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Hindsight, ein lernendes Agenten-Gedächtnis: Langzeit-Projektgedächtnis mit automatischem Abruf und Speicherung, Wissensseiten, tiefgehender Reflexion und repository-spezifischen Speicherbänken.

Vier schreibgeschützte Werkzeuge über eine WeKnora-Wissensdatenbank: Wissensdatenbanken auflisten, hybride Passagesuche, Chunks eines Dokuments in der richtigen Reihenfolge wieder zusammensetzen und WeKnoras eigene zitierte RAG- oder ReAct-Agent-Antwort mit fortsetzbarer Sitzungs-ID.

WeKnora-Wissensabrufwerkzeuge für DeepSeek Harness (dsh): semantische Suche, Dokumentenlesen und RAG-/Agent-Antworten über Ihre eigenen Wissensdatenbanken.

Verbindet DeepSeek Harness mit der local-first, selbst-evolvierenden persönlichen Wissensdatenbank von ReMe: erfasst abgeschlossene Hauptagent-Gespräche automatisch als nutzereigenes Markdown-Gedächtnis, durchsucht Gespräche und Quellmaterial über reme_search mit BM25, optionalen Embeddings und Wikilink-Erweiterung und plant eine tägliche Gedächtnis-Konsolidierung.

Verbindet DeepSeek Harness mit ReMes lokaler, selbst weiterentwickelnder persönlicher Wissensdatenbank: erfasst abgeschlossene Haupt-Agenten-Gespräche automatisch als benutzereigenes Markdown-Gedächtnis, durchsucht Gespräche und Quellmaterial über reme_search mit BM25, optionalen Embeddings und Wikilink-Erweiterung und plant die tägliche Gedächtniskonsolidierung.

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

Fügt DeepSeek Harness eine bearbeitbare Gesprächsleinwand hinzu, bei der Graphverbindungen den Kontext für Leinwandanfragen auswählen, mit Verzweigung, Zusammenführung und Importen lokaler Agent-Sitzungen.

Fehlerbehebungs-Gedächtnis: durchsucht und protokolliert Lehren aus der Fehlerbehebung realer Engineering-Sitzungen, mit BM25- + semantischer RAG-Suche und einer Wissensdatenbank mit gewonnenen Erkenntnissen.

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.

ThoughtDAG für DeepSeek Harness: verwandelt die aktuelle DSH-Sitzung in einen bearbeitbaren Denkgraphen auf einer unendlichen Leinwand.

White-Box-AGI-Architektur-Erkundung: Metakognition (Selbsterkennungsschleife), kontinuierliches Lernen (Wissens-Schwungrad), Weltmodell (Bedingungsraum, räumlich-zeitlicher Speichergraph), Selbstverbesserung (Bootstrap-Disziplin), Zero-LLM-White-Box-Pipeline und überprüfbare Vertrauens-Leitplanken.

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.

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

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.

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.

Red-Team-Modus: Ein Zielorganisationsname genügt, ein Planer startet fünf Rollen (Recon, Assets, Schwachstellen, Exploitation, interner Pivot) mit bis zu 3 gleichzeitigen Agenten; Skills und Ressourcen werden vorab geprüft, fehlende Schlüssel oder VPS einmal erfragt, geleitet von einem integrierten Onboarding-Skill. Bewertung nach den Intrusion-Scoring-Regeln (8 Kategorien / 25 Punkte), serverseitige Obergrenzen, höchstes Privileg gewinnt, Dedup pro Dienst; selbst registrierte Konten zählen nie. Funde landen mit Zeitstempeln in einer lokalen SQLite-Faktenbasis und erscheinen in einer dauerhaften rechten Konsole mit 12 Tabs (Assets, Agenten, Sitzung/Tunnel, Angriffskette, Scoring, belegter Bericht, POC/EXP-Basis, Skills). Enthält 23 native Skills, 53 redteam_*-Tools und Ein-Kommando-Update.

Skill-gesteuertes Harness/Loop-Engineering-Workflow-Agent-Plugin.

Tiefgehendes Lesen von Büchern und Artikeln in fünf Modi (Schnell, Tief, Wissenskarte, Feynman, Vollständiges Buch) mit Aussage-Beleg-Daten-Berichten, Mermaid/XMind-Mindmaps, Stapelvergleich, Budget-Vorabprüfung, transparentem Fortschritt von Hintergrundaufgaben sowie MD/HTML-Exporten aus URLs, Dateien oder eingefügtem Text.

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.

Session Workbench: vergangene Sitzungen per Volltextsuche durchsuchen, bis zu 3 als @Referenzen einbinden und Tabs der Unterhaltungsansicht verwalten (ein-/ausblenden + per Ziehen neu anordnen).