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Rückverfolgbares, durchsuchbares sitzungsübergreifendes Gedächtnis für DeepSeek Harness – Gesprächswissen als typisierte Graphknoten (TASK/SKILL/EVENT) und typisierte Kanten.

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.

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.

Sitzungsübergreifendes Langzeitgedächtnis + Selbstevolution im Hintergrund (5 Spuren: Gedächtnis/Git-Branch-Bewusstsein/Skill-Evolution).

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

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.

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.

Persönliches Zentrum für DeepSeek Harness: sitzungsübergreifende Nutzungsstatistiken, Kostenabschätzung pro Modell, globale benutzerdefinierte Anweisungen, ein globaler Schriftegrößenregler, ein datengetriebener Desktop-Pet mit Bitmap- und Vektorskins sowie eine Übersicht über den Gesprächsstatus, alles lokal und offline.

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.

DeepSeek-Harness-Integration für OpenContext mit dauerhaftem sitzungsübergreifendem Speicher, automatischer Prompt-Erfassung und -Abruf, Sitzungszusammenfassungen, strukturierten Erkenntnissen und Dokumentenabruf.

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.

Schwebender DSH-Desktop-Begleiter mit 12 verfassten Zustandsanimationen für Anfragen, Werkzeuge, Compaction, Archivierung und Prompt-Erweiterung; Live-Kontextauslastung; ein dauerhaftes Lifetime Ledger über Sitzungen hinweg; Summen pro Anbieter/Modell, stündliche Trends und 7/30-Tage-Ansichten; Dunkel/Hell-Themenwechsel; optionale Kostenschätzungen (standardmäßig aus) mit visuellem Preiseditor und monatlicher Budgetwarnung; clientseitiger Skin-ZIP-Import; JSON/CSV-Nutzungsexport; reine Snapshot-Panel-Lesevorgänge mit Hintergrund-Inkrementindexierung; und optionale Prompt-Erweiterung mit bearbeitbarer Vorschau und DSH-Composer-Übermittlung.

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

Feishu/Lark-Brücke für DeepSeek Harness: PersonalAgent-Bindung per Scan-to-Connect, Streaming-Karten, Projekt-Workspaces via git-worktree, parallele Aufgaben pro Scope, Multi-Rollen-Agenten, sitzungsübergreifende Benachrichtigungen, Modell-/Schlüsselverwaltung im Chat sowie ein Sicherheitsnetz-Wächter, der auch nach einem Absturz von dsh weiterhin in Feishu antwortet.

Rein lokaler Projektspeicher ohne mitgelieferte Laufzeitabhängigkeiten oder externe Dienste: JSON als Single Source of Truth plus generiertes PROJECT_MEMORY.md, tokenbegrenzter, sitzungsgefrorener Hot Memory für stabile Prompt-Präfix-Caches, gecachter BM25-Recall projektübergreifend, vertrauenswürdige Sitzungs-/Turn-Herkunft, erklärbare Governance von Duplikaten/Konflikten vor dem Schreiben, editierbarer Lebenszyklus aus Wichtigkeit/Pin/Tags/Ablösung/Archiv, konfigurierbare Destillation am Ende von Top-Level-Turns sowie ein zweisprachiges Web-GUI für Suche, Inspektion, Diagnose und Live-Einstellungen.

Git-artige Punkt-Zeitleiste am rechten Rand der dsh Web-UI: ein Punkt pro Nutzernachricht, Hover für Inhalt und Metadaten (Zeit, Zug, Dauer, TTFT, Tokens), Klick zum Springen. Fügt außerdem eine Nachrichtenliste der gesamten Sitzung, Suche innerhalb und zwischen Sitzungen, Lesezeichen mit #msg=-Deep-Links und Tastaturnavigation hinzu.

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.

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.

Terminal-artiger Eingabeverlauf für den Web-Composer: kantenpriorisierter Abruf per Pfeiltaste mit exakter Wiederherstellung von Entwurf/Cursor, browserlokal persistenter Verlauf, Rückwärtssuche mit Ctrl+R und Bewusstsein für den gleitenden Kontext; Version 0.5.0 fügt eine intelligente Eingabeschicht hinzu — sitzungsübergreifende Snippets (/save, /load), Prompt-Vorlagen mit Variablen, Wiederverwendungs-Einblicke und Hervorhebung von Kompaktierungs-Zusammenfassungen.

Local-first Code-Wissensgraph für Coding-Agents: 10 MCP-Tools für schichtweise Kontextkomprimierung, DAG-Planung, inkrementelle AST-Indizierung, session-übergreifendes Skill-Flywheel, Diagnosen sowie Import/Export von Graph-Artefakten.