Plugins

ARIS-Research-Workflow-Skills als DeepSeek-Harness-Bundle: 82 Skills plus adversarische Prüfung zwischen Modellen über Codex.

SSH-Betriebspanel für DSH: Web-Terminal, SFTP-Übertragung mit Fortschritt, lokale Portweiterleitung und Cluster-Ausführung über mehrere Hosts mit einem Befehl; Agenten teilen dieselbe Host-Konfiguration.

SSH-Bedienfeld für DSH: Web-Terminal, SFTP-Übertragung mit Fortschritt, lokales Port-Forwarding und Cluster-Ausführung mit einem Befehl über mehrere Hosts hinweg; Agenten teilen sich dieselbe Host-Konfiguration.

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.

DeepSeek Harness-Plugin, das den Agenten über MCP mit Postiz verbindet: verbundene Kanäle auflisten, Posting-Regeln der Plattformen abrufen und Social-Media-Beiträge auf über 28 Plattformen planen, entwerfen oder veröffentlichen.

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).

Terminal-Arbeitsbereich für DeepSeek Harness mit lokalem VS Code JSON/JSONC-Themenimport, geerbten Terminal-Hintergrundeffekten, Maus-Textauswahl, strukturierten Werkzeug- und Diff-Ansichten, Session/Profile/Plugin-Verwaltung und Skill/MCP-Browsern.

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.

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

Skills und optionale MCP-Zeilen für elf Marktplätze: Preisvergleich über Wildberries, Detsky Mir und Yandex Market sowie quellenbezogene Suche, Produktkarten und Bewertungen, einschließlich Ozon, Avito und AliExpress. Die 14 Skills werden bei der Installation geladen; beide MCP-Zeilen bleiben deaktiviert, bis RU_MARKETPLACE_MCP_DIR auf einen lokalen Clone verweist, der Python 3.12+ und uv benötigt.

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.

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.

Google-Antigravity- (agy CLI) Modelle für DSH – Streaming-Chat mit Gemini/Claude/GPT-OSS-Abonnements, native Tool-Karten, Thinking-Turns und Google-OAuth-Login in der GUI.

Für Agenten gebaute Suche: mehrsprachige Abdeckung über Web, Wissenschaft, Code, Shopping, Finanzen, News und Enzyklopädien.

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