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Pacchetto di memoria e contesto OpenViking per DeepSeek Harness: richiamo automatico pre-passo e iniezione del profilo, acquisizione della sessione, protezione degli URI `viking://` e strumenti di memoria per richiamare/scrivere basati su un server OpenViking.

Collega DeepSeek Harness alla base di conoscenza personale local-first e auto-evolutiva di ReMe: cattura automaticamente le conversazioni completate dell'agente principale come memoria Markdown di proprietà dell'utente, cerca conversazioni e materiali originali tramite reme_search con BM25, embedding opzionali e espansione dei wikilink, e pianifica una consolidazione giornaliera della memoria.

Collega DeepSeek Harness alla base di conoscenza personale locale-first e autoevolutiva di ReMe: cattura automaticamente le conversazioni completate dell'agente principale come memoria Markdown di proprietà dell'utente, cerca nelle conversazioni e nel materiale sorgente tramite reme_search con BM25, embedding opzionali ed espansione dei wikilink, e pianifica il consolidamento giornaliero della memoria.

Memoria Markdown condivisa per DSH e altri agenti di codifica, con cattura automatica, iniezione di contesto pre-passo, richiamo ricercabile ed evoluzione automatica da memoria a skill tramite un pannello di revisione.

Aggiunge un provider deepseek-web che usa i modelli web di chat.deepseek.com in DSH, con cattura del login dal browser, firma delle richieste PoW, streaming SSE e chiamate agli strumenti basate su prompt.

Integrazione DeepSeek Harness per OpenContext con memoria durevole tra sessioni, cattura e richiamo automatici dei prompt, riepiloghi di sessione, approfondimenti strutturati e recupero di documenti.

Pannello terminale per la GUI Web di DSH: la voce «Terminal» nella barra laterale apre un terminale interattivo xterm.js a schede multiple su una PTY reale (node-pty), con schede SSH remote (ssh2, autenticazione agent / key / password), un cwd che segue la sessione corrente e gli strumenti dell’agente tty_list / tty_capture / tty_send.

Toolkit di aspetto per DeepSeek Harness. Opacità e sfocatura vetro smerigliato indipendenti su 8 superfici (sfondo principale, barra laterale, schede e pannelli, campi e controlli, impostazioni, cornice conversazione, traiettoria, prodotti/evidenziazioni — 9 con dsh-better-sidebar). Qualunque immagine o video come sfondo, con editor di posizione drag-to-pan, zoom via scroll e 5 modalità di layout (Fit/Fill/Stretch/Tile/Center); i video vanno in loop muti, resistono al refresh e catturano un frame live per anteprima, estrazione colori e inquadratura. Ruota un pool di immagini (casuale/ordinato, a ogni refresh/giorno/settimana). Inoltre: ruota colori in stile PS, estrazione colori dallo sfondo in un clic, 6 preset + profili salvati, switch automatico giorno/notte e export/import del tema.

Sincronizza lo sfondo attualmente applicato in Wallpaper Engine con lo sfondo dell'interfaccia web DSH tramite un bridge locale: modalità anteprima/cattura/rendering completo, blocco del monitor, pannello della libreria sfondi per contenuti locali e del market, lente di focus con eye tracking, modalità immersiva e un launcher di app per Windows che installa software da link diretti o un link condiviso da cloud drive e lo avvia con un clic.

Converte gli eventi del ciclo di vita di sessione, ciclo dell'agente, LLM e strumenti in trace e metriche OpenTelemetry GenAI, esportati tramite OTLP/HTTP standard verso qualsiasi backend compatibile, con l'acquisizione dei contenuti disattivata per impostazione predefinita.

Un gestore di note markdown per DSH: **gestore di note MD** ed **editor di note MD** completi, cattura rapidamente le conversazioni in note, mantiene le note tramite **sincronizzazione con repository Git** e **porta le note nel contesto della conversazione**.

Recupero semantico, gestione delle risorse, richiamo automatico (spazi doppi utente + agente) e memoria di sessione per DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob su URI viking://, gestione delle risorse memadd/memremove, stato osservatore memqueue, cattura della sessione memcommit e generazione di playbook di competenze memlearn.

Fai ricordare all'IA come pensi, non cosa hai detto: cattura attivamente i tuoi principi, le linee rosse e le abitudini di lavoro tra le sessioni, con capacità di memoria, decadimento graduale e motivazione leggibile per ogni voce. La 0.7.0 introduce un ritratto di persona intuitivo con tracciamento delle evidenze.

Un secondo cervello autonomo per DeepSeek Harness — cattura automaticamente conoscenze di dialogo durature in un vault Markdown locale (dedup personalizzato, ricerca CJK, compatibile con git), con una base di conoscenza grafica e un grafo della conoscenza interattivo (filtro legenda, colorazione per dimensione temporale, selezione a riquadro, unione, eliminazione, esportazione/importazione PNG).

Plugin di memoria DSH fatto in casa: archiviazione persistente SQLite + guardia di audit a livello di database (enforceAudit) + log di audit. Cattura automaticamente conoscenza dopo le conversazioni, gli agenti ricordano via memory_recall, supporta la condivisione multi-agente tra Claude Code/Codex/Cursor. Zero dipendenze esterne.

Memoria a lungo termine tra sessioni con la metafora del «palazzo della memoria»: archivi SQLite a doppio ambito (utente + progetto per origine git), recupero ibrido FTS5 + vettori locali con fusione RRF e potenziamento del ranking per recenza/prova, acquisizione automatica dal registro della sessione (incluso il turno finale), catene di audit della provenienza, distillazione per consolidamento e oblio per decadimento, e un pannello Memory Library nella pagina delle impostazioni con topologia dei corridoi, maggiordomo per i tour e lista di ristrutturazione.

Agente browser nel pannello laterale di Chrome per DeepSeek Harness con strumenti per ispezionare pagine, navigare, cliccare, digitare, scorrere e catturare screenshot tramite un bridge locale.

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).

Un'area di lavoro file sul lato destro per DeepSeek Harness Web con anteprime del sorgente, diff DSH acquisiti, schede e un albero dell'area di lavoro.

Pannello laterale di Chrome che incorpora l'interfaccia web dsh e consente all'agente di leggere la pagina corrente, catturare il traffico HTTP e pilotare il browser.

Cattura della finestra in stile Codex per DSH Desktop su macOS e Windows: premi entrambi i tasti Command (macOS) o entrambi i tasti Ctrl (Windows), oppure il pulsante fotocamera, per catturare la finestra in primo piano, allegarla alla chat corrente e iniettare un albero di accessibilità in stile VoiceOver come contesto nascosto.

Integrazione di TencentDB Agent Memory con acquisizione delle conversazioni, estrazione strutturata della memoria, richiamo automatico e strumenti di ricerca della memoria e delle conversazioni.

Un unico livello di memoria per ogni strumento e agente AI: iniezione di Context Bundle, recupero al momento del prompt, strumenti MCP e cattura del thread DSH a fine turno.

Auto-cattura senza LLM e indice simbolico \[ENGRAM\] con divulgazione progressiva, un protocollo task/evidence in stile ESR-lite (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) e telemetria d’uso per workspace con un benchmark di richiamo offline (npm run eval).