Plugin

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.

Memoria a lungo termine tra sessioni + auto-evoluzione in background (5 binari: memoria/consapevolezza dei rami git/evoluzione delle skill).

Esplorazione dell'architettura AGI white-box: metacognizione (ciclo di auto-cognizione), apprendimento continuo (volano della conoscenza), modello del mondo (spazio delle condizioni, grafo di memoria spazio-temporale), auto-miglioramento (disciplina bootstrap), pipeline white-box zero-LLM e guardrail di fiducia verificabili.

Memoria a lungo termine locale basata su Git per DeepSeek Harness con recupero ibrido CJK/inglese, contesto citato, sincronizzazione transazionale, anteprime e rollback.

Memoria cross-sessione limitata, a livelli, soggetta ad approvazione e verificabile: un'interfaccia `ctx.memory` tipizzata con un provider SQLite senza dipendenze, uno strumento `memory` e l'iniezione di snapshot congelati, oltre alla prova generale del dsh-memory-protocol v1 con un registro degli adapter e una suite di conformità distribuibile.

Implementazione puramente a plugin che porta a DeepSeek Harness capacità di «memoria a lungo termine cross-sessione + auto-evoluzione in background»: memoria a cinque binari, consapevolezza dei branch Git, auto-revisione durante il turno, auto-evoluzione delle skill con gestore delle skill, to-do a quattro binari, scheduling COI, broadcast tra sessioni, ricerca tra sessioni, gestore dei prompt e note temporanee — zero modifiche al core, zero dipendenze a runtime, pronto all'uso e pulizia completa alla disinstallazione.

Combina Auto Memory, ispirato a Claude Code, con il consolidamento di Session, ispirato a Codex, portando in DeepSeek Harness una memoria a lungo termine semplice, trasparente ed efficiente nel contesto.

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).

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.

Plugin di memoria tra sessioni per DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): estrazione automatica, indicizzazione SQLite FTS5, richiamo semantico RRF iniettato nel prompt di sistema a ogni turno, manutenzione pianificata, consolidamento LLM via ctx.llm, prevenzione dell'esplosione del contesto, identità Soul globale via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: grafo di contesto temporale, modello di fiducia, riassunto a fine turno. v0.6.0: embedding semantici locali (BAAI/bge-small-zh-v1.5), nessuna chiamata al cloud. v0.6.1: corretta l'espansione di ~ nella configurazione dei percorsi. Installazione senza configurazione.

Memoria Markdown leggibile dall’uomo per DeepSeek Harness: memoria a livello utente (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + memoria a livello di workspace iniettata a ogni turno, scrittura automatica di log giornalieri con distillazione, ponte con le directory di memoria WorkBuddy/CodeBuddy esistenti, strumenti memory_note / memory_note_user / memory_read con dedup integrato e una pagina impostazioni bilingue. Archiviazione in testo semplice, senza database.

Deposito di memoria cross-sessione: strumenti remember / recall / forget, iniezione nel prompt per turno e un browser delle voci nella pagina delle impostazioni

Memoria in testo normale tra sessioni: recall BM25 deterministic per parole chiave (senza embeddings), strumenti memory_save/list/search/confirm/forget dietro un gate human-confirm, e archivi JSON globali e di progetto che seguono il tuo repo git.

Compressione del dialogo in-place con curva di dimenticanza per DeepSeek Harness: i turni recenti restano verbatim, quelli centrali sono strutturalmente disidratati (senza LLM), quelli antichi si ripiegano in una coppia di riassunti limitata — conversazioni illimitate su un budget di memoria limitato.

Memoria di progetto persistente in stile ZCode con un gestore impostazioni completo, iniezione index-first e strumenti di memoria dell'agente.

Bozza di memoria per sessione in stile Codex per DeepSeek Harness: una sessione una bozza (rollout_summaries), controllata e passiva (scrive solo su richiesta esplicita dell'utente), divulgazione a livelli (sommario + registro), integrazione idempotente con filigrana. / Un plugin di memoria: una bozza per sessione.

Memoria a lungo termine di progetto e globale per la GUI web di dsh: endpoint POST /items separati, contesto delle chiamate ai tool unito agli elementi di memoria come riassunti compatti, con deduplica e persistenza con ambito di sessione.

Spazi di memoria cross-sessione governati dall'uomo, con relazioni indipendenti tra fonte e consumatore, provenienza, versioning, più revisione dell'iniezione prima dell'invio.

Memoria a file stratificata per DeepSeek Harness con note USER/MEMORY per workspace, consolidamento in background e richiamo ibrido della sessione.

Plugin di imposizione del protocollo memoria: collega il server MCP opencode-memory, forza memory_weave prima delle chiamate agli strumenti, acquisisce automaticamente i turni e inietta il contesto della memoria nei passaggi dell’agente.

Memoria cross-sessione con ambito di progetto: snapshot di PROJECT.md iniettato nel primo messaggio utente, uno strumento memory_remember e auto-riflessione dopo i task ReAct; ogni progetto mantiene il proprio file di memoria

Memoria locale limitata con controllo di autorità CBDC: claim SQLite + FTS5, richiamo con ambito e decisioni spiegabili di uso/verifica/ignora con audit trail completo, comandi /memory, iniezione di massimo 3 claim/1200 caratteri per chiamata, nessuna chiamata al modello aggiuntiva

Lightweight zero-dependency memory plugin for DeepSeek Harness: Markdown-file memory store, L0 catalog injection, and 5 model-facing tools.

Intent fitting for DSH: the agent predicts several directions first, asks a batch of clarifying questions each round, narrows the distribution until one converges, then proposes it for your confirmation. Bottom-right floating panel, local JSONL archive, a