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Plugin de memoria DSH de creación propia: almacenamiento persistente SQLite + guardia de auditoría a nivel de base de datos (enforceAudit) + registro de auditoría. Captura conocimiento automáticamente tras las conversaciones, los agentes recuerdan vía memory_recall y admite compartir entre agentes de Claude Code/Codex/Cursor. Cero dependencias externas.

Filtra salidas, elimina contexto obsoleto y revela skills bajo demanda en DSH 0.2.1-alpha.1.

Plugin de ingeniería de contexto y optimización de tokens para DeepSeek Harness (DSH): filtra la salida de herramientas, poda el contexto y revela habilidades progresivamente a agentes de programación LLM.

5 herramientas: `video_outline` mapa textual sin tokens de imagen (4–60 ventanas iguales/tiempos exactos); `video_probe` metadatos/plan sin decodificar; `video_storyboard` contact sheet e índice timecode con zoom/dedupe; `video_zoom` amplía 1–9 celdas; `video_read` OCR solo de keyframes, esquema/[mm:ss]. Solo audio: subtítulos→`DSH_ASR_CMD`→transcript; audio largo: segmentos de ~45 s, cortados en silencios. ≥10 min: solo keyframes. OCR: Windows, tesseract line boxes o `DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: ≤300 s CDN sin disco; largo: 1 descarga, cache 4 GB/24 vídeos; URL play 10 min. Requiere ffmpeg, ffprobe si existe, sin otras deps runtime. Wire-compatible con SAOS-3624/dsh-video-storyboard; comparte `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom`, no coexisten.

Compresión de diálogo in-situ con curva de olvido para DeepSeek Harness: los turnos recientes se mantienen verbatim, los turnos medios se deshidratan estructuralmente (sin LLM), los turnos antiguos se pliegan en un par de resúmenes acotado — conversaciones sin límite con un presupuesto de memoria acotado.

Memoria bajo demanda para DeepSeek Harness: resume los registros de sesión en Markdown por capas (resumen, índice y archivos por tema); mem_query devuelve solo las entradas coincidentes, no todo el índice. No inyecta contenido en cada turno, no tiene dependencias y cada entrada conserva un enlace a su conversación de origen.

One plugin brings the rtk token-saving setup from Claude Code to DeepSeek Harness: commands rtk can rewrite are rewritten, and builds, tests and logs that rewriting cannot reach are compressed too; common commands such as git, cargo, npm, pytest and docker are covered (rtk itself supports 100+ commands). After compression the model is told what was elided and how to recover it — when the sandbox cannot reach the rtk store, the original is saved separately and its path is given — and `/rtk stats` shows how much was saved. When a rewrite is unreliable the original command runs as usual: if rtk cannot run, or the command rtk returns would drop arguments, nothing breaks. The rtk binary ships with the package, so mainstream platforms need no separate rtk install, unlike most other rtk plugins.

Curación de contexto para DeepSeek Harness: reduce salidas de herramientas según su contenido, limpia registros obsoletos, fija requisitos del usuario y trabajo en curso, y archiva antes de compactar con rastro de auditoría.

File-state cache skill for coding agents: one explore call replaces ls+grep+read, reads remember they already happened, and edits return a diff plus the exact changed line range instead of a full re-read. State is a JSON cache on disk, so it survives across tool calls and restarts. Requires Python 3.8+ (standard library only).

Plugin de control del gasto multiagente: métricas de deduplicación de read-ledger, reglas resistentes a la compactación, puerta de finalización y etapa de revisión con modelo económico.