Plugins

Paquete de memoria y contexto OpenViking para DeepSeek Harness: recuperación automática previa al paso e inyección de perfil, captura de sesión, protección de URI `viking://`, y herramientas de memoria para recuperar/escribir respaldadas por un servidor OpenViking.

Memoria Markdown compartida para DSH y otros agentes de codificación, con captura automática, inyección de contexto previa al paso, recuperación searchable y autoevolución de memoria a skill mediante un panel de revisión.

Lee los archivos de sesión que ya escribieron otros treinta y tres agentes de programación en esta máquina — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed y más — incluidas sesiones anteriores a su instalación: seis herramientas (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), un comando /deja y recuperación automática opcional añadida al contexto de ejecución. Índice BM25 local, sin LLM, sin embeddings, sin red (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Aporta el historial de sesión de diecinueve otros agentes de codificación a DeepSeek Harness: recuperación, resumen de sesión y herramientas de historial por archivo sobre un índice local, además de recuperación automática opcional antes de cada paso.

Complemento de memoria persistente entre agentes y con prioridad local para DeepSeek Harness (DSH), impulsado por Mnemon. Comparte la memoria a largo plazo entre agentes compatibles con Mnemon y añade memoria en tiempo de ejecución, documentos de proyecto con capacidad de búsqueda, recuperación semántica, grafo de conocimiento y una interfaz de barra lateral.

Registra el servidor MCP local flowix-cli para que el agente pueda buscar, leer, crear y editar notas de Flowix y artefactos de mapa mental.

Memoria persistente supervisada por LLM para agentes de IA: recuperación basada en grafos, conocimiento entre sesiones, binario único. Funciona con DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw y cualquier runtime de agentes.

Capa mnemónica.

Registra el servidor MCP local flowix-cli para que el agente pueda buscar, leer, crear y editar notas de Flowix y artefactos de mapas mentales.

Memoria PLUR para DeepSeek Harness: los engramas se inyectan directamente en el prompt, sin necesidad de llamadas a herramientas

Memoria a largo plazo para DeepSeek Harness en formato Markdown simple, un hecho por archivo, legible en cualquier editor. El índice `MEMORY.md` tiene un límite estricto de 200 líneas / 25 KB impuesto por `ctx.tools.guard()`: se rechaza cualquier escritura que exceda el límite, mientras que una reescritura que lo reduzca siempre se permite, permitiendo compactar paso a paso un índice sobredimensionado. El complemento nunca escribe recuerdos por sí mismo — qué conservar lo decides tú y el modelo. El mismo almacén también es utilizado por Claude Code, Codex, Kiro y OpenClaw.

Plano de control de memoria de tres niveles para DeepSeek Harness: contexto de ejecución persistente, documentos de proyecto buscables, memoria a largo plazo conectable, enrutamiento inteligente, flujos de trabajo de agentes supervisados, WebUI y herramientas sin cabeza.

Memoria a largo plazo curada y basada en archivos para DeepSeek Harness: notas en markdown legibles por humanos, un único almacén de archivos planos compartido entre hosts (ignorado por git cuando reside dentro de un repositorio de proyecto), y un límite de índice determinista impuesto por ctx.tools.guard()

Memoria entre sesiones con ámbito de proyecto: almacén SQLite de siete capas (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) sobre node:sqlite, inyección en el primer mensaje apta para caché más coincidencias de palabras clave por mensaje, herramientas memory_remember/search/find_similar/read/update/project y consolidación en ventana de inactividad («dream») con supresión en horas pico. Los textos de prompt se distribuyen como archivos de datos por idioma; el marco es compatible con usuarios multilingües.

La memoria que sueña — memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda a través de las sesiones, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela las memorias en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con espejos Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de una API externa y una CLI.

Memoria entre sesiones acotada, en capas, con aprobación obligatoria y auditable: una interfaz `ctx.memory` tipada con un proveedor SQLite sin dependencias, una herramienta `memory` y la inyección de instantáneas congeladas, además del ensayo de dsh-memory-protocol v1 con un registro de adaptadores y un conjunto de conformidad distribuible.

Memoria a largo plazo para agentes DSH: recuerdos duraderos e inspeccionables con herramientas de recuperación, búsqueda, navegación y grafo de conocimiento, importación desde otras diez herramientas de codificación con IA y una página de configuración.

La memoria que sueña — memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda de una sesión a otra, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela los recuerdos en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con réplicas Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de una API externa y una CLI.

La memoria que sueña: memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda entre sesiones, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela las memorias en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con espejos Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de API externa y CLI.

Las conversaciones recientes siguen vivas. Las antiguas se desvanecen en resúmenes, no en el olvido. StrataGate da a DeepSeek Harness una memoria de seis capas con decaimiento temporal, mientras los eventos y relaciones duraderos se asientan en un grafo de conocimiento. Trae contigo tus recuerdos de otras IA: no hace falta empezar de cero.

Memoria causal para dsh: un puente MCP stdio sin dependencias que monta las 17 herramientas del servidor causal-memory bajo nombres limpios (sin prefijo mcp__) — aristas decisión → resultado con relaciones tipadas (caused / enabled / prevented) en un almacén SQLite local que sobrevive a la compactación — más una sección de prompt del sistema fijada. Requiere el binario del servidor causal-memory en PATH (pip install causal-memory o una versión precompilada).

Memoria automática al estilo Claude Code, de forma nativa: archivos de memoria tipados (user/feedback/project/reference) con un índice MEMORY.md inyectado automáticamente en el prompt del sistema (huella cero cuando está vacío); memory_write/read/list/delete siguen las reglas de escritura de Claude Code (deduplicar y actualizar, fechas absolutas, enlaces cruzados); capas por espacio de trabajo y por usuario, bloqueo de archivos entre procesos con recuperación de bloqueos huérfanos, Markdown plano en disco, sin servicios externos y sin embeddings.

Motor de memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: almacén SQLite + espejo Markdown editable por humanos, consolidación autoDream, búsqueda semántica sin conexión (vectorización/reordenamiento/clustering locales), línea temporal de entidades y atributos, Sleep Mode, autoSummarize con modelo personalizado y 7 herramientas de memoria.

Asistente personal para DeepSeek Harness que convierte los compromisos conversacionales en planes entre sesiones, recordatorios y un panel auditable