Plugins

Habilidades del flujo de trabajo de investigación ARIS como bundle de DeepSeek Harness: 82 habilidades más revisión adversarial entre modelos a través de Codex.

Panel de operaciones SSH para DSH: terminal web, transferencia SFTP con progreso, reenvío de puertos local y ejecución en clúster con un solo comando entre hosts; los agentes comparten la misma configuración de hosts.

Panel de operaciones SSH para DSH: terminal web, transferencia SFTP con progreso, reenvío de puertos locales y ejecución de clúster con un solo comando en varios hosts; los agentes comparten la misma configuración de host.

Memoria rastreable y consultable entre sesiones para DeepSeek Harness: el conocimiento de las conversaciones como nodos de grafo tipados (TASK/SKILL/EVENT) y aristas tipadas.

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.

Plugin de DeepSeek Harness que conecta al agente con Postiz a través de MCP: lista los canales conectados, obtiene las reglas de publicación de cada plataforma y programa, redacta o publica entradas en redes sociales en más de 28 plataformas.

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.

Memoria a largo plazo entre sesiones + autoevolución en segundo plano (5 ejes: memoria / conciencia de ramas de git / evolución de skills).

Espacio de trabajo de terminal para DeepSeek Harness con importación local de temas JSON/JSONC de VS Code, efectos de fondo de terminal heredados, selección de texto con ratón, vistas estructuradas de herramientas y diff, gestión de Session/Profile/plugin y navegadores de Skill/MCP.

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.

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()

Skills y filas MCP opcionales para once marketplaces: comparación de precios entre Wildberries, Detsky Mir y Yandex Market, además de búsqueda por fuente, tarjetas de producto y reseñas, incluyendo Ozon, Avito y AliExpress. Las 14 skills se cargan al instalar; ambas filas MCP permanecen deshabilitadas hasta que RU_MARKETPLACE_MCP_DIR apunte a un clon local, que requiere Python 3.12+ y uv.

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.

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.

Centro personal para DeepSeek Harness: estadísticas de uso entre sesiones, estimación de costos por modelo, instrucciones personalizadas globales, ajustador global de tamaño de fuente, mascota de escritorio basada en datos con skins bitmap y vectoriales, y una vista general del estado de la conversación, todo local y sin conexión.

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 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.

Modelos de Google Antigravity (agy CLI) para DSH: chat en streaming con suscripciones Gemini/Claude/GPT-OSS, tarjetas de herramientas nativas, turnos de pensamiento, e inicio de sesión de Google OAuth en la GUI.

Búsqueda diseñada para agentes: cobertura multilingüe en web, académico, código, compras, finanzas, noticias y enciclopedias.

Integración de DeepSeek Harness para OpenContext con memoria duradera entre sesiones, captura y recuperación automática de prompts, resúmenes de sesión, percepciones estructuradas y recuperación de documentos.