Plugins

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.

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

Autoevolución continua: estado del harness versionado, auditable y con reversión segura (prompts, memoria, skills, especificaciones de subagentes) refinado a partir de las trayectorias de sesión, con puertas de revisión y skills recargadas en caliente.

Autoevolución: el agente monta y desmonta en caliente plugins persistentes sobre sí mismo en mitad de la sesión.

Bucle de auto-refinamiento continuo: memoria persistente, revisión y refinamiento periódico, conocimiento compartido entre sesiones y reversión automática mediante la herramienta harness_refine invocable por el modelo.

Controlador de autoevolución con prioridad en la evidencia: generación acotada de candidatos Cordis, admisión de Loader real de un solo intento, evaluación Harbor y un linaje con registro reanudable tras fallos.

Memoria entre sesiones para DeepSeek Harness con gobernanza, autoevolución y una vía de escritura con aprobación. Recuerdo clasificado por calor, convenciones de entorno, ciclo de vida del olvido, cadenas de sustitución, defensa contra envenenamiento, autodestilación y una medición abierta.

Observa los rastros de ejecución del agente y lanza una revisión LLM al final de cada turno exitoso cuando se disparan las señales, cristalizando flujos de trabajo reutilizables en habilidades registradas que mejoran progresivamente con ejecuciones posteriores.

Long-term memory and self-evolving skills for the DeepSeek Harness · DeepSeek Harness 的长期记忆与自我演进能力 —— Plain Markdown on disk, no vector store

Memory Fortress for DeepSeek Harness: 5-track layered memory, self-evolution, knowledge graph (SQLite+FTS5), status pill. 本地记忆堡垒：五轨记忆·自我进化·知识图谱·状态灯。

Self-evolution actuator: consumes problem tickets mined from session logs, synthesizes skill candidates (zero-code tiers by default) behind an eval gate with hold-out canaries, then promotes to project .dsh/skills with human confirm and deterministic rollback.

Controles combinables de trabajo, razonamiento, calidad y autoevolución revisada por humanos para DeepSeek Harness Web.

Hermes-style self-evolution for DeepSeek Harness: a skill_manage tool that lets the agent save proven procedures as skills, prompt guidance for when to save them, usage tracking, and a background curator that keeps the self-authored skill library healthy

Verification-driven self-evolution loop: failure logs become verified AGENTS.md rules; in-session plugin (evolve_learn / evolve_apply / evolve_touch / evolve_recall), tool-verify gate, rule lifecycle, local recall.

Evidence-backed Skill self-evolution for DeepSeek Harness: redacted trajectory learning, quarantined proposals, arena validation, canary monitoring, automatic rollback.