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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.

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

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

Task-Board für die dsh-Web-GUI: ein Multi-Spalten-Kanban in der Seitenleiste, dessen Karten in echten DSH-Agent-Sitzungen laufen und auch mit Cron-Ausdrücken geplant werden können – Ausführung hostseitig, auch bei geschlossenem Browser.

Aufgaben-Board für die dsh-Web-GUI: ein mehrspaltiges Kanban in der Seitenleiste, dessen Karten in echten DSH-Agent-Sitzungen laufen und auch mit Cron-Ausdrücken geplant werden können, ausgeführt hostseitig auch bei geschlossenem Browser.

Chat-Wiederherstellung für DSH: die letzte abgeschlossene Benutzernachricht bearbeiten und fehlgeschlagene Züge explizit erneut versuchen, beides über Sitzungs-Fork-Zweige, die die ursprüngliche Unterhaltung unangetastet lassen.

Ersetzt die Dateisystem- und Bash-Provider durch einen virtuellen mirage-Arbeitsbereich: Datei-Tools und Shell-Befehle laufen über eingebundene Ressourcen (RAM, S3, Redis, Slack, Gmail, Notion, Postgres) anstelle der Host-Festplatte, mit Lese-/Schreib-/Ausführungsmodi je Mount, Sandbox-Routing je Befehl (monty, pyodide, quickjs im Prozess; docker, e2b, daytona remote) und installierten CLIs (git, gh, slack, linear, ntn, gws oder eine selbst registrierte) als Kopfwörter im virtuellen Terminal.

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.

Bindet die aktive installierte Codex Taskboard-Laufzeit in die DeepSeek Harness-Seitenleiste ein, wobei der Launcher-Laufzeitdeskriptor statt eines festen Ports verwendet wird.

Tool-Katalog für Agenten: Durchsuchen Sie rund 2.600 externe Endpunkte (SEO und SERP, Backlinks, Social Media, Personen- und Firmenanreicherung, Werbebibliotheken, Scraping) nach der gewünschten Aufgabe, sehen Sie sich Parameter und Preis pro Aufruf jedes Endpunkts an und rufen Sie ihn dann mit serverseitig injizierten Zugangsdaten auf. Enthält den Skill sowie eine MCP-Zeile, die deaktiviert bleibt, bis TREG_TOKEN gesetzt ist.

Liest die Sitzungsdateien, die 22 andere Coding-Agents auf diesem Rechner bereits geschrieben haben — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed und weitere — einschließlich Sitzungen von vor der Installation. Enthält sechs Werkzeuge (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), einen /deja-Befehl und optionales automatisches Recall, das zur Laufzeit dem Kontext hinzugefügt wird. Lokaler BM25-Index, kein LLM, keine Embeddings, kein Netzwerk (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

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

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

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

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

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.

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.

Seitenleisten-Nutzungspanel, das Tokens der Relay-Site zuordnet, die jede Anfrage bedient hat, ausgelesen aus Ihrer bestehenden Provider-Konfiguration: Summen für heute/Monat/gesamt, Aufschlüsselungen nach Site und Modell, eine Jahresaktivitäts-Heatmap sowie New API-/Sub2API-/DeepSeek-Guthaben.

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

Verifizierbares Forschungsbericht-Modul für DeepSeek Harness mit inhaltsadressiertem Belegregister, versionierten versiegelten Berichten, bei denen jede Aussage ein Verifikationsurteil trägt und der Manifest-Hash das Verzeichnis versiegelt, sowie Retrieval-Orchestrierung, die die ctx.web- und ctx.jobs-Schnittstellen wiederverwendet.

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