Plugin

OpenViking memory and context bundle for DeepSeek Harness: pre-step auto-recall and profile injection, session capture, `viking://` URI guarding, and recall/write memory tools backed by an OpenViking server.

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.

Memoria cross-sessione limitata, a strati, soggetta ad approvazione e verificabile: un'interfaccia tipizzata `ctx.memory` con un provider SQLite a dipendenza zero, uno strumento `memory` e l'iniezione di snapshot congelati; ogni scrittura passa dal gate di approvazione e resta ricostruibile dal log di sessione.

Grafo di memoria spazio-temporale multi-agente con persistenza cross-sessione e richiamo filtrato per importanza

Local-first persistent memory infrastructure for DeepSeek Harness: bounded hot-memory bootstrap, explainable cold recall (exact + Chinese BM25), lease-lock transactional writes, read-only governance, and trajectory review. Pure Python + Markdown, zero ext

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

Human-readable Markdown memory for DeepSeek Harness: user-level (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + workspace-level memory injected every turn, auto daily-log writing with distillation, bridges existing WorkBuddy/CodeBuddy memory dirs, memory_note / memory_note_user / memory_read tools with built-in dedup, and a bilingual settings page. Plain-text storage, no database.

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 con citazioni sopra il log di sessione senza perdita di DSH: i fatti distillati portano citazioni `(sessionId, eventRange)` che si espandono nell'esatto estratto originale del log

给 DeepSeek Harness 补上时间轴记忆：定宽只追加的事实日志 + agent 自己维护的摘要金字塔，固定阅读预算下 recall 成本不随记忆量增长。

Long-term memory injected at session start: preferences/facts/summaries/knowledge in global and per-project scopes, budgeted recall via `agent/pre-step`, durable JSON store.

Brings your existing Claude / ChatGPT history into DSH: instant zero-token import of the memories.json inside a Claude export, local Claude Code transcripts with no export needed, and conversations distilled through the model you already configured in DSH. Every memory carries verbatim evidence checked against the source by code — a paraphrase is dropped and counted, and evidence found only in the assistant turns is always routed to review rather than stored.

Cross-session plaintext memory: deterministic BM25 keyword recall (no embeddings), memory_save/list/search/confirm/forget tools behind a human-confirm gate, and global + project-scoped JSON stores that follow your git repo.

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

DeepSeek Harness 分层长期记忆插件：瞬时/情景/语义三层记忆，自动捕获、AI 提炼、跨会话召回与可视化管理。

Notes and todos as plain Markdown files in your workspace: type /ml plus a sentence to jot into today's journal; todos come in three flavors — deadline, sleep-until-a-date (auto-wakes when due), and anytime; /ml view fuzzy-opens any file with a few keystrokes. Zero tokens throughout — nothing goes through the model, and your notes stay ordinary local files that git and any editor can read.

LLM-driven remember/forget memory: after each turn a model decides what to keep (MemoryDirector), injects relevant memories before each step, dedups, and persists cross-session.

Memory protocol enforcement plugin: bridges the opencode-memory MCP server, forces memory_weave before tool calls, auto-ingests turns, and injects memory context into agent steps.