sich im Schlaf selbst (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen für deine Prüfung ein und führt ein wiedergabefähiges Audit-Protokoll. Offline-first lokale semantische Suche über SQLite mit manuell editierbaren Markdown-Spiegeln, ein Entity-Graph, ein interaktives Gedächtnis-Panel sowie eine externe API und CLI.

Das Gedächtnis, das träumt — sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness: erinnert sich über Sitzungen hinweg, konsolidiert sich im Schlaf (autoDream), friert widersprüchliche Erinnerungen für die Prüfung ein und führt eine wiederabspielbare Prüfspur. Offline-first lokale semantische Suche über SQLite mit menschenlesbaren Markdown-Spiegeln, einem Entitätengraphen, einem interaktiven Gedächtnis-Panel sowie externer API und CLI.

Aktuelle Unterhaltungen bleiben lebendig. Ältere verblassen zu Zusammenfassungen, nicht ins Nichts. StrataGate gibt DeepSeek Harness ein sechsschichtiges, zeitverfallendes Gedächtnis, während dauerhafte Ereignisse und Beziehungen in einem Wissensgraphen landen. Bring deine Erinnerungen aus anderen AIs mit – du musst nicht von vorn anfangen.

Kausaler Speicher für dsh: eine abhängigkeitfreie MCP-stdio-Brücke, die die 17 Tools des causal-memory-Servers unter klaren Namen (ohne Präfix mcp__) einbindet — Entscheidung-→-Ergebnis-Kanten mit typisierten Beziehungen (caused / enabled / prevented) in einem lokalen SQLite-Speicher, der Kompaktierungen übersteht — plus ein angehefteter System-Prompt-Abschnitt. Erfordert die Binärdatei des causal-memory-Servers im PATH (pip install causal-memory oder ein vorkompiliertes Release).

Auto-Memory im Claude-Code-Stil, nativ: typisierte Memory-Dateien (user/feedback/project/reference) mit einem MEMORY.md-Index, der automatisch in den System-Prompt injiziert wird (kein Footprint im leeren Zustand); memory_write/read/list/delete folgen den Schreibregeln von Claude Code (Deduplizieren-und-Aktualisieren, absolute Datumsangaben, Querverweise); Ebenen auf Workspace- und Nutzer-Scope, prozessübergreifendes File-Locking mit Recovery verwaister Locks, reines Markdown auf der Platte, keine externen Dienste, keine Embeddings.

Sitzungsübergreifende Speicher-Engine für DeepSeek Harness: SQLite-Speicher + von Menschen editierbarer Markdown-Spiegel, autoDream-Konsolidierung, Offline-Semantiksuche (lokale Vektorisierung/Reranking/Clustering), Entität-Attribut-Zeitachse, Sleep Mode, autoSummarize mit benutzerdefiniertem Modell und 7 Speicherwerkzeuge.

Persönlicher Assistent für DeepSeek Harness, der Gesprächsverpflichtungen in sitzungsübergreifende Pläne, Erinnerungen und ein auditierbares Dashboard verwandelt