Memoria

Plugin local de base de conocimiento personal SAG para DeepSeek Harness

Gancho de memoria de L-clone: al final de cada turno (turn/end) de DSH, captura automáticamente en el cerebro externo; el botón «Panel del cerebro» de la barra lateral de la GUI web abre el banco de trabajo de memoria con un clic.

Conecta DeepSeek Harness con una app de escritorio local SiYuan (思源笔记): registra sus herramientas de notas como mcp__siyuan__<tool>, expone la IA configurada en SiYuan junto con su bucle de agente como una herramienta más, incluye una skill de notas y aplica un perfil readonly/authoring/full en cada llamada, manteniendo la lista de herramientas disponible con la app cerrada.

Notas adhesivas en todo el espacio de trabajo sobre un lienzo infinito: las notas son archivos Markdown planos, creados manualmente, capturados de conversaciones o destilados por la IA, y pueden devolverse como contexto; incluye 12 herramientas de modelo y 5 habilidades incluidas para crear, etiquetar, organizar, comparar y fusionar notas.

Lógica de compresión de contexto inspirada en el cerebro humano que reduce drásticamente el uso de contexto y el consumo de tokens en tareas largas.

Reanuda un turno del agente que terminó tras narrar su siguiente acción sin llamar a ninguna herramienta: el guard reejecuta el log del turno en agent/turn-stopping, hace una única pregunta de verdadero/falso a un modelo juez y dirige el mismo turno a ejecutar un paso más.

Audita cada turno terminado del asistente con un modelo revisor independiente y dirige al agente para corregir la salida fallida, con un máximo de 2 rondas de revisión por turno y los estándares de la carpeta SOP inyectados como dimensión extra de revisión.

Gestor de contexto para DeepSeek Harness: resume automáticamente cada turno en registros ordenados por prioridad, los inyecta junto con notas fijadas entre sesiones y texto personalizado en cada petición al modelo, y pliega en resúmenes rangos de conversación real de cualquier tamaño para ahorrar tokens. Persistente y seguro frente a reinicios. NOTA: instalación manual en varios pasos — copia las tres carpetas del paquete en profiles/node_modules y añade las filas proporcionadas de cordis.patch.yml, luego reinicia DSH; no es una instalación estándar de un solo comando.

Memoria local de tres capas para DeepSeek Harness: L1 memoria instantánea (MEMORY.md/USER.md) leída a demanda con las herramientas memory_* + L2 base de conocimiento buscable (hechos + SQLite FTS5, búsqueda en chino por tokenización de ventana deslizante) + L3 importación desde Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy y desde documentos aprobados de Agent Hub (memory/global, memory/projects, decisiones aceptadas) con deduplicación por hash de contenido. La v0.2.0 eliminó toda inyección automática: la memoria entra en el contexto solo cuando el modelo llama a una de las 12 herramientas memory_*, y los datos permanecen en el disco local.

Memoria a largo plazo de proyecto y global para la GUI web de dsh: endpoints POST /items separados, contexto de llamadas a herramientas fusionado en elementos de memoria como resúmenes compactos, con deduplicación y persistencia acotada a la sesión.

Espacios de memoria entre sesiones gobernados por humanos, con relaciones independientes de origen y consumidor, procedencia, versionado y revisión de la inyección antes del envío.

Memoria entre sesiones de doble libro: extrae automáticamente hechos duraderos de las conversaciones a MEMORY.md y mantiene un libro de proyecto PROGRESS.md, recordando ambos en cada nueva sesión.

Memoria de decisiones y objetivos con linaje: comandos explícitos y una herramienta de modelo registran decisiones de forma determinista, una tarjeta de estado las reancla a través de la compactación, la respalda un flujo de eventos sin pérdida con recuperación BM25+jieba, y una suite de regresión de fidelidad a nivel de escenario controla los releases.

Memoria entre sesiones para DeepSeek Harness mediante el dominio oficial de almacenamiento: las memorias persisten a través de ctx.storage (tabla storageDomain) y se inyectan en el prompt del sistema mediante una sección registrada (memory:recall), con herramientas memory_save / memory_forget para que el agente lea y escriba su propia memoria (maxMemories configurable).

Ciclo de vida de la memoria local para el plugin oficial Hindsight en DSH desktop: inicio/parada con un clic del daemon hindsight-embed, inicio automático al arrancar, parada al salir, oculta la ventana de consola de uv.exe e instala el almacén/modelos en otra unidad.

Memoria de archivos por capas para DeepSeek Harness con notas USER/MEMORY por espacio de trabajo, consolidación en segundo plano y recuperación híbrida de sesiones.

Herramientas de agente para un servidor mem0 autoalojado: añadir, buscar, obtener, actualizar, eliminar, historial, restablecer y estado de memorias, con una tarjeta de configuración en el panel de ajustes.

Gestor de asistentes estilo Hana para DSH: gestión visual de preajustes (tarjetas, personalidades yuan, recorte de avatares) y una pila completa de memoria Hana (resúmenes continuos, compilación por capas, almacén de hechos SQLite y memoria profunda).

Memoria nativa por espacio de trabajo sobre las propias costuras del harness: hechos y un perfil siempre activo y acotado en la unidad JSON del dominio de almacenamiento, escrituras con aprobación y citas `(sessionId, seq)`, recuerdo determinista y FTS de session-query sobre sesiones pasadas; sin servidor externo ni SQLite personalizado.

Escanea las habilidades visibles para la sesión actual y las clasifica por relevancia para la conversación reciente.

Generador sin conexión de códigos QR (SVG/PNG/ASCII) y códigos de barras (Code128/EAN-13) para DeepSeek Harness, sin red y sin shell.

Plugin de aplicación obligatoria del protocolo de memoria: conecta el servidor MCP opencode-memory, fuerza memory_weave antes de las llamadas a herramientas, ingiere automáticamente los turnos e inyecta contexto de memoria en los pasos del agente.

Memoria de traspaso autogestionada por directorio de trabajo y rama de git: registra los turnos, los condensa en Markdown conciso, e inyecta el resultado en sesiones futuras desde ~/.agent/agent-handoff, compatible byte a byte con pi-handoff.

Sistema de memoria estructurada a largo plazo para DeepSeek Harness: pares breve/completo por unidad, con inyección automática