Plugin

Esegue l’agente CLI nanobot locale come subagent DSH tramite `nanobot_run`: ogni chiamata riceve un compito autonomo e restituisce solo la risposta finale dell’agente, in un nuovo processo o tramite un server persistente compatibile con OpenAI.

Memoria dell’agente con curva dell’oblio: le voci acquistano peso se menzionate e lo perdono quando dimenticate; quelle fissate non decadono mai. Include sei strumenti e un pannello impostazioni.

Mantiene note a lungo termine e diari giornalieri per workspace in un archivio hot/cold, con indice per ogni livello e riequilibrio quotidiano. Lettura e scrittura tramite sette strumenti `memory_*`, con impostazioni per workspace.

Memoria a lungo termine a blocchi: un evento per blocco in un event log locale append-only, con vista a blocchi e indici derivati; l’intera cronologia è recuperabile e solo i blocchi corrispondenti entrano nel contesto. Il modello salva con `memory_remember` e recupera il necessario con `memory_recall`, oltre a un richiamo automatico prima di ogni step. Dati in `~/.beme`, senza servizi esterni né API key.

Trasforma le sessioni archiviate in memoria durevole, non in file inutilizzati. Distilla ogni archivio in skills riutilizzabili e fact ledger con decisioni ADD/UPDATE/NOOP, `validUntil` e `supersededBy`, ritirando i fatti obsoleti. Raggruppa gli argomenti con similarità single-linkage. Elabora anche sessioni in corso con seq watermark in sola lettura, lasciando il session log identico byte per byte. L’autoverifica misura fusione dei fatti duplicati, ritiro degli obsoleti e consolidamento delle skills; agisce solo con opt-in e non cancella mai definitivamente, usa solo supersede.

Distilla le chat quotidiane in una scheda personaggio aggiornabile e un modulo emotivo tra sessioni che addestra la persona.

Memoria locale a lungo termine per DeepSeek Harness con archiviazione SQLite, estrazione automatica, richiamo semantico, correzioni, dimenticanza affidabile e dialogo riepilogativo nell’app.

Strumenti per ridurre chat lunghe: `trim_context` / `estimate_context_tokens` mantengono la system persona e l’ultimo messaggio, eliminano le coppie user/assistant più vecchie per rispettare il budget di turni o token e riportano stime prima/dopo. La conversazione non viene ridotta se gli strumenti non sono chiamati.

Memoria a lungo termine tra sessioni per DeepSeek Harness: inserisce le regole fissate a ogni turno e recupera le altre tramite evidenza di keyword pesata per IDF. Deduplica per fact-key, usa JSON semplice e consente modifica/eliminazione nelle impostazioni.

Memoria a lungo termine a livelli per DeepSeek Harness: registro eventi append-only, indice tag ricostruibile, diari giornalieri, livello semantico, quarantena delle tendenze e pannello offline del grafo della conoscenza.

Memoria Markdown condivisa da tutte le sessioni DSH: persona, requisiti, correzioni, lezioni, metodi, richieste, sessioni, libreria di metodi e documenti importati. Viene replicata su un secondo disco con snapshot delle versioni e blocco di scrittura tra processi. Le voci passano dal file principale all’archivio ricercabile in base a frequenza e rilievo ripetuto; ricerca tramite co-occorrenza di keyword e BM25. Include playbook SKILL.md con esecuzione facoltativa e protetta di `run.mjs` e una libreria in cui l’utente importa immagini, classificate per umore dal plugin che invia automaticamente lo sticker adatto al momento giusto.

Plugin di memoria a sei livelli che cattura ogni turno, inserisce un blocco stabile come user snapshot e compatta la cronologia del host in un solo placeholder senza chiamare un modello.

Context rollover: salva automaticamente un handoff prima che si riempia la finestra di contesto e lo reinserisce una sola volta nel segmento di sessione successivo. Include due strumenti e un pannello impostazioni.

Pausa durante il lavoro: termina lo step corrente, poi resta in attesa. Riprendere non invia nuove richieste né consuma token; il timer si ferma. Solo per la sessione corrente.

Invio programmato dal composer: l’host consegna il messaggio all’ora scelta. In una conversazione esistente le attività si aggiungono a essa; dalla schermata nuova sessione, per ciascuna attività viene precreata una sessione.

Gestore workspace nella barra laterale: tabella ad albero workspace→session con ricerca per nome/percorso, ordinamento colonne, conteggio delle sessioni non archiviate, archiviazione multipla e rinomina di sessioni/workspace. Rimuovendo un workspace, file e log restano. Le cartelle source aggiuntive vengono passate all’agente come contesto senza concedere accesso ai file. Le stesse operazioni sono disponibili tramite `workspace_manager`.

Regola la percentuale di context window alla quale DSH avvia la compaction automatica nativa. Un cursore nel gestore plugin imposta 1–100% (80% predefinito; frecce a passi di 1%). Soglie inferiori riducono il budget della cronologia conservata, così la compaction anticipata non viene vanificata; il motore nativo continua a eseguirla.

Pacchetto completo per DeepSeek Harness: il plugin frontend del workspace e un pack/installer per lista attività, fallback encoding, LSP/audit e plugin vision. Root resta un normale plugin installabile dal marketplace.

Registra agent Claw con nome, li isola dalla sidebar workspace ufficiale e offre impostazioni e un modello globale per i nuovi agent. Dipendenze obbligatorie (senza installarle insieme non funziona): `dsh-claw-policy`, `dsh-claw-observability`, `dsh-claw-permissions`.

Inietta SOUL, IDENTITY, AGENTS e TOOLS nei prompt di sessione Claw. Dipendenza obbligatoria (senza installarla insieme il plugin non funziona): `dsh-claw-permissions`.

Elenca le sessioni Claude Code e Codex nel browser DSH Workspace, con possibilità di aprirle, continuare, fissare, rinominare e archiviare; include schede terminal, file e git.

Apre una conversazione laterale nativa derivata da quella attiva, con contesto aggiornato del genitore, richiamo concatenato Inline & Spill, inoltro alla conversazione principale e statistiche d’uso.

Chat una tantum con password per due persone nella barra laterale destra di DeepSeek Harness: crittografia end-to-end (il server vede solo ciphertext), con immagini e screenshot; tutto viene cancellato alla fine.

Titoli automatici per le sessioni DSH: assegna il nome dal primo prompt e dalla prima risposta dell’assistente (“project｜task”) invece di troncare il prompt. Sostituisce il provider integrato tramite bundle patch, aggiunge “AI rename” con anteprima nel menu sessione e impostazioni per provider/modello, regole e log diagnostico. 49 unit tests.