Plugins

Hindsight, una memoria de agente que aprende: memoria de proyecto a largo plazo con recuperación y retención automáticas, páginas de conocimiento, reflexión profunda y bancos de memoria por repositorio.

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.

Cuatro herramientas de solo lectura sobre una base de conocimiento WeKnora: listar bases de conocimiento, búsqueda híbrida de pasajes, reensamblar los fragmentos de un documento en orden, y la respuesta RAG citada del propio WeKnora o de un agente ReAct con un id de sesión reanudable.

Herramientas de recuperación de conocimiento WeKnora para DeepSeek Harness (dsh): búsqueda semántica, lectura de documentos y respuestas RAG/agente sobre tus propias bases de conocimiento.

Conecta DeepSeek Harness con la base de conocimiento personal local-first y autoevolutiva de ReMe: captura automáticamente las conversaciones completadas del agente principal como memoria Markdown propiedad del usuario, busca conversaciones y material fuente mediante reme_search con BM25, embeddings opcionales y expansión de wikilinks, y programa una consolidación diaria de memoria.

Conecta DeepSeek Harness a la base de conocimiento personal local-primero y autoevolutiva de ReMe: captura automáticamente las conversaciones del agente principal completadas como memoria Markdown propiedad del usuario, busca conversaciones y material fuente mediante reme_search con BM25, incrustaciones opcionales y expansión de wikilinks, y programa la consolidación diaria de memoria.

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.

Añade un lienzo de conversación editable a DeepSeek Harness, donde las conexiones del grafo seleccionan contexto para las solicitudes del lienzo, con ramificación, fusión e importación de sesiones de agentes locales.

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.

Exploración de arquitectura AGI de caja blanca: metacognición (bucle de autocognición), aprendizaje continuo (volante de conocimiento), modelo del mundo (espacio de condiciones, grafo de memoria espaciotemporal), auto-mejora (disciplina bootstrap), pipeline de caja blanca zero-LLM y barandillas de confianza auditables.

Memoria de recuperación de fallos: busca y registra lecciones de recuperación de fallos extraídas de sesiones reales de ingeniería, con recuperación BM25 + RAG semántico y una base de conocimiento de lecciones.

Conecta el agente a QQ como personaje mediante SnowLuma (OneBot v11): chat privado y grupal, notas de voz, stickers, diario de Qzone, navegación por Bilibili, versiones de canciones, generación de imágenes, memoria a largo plazo y estado de ánimo. Cada función puede desactivarse, sustituirse o ampliarse localmente; los módulos con recarga en caliente también pueden cambiar las decisiones de respuesta grupal, los prompts, los mensajes salientes y el modelo de cada chat. Seguro por defecto: interruptor maestro apagado y dry run activado.

Herramientas de solo lectura para la base de conocimiento Molio: listar vaults, recorrer el árbol de archivos, buscar texto completo y leer documentos mediante la API HTTP del daemon local Molio, que debe estar en ejecución. Publicado en npm como dsh-plugin-molio.

Plugin de base de conocimiento Molio para DeepSeek Harness (dsh): busca, explora y lee la base de conocimiento Molio local desde cualquier sesión de dsh.

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.

ThoughtDAG para DeepSeek Harness: convierte la sesión actual de DSH en un grafo de pensamiento editable sobre un lienzo infinito.

Studio basado en espacios de trabajo para crear informes, diapositivas, tablas, mapas mentales, cuestionarios, tarjetas, audio y vídeo fundamentados en fuentes, usando modelos DSH y servicios compartidos de artefactos. La generación de documentos Office requiere Python 3.12+ y sus dependencias, además de configurar DSH_OFFICE_PYTHON; el renderizado multimedia requiere Chromium, y el ASR local también requiere whisper.cpp y un modelo.

Conecta el agente a QQ como personaje mediante SnowLuma (OneBot v11): chats privados y grupales, notas de voz, stickers, diario de Qzone, navegación por Bilibili, versiones de canciones, generación de imágenes, memoria a largo plazo y estado de ánimo. Cada función es un módulo que puedes desactivar, reemplazar o ampliar localmente; los módulos con recarga en caliente también pueden cambiar las decisiones de respuesta grupal, los prompts, los mensajes salientes y el modelo por chat. Seguro por defecto: interruptor maestro desactivado y dry run activado.

The memory that dreams: memoria entre sesiones para DeepSeek Harness que te recuerda a ti y a tus proyectos, consolida recuerdos mientras está inactiva (autoDream), congela recuerdos contradictorios para que los revises y mantiene un registro de auditoría reproducible. La memoria permanece en tu equipo en SQLite con copias Markdown editables; incluye recuperación por cuatro vías (palabras clave, vectores, BM25 y grafo de entidades), panel interactivo, 10 herramientas de modelo, servidor MCP, API externa y CLI. El resumen y la consolidación usan el modelo del host ya configurado; con un embedder local, la búsqueda semántica funciona completamente sin conexión.

Memoria a largo plazo para DeepSeek Harness en Markdown simple, un hecho por archivo. En cada paso carga en el contexto de ejecución el índice `MEMORY.md` (almacén del proyecto, si existe, y almacén global bajo `$DSH_HOME`) para recordar sin esperar a leer archivos. `ctx.tools.guard()` impone el límite predeterminado de 200 líneas/25 KB: rechaza escrituras que lo excedan y permite reescrituras que lo reduzcan. Una página lateral de solo lectura lista notas por tipo. El plugin nunca crea recuerdos por sí solo; el modo experimental de compañero añade tipos para la vida propia de una persona. El almacén también funciona con Claude Code, Codex, Kiro y OpenClaw.

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()

Otros plugins ayudan al agente a recordar más; este decide qué cuenta como memoria válida: el agente propone y una persona aprueba, con compuerta de tres almacenes y registro de auditoría inmutable. Recupera con SQLite FTS5/BM25 sin llamadas a modelos (p50 de 2,3 ms según la medición declarada por el proyecto). Incluye libro de tokens usados y una bóveda para DSH, Claude Code, Codex, Cursor y cualquier cliente MCP.

Modo red team: indicar una organización objetivo; una sesión lanza cinco roles (reconocimiento, triaje de activos, búsqueda de vulnerabilidades, explotación, pivote interno) en paralelo ajustable. El preflight valida habilidades/recursos. Puntuación en cuatro etapas (reconocimiento, Internet, límite, interno), con topes del servidor y deduplicación por privilegio mayor. Hallazgos en SQLite local. Consola lateral persistente de nueve páginas: mapa de activos, agentes, sesiones/túneles, hallazgos, objetivos, informes, base POC y biblioteca de habilidades. v0.15.2 añade registros HTTP de evidencias/acciones, ingesta por lotes, control de alcance, sonda de pivote de túnel, prueba de datos, registro de limpieza y admisión T0-T3 contra desviaciones. 59 herramientas redteam_*; 38 habilidades.

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.