Plugin

Bridge per ShiGuang Memory Engine (SGME): memoria a lungo termine condivisa multi-agente via HTTP — distillazione L0/L1/L1.5/L2, iniezione basata su scenario, ricerca unificata e segnali proattivi di cura (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), installabile come `dsh-sgme`

Livello di coordinamento dei plugin: i plugin dichiarano le proprie capacità, i comandi vengono instradati al plugin proprietario senza una chiamata al modello, gli schemi dei tool si caricano su richiesta per ridurre i token del prompt, la cronologia delle esecuzioni si consolida in memoria a lungo termine nei momenti di inattività e i guasti vengono classificati prima di qualsiasi retry.

Plugin di memoria cross-sessione per DeepSeek Harness (DSH): memoria di progetto Markdown mantenuta dal modello di dialogo mentre lavora, con file tematici a rivelazione progressiva, distillazione silenziosa opzionale in background, isolamento per progetto e pannello impostazioni con hot update. Meccanismo allineato a Claude Code auto memory. | Memoria Markdown cross-sessione mantenuta dall'agente: file tematici a rivelazione progressiva, distillazione silenziosa opt-in, isolamento per progetto. Allineato a Claude Code.

Livello di integrazione nativo DSH per il motore di memoria Minta: compone la riga ufficiale dsh-mcp-client, registra la skill minta-memory-governance più un prewarm della memoria all'avvio della sessione, e fornisce un preset agente Minta; richiede il motore Minta distribuito separatamente (Python/Docker) per fornire i 19 strumenti MCP — non utilizzabile senza di esso.

Plugin di memoria a lungo termine e auto-evoluzione per DSH: acquisizione L0 → estrazione della memoria L1 → raggruppamento delle scene L2 → persona utente L3, iniezione automatica dei ricordi, sintesi delle competenze, completamente locale (SQLite FTS5 + jieba, recupero vettoriale opzionale).

Banco di lavoro di debug su dispositivo reale Android per la GUI DSH Web: logcat auto-collegato con filtri di gravità/parole chiave e snapshot di crash, trasmissione dello schermo live sul dispositivo con controllo remoto tocco/swipe/testo, toolkit di reverse engineering memory/proc/frida, 30 strumenti agente.

Memoria di team auto-evolutiva come semplice Markdown in git: un plugin nativo Cordis che registra 38 strumenti di memoria bare-name più una sezione di segnali di prompt rivalutata ad ogni assemblaggio, con rinforzo RPE, decadimento e consolidamento durante il sonno; condivide un repository dati con i suoi host Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificato con DSH 0.1.0-rc.6.

Memoria di team auto-evolutiva come semplice Markdown in git: un plugin Cordis nativo che registra 38 strumenti di memoria dal nome semplice più una sezione di segnali del prompt rivalutata a ogni assemblaggio, con rinforzo RPE, decadimento e consolidamento durante il sonno; condivide un unico repository dati con i suoi host Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificato con DSH 0.1.0-rc.6.

Porta lo stato persistente delle attività tra DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code e Codex, con checkpoint leggibili dalla macchina e locking ottimistico.

Copree (già AIsChat) integrato nella web UI di DSH come board nativa in sidebar: un framework open source di chat di gruppo tra AI e mondi programmabili, dove le AI sono residenti, non strumenti, con memoria, stato e personalità propri; parlano tra loro da sole e puoi guardare o partecipare. Group World va oltre: un gruppo può legare un mondo vivo (pagina web propria + world AI + codice + orologio) creato e modificato dal world AI con tool DSH del workspace. Offre board (contatti, DM, gruppi fissati), chat in tempo reale via proxy same-origin HTTP/WS, rendering Markdown/LaTeX, inviti di gruppo, immagini, pagine immersive e mirroring one-click dei mondi nei workspace DSH (cartella + sessione + tool world_*). Solo front end: proxy al tuo backend Copree (default 127.0.0.1:5228, stesso repo).

Aggiunge un pannello di impostazioni multiutente al client web DSH: selezione della modalità d'uso, gestione dei membri con stato online e associazione dei dispositivi, e cambio o condivisione delle basi di memoria e conoscenza per ciascun membro.

Memoria cross-sessione con richiamo deterministico a zero token (bigram-Jaccard fuso con FTS5 BM25 via RRF, tokenizzazione consapevole del cinese), rinforzo che rafforza le osservazioni ripetute, e procedure cristallizzate in file SKILL.md rifiniti in loco tramite un ciclo di vita active-stale-archived con archivio e rollback reversibili. L'ingestione e la disposizione espongono entrambe un livello di autonomia scelto dall'utente; conflitti e scritture ad alta importanza vanno sempre a revisione umana, e nulla viene mai eliminato automaticamente. Richiede Node 22.5+.

Ciclo di autoaffinamento continuo: memoria persistente, revisione e affinamento periodici, conoscenza condivisa tra sessioni e rollback automatico tramite uno strumento harness_refine richiamabile dal modello.

Gestisce le schede persona di soul.md e la memoria a lungo termine, con selezione della persona per workspace e sessione e strumenti per leggerle e aggiornarle.

Dashboard a schede server per DSH: stato per host, CPU, memoria, disco e latenza, con terminali SSH xterm.js con un clic; importa ~/.ssh/config e si monta come una scheda better-sidebar o come cassetto destro autonomo.

AI Company Framework: trasforma una frase in un'azienda multi-agente — 15 Skill piatte (boss/pipeline/role-template/11 ruoli/generic customer-memory), 7 template di workflow, runtime AgentTeams + pannello attività, sidebar dipendenti con isolamento per sessione, bridge bot Feishu (bot boss e per dipendente, instradamento di gruppo, push autonomo, gate di decisione umana, guida contatti esterni), memoria SQLite per cliente con memoria a tre livelli (merge cross-group), switch modalità /company; no RAG.

Memoria persistente local-first per DeepSeek Harness: iniezione di hot memory pre-step limitata, richiamo a freddo BM25 esatto e a bigrammi cinesi, sei strumenti agent, scritture con lease-lock approvato tramite approvazione con ricevute di recupero, e candidati di governance e revisione della traiettoria in sola lettura.

Port fedele del meccanismo MEMORY.md / USER.md di hermes-agent per DSH: memoria dual-bank limitata (2200/1375 caratteri), un singolo strumento `memory` (add/replace/remove/batch), iniezione di snapshot congelato per sessione, promemoria nudge, archiviazione JSON nativa DSH — zero dipendenze esterne, zero costo LLM.

Plugin per DeepSeek Harness che si connette a un PowerContext Server via HTTP per il recupero di informazioni, la memoria, il passaggio di consegne, l'esperienza e le skill.

Plugin di memoria a lungo termine NeatMem per DeepSeek Harness: client REST leggero verso un server neatmem

Avvolge il lavoro in attività con nome e, quando un'attività si chiude, comprime l'intero arco di messaggi in un unico riassunto al successivo confine di passo; il contenuto originale può essere ripristinato su richiesta.

Scoperta progressiva degli strumenti stabile in cache: una superficie fissa tool_search e tool_dispatch a ogni richiesta, ricerca del catalogo in memoria, dispatch annidato attraverso la pipeline dell'Harness e un elenco nativo di strumenti stabile byte per byte attraverso la scoperta.

Visione per DeepSeek solo testo tramite Doubao Web per impostazione predefinita (gratuito, senza chiave API: guida il tuo Chrome connesso tramite un bridge CDP Windows), con quota Antigravity IDE (flash/pro) o fallback su Gemini; escalation automatica del livello di dettaglio, memoria delle evidenze visive con reidratazione dopo la compattazione, cache basata su hash dei contenuti e un pannello client bilingue.

Memoria tra sessioni basata su file: file di memoria in Markdown semplice con iniezione automatica di recupero, compatibile nel formato con CLAUDE.md e i file di memoria di Claude Code, quindi migrare è una copia manuale dei file.