Plugin

Suite di agenti per la ricerca: controllo degli obiettivi a lungo termine con catene di prove verificabili, pianificazione cron, squadre di esperti multi-agente, memoria di ricerca auto-evolutiva (recupero FTS5 + RRF), spazi di lavoro per progetto e una UI personalizzata per lo spazio di lavoro.

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.

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).

Gestore delle sessioni archiviate per DSH Web: elenco raggruppato per workspace, ricerca full-text FTS5 sul contenuto delle sessioni con snippet per sessione, ripristino e apertura, ed eliminazione definitiva.

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+.

Un unico vault Obsidian condiviso per ogni agente: core Python privo di dipendenze (search/promote/adjudicate/forget), template del vault, plugin dsh (memory_search/show/submit/status)

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.

Base di conoscenza generica per DSH: importazione di md/txt/json/yml/docx/pdf, gestione delle cartelle, ricerca full-text FTS5 (BM25) e un'interfaccia web di amministrazione.

Cerca, elenca e leggi le sessioni passate e correnti tramite il servizio `sessionQuery` proprio dell'harness: usa l'indice SQLite FTS5 dove il deployment lo abilita, e ricade su una scansione limitata a partire dalle più recenti dove non lo fa

Ricerca full-text a livello di messaggio in tutte le sessioni DSH tramite un indice trigram FTS5 (utente / assistente / steering / strumenti con filtri per tipo), risultati deduplicati tra sessioni fork/continuate, anteprima del contesto in sola lettura con scorrimento automatico al messaggio selezionato, salto con un clic alla sessione reale e ricostruzione incrementale/completa dell'indice con controllo di integrità; l'i18n zh/en segue il servizio di localizzazione dell'Host.

Crea pacchetti di knowledge base verificabili (SQLite FTS5) da md/txt/docx/pdf con recupero deterministico e lettura del testo originale

Backend di memoria vettoriale + a grafo: strumenti observe/remember/search/recall verso un server memoria locale, che fonde il richiamo semantico HNSW, la ricerca per parole chiave FTS5 e i segnali del knowledge graph tramite ranking RRF, con persistenza automatica a fine turno e isolamento dei namespace per agente

Documenti di progetto e memoria a lungo termine come semplice Markdown in un vault Obsidian dedicato: sei strumenti mem_* (search, read, write, log, brief, admin), una singola iniezione di richiamo a budget al primo passaggio di una sessione e distillazione automatica dei turni completati. Obsidian non deve essere in esecuzione e il vault resta leggibile anche con il plugin disinstallato.

Adattatore DeepSeek Harness per Context Mode: strumenti ctx_* in-process per l'esecuzione di codice in sandbox e una base di conoscenza FTS5, più indicazioni di routing della finestra di contesto.

Memoria locale a tre livelli per DeepSeek Harness: L1 memoria istantanea (MEMORY.md/USER.md) letta su richiesta tramite gli strumenti memory_* + L2 base di conoscenza ricercabile (fatti + SQLite FTS5, ricerca in cinese con tokenizzazione a finestra scorrevole) + L3 import da Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy e da documenti approvati di Agent Hub (memory/global, memory/projects, decisioni accettate) con dedup per hash del contenuto. La v0.2.0 ha rimosso ogni iniezione automatica: la memoria entra nel contesto solo quando il modello chiama uno dei 12 strumenti memory_*, e i dati restano sul disco locale.

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

Memory Fortress for DeepSeek Harness: 5-track layered memory, self-evolution, knowledge graph (SQLite+FTS5), status pill. 本地记忆堡垒：五轨记忆·自我进化·知识图谱·状态灯。

Language-pack framework that rewrites model replies: A is an independent LLM rewrite, B injects FTS5 terminology retrieval into that rewrite, C applies local dictionary and regex rules, and composite runs a pipeline such as B then A then C. Ships a GitHub pack marketplace, a ZIP installer with path, size and file-type checks, and a mandatory risk disclaimer gate.

Self-tending living memory in one local SQLite file — a nightly patrol dedupes, merges, decays and cross-links entries on its own, with seven-signal RRF hybrid recall (FTS5 + jieba Chinese-first tokenization, optional vector KNN, graph PPR), a typed knowledge graph, conflict detection instead of silent overwrites, and web telemetry panels.

Clean Architecture reference library for DSH: 8 pinned reference repos (Go, Java, C#, Python) indexed into a local FTS5 database, with assertion rules, a review ledger, and a read-only observation panel.

Local semantic index over workspace documents (MD/PDF/DOCX/TXT): FTS5 BM25 + local embedding hybrid retrieval, hit citations with line numbers, and incremental updates.

Memoria cross-sessione per il modello: ricerca full-text in tutte le sessioni passate (SQLite FTS5 tramite ctx.sessionQuery) e riporta gli estratti più rilevanti nel contesto corrente

DeepSeek Harness agent tool (session_search) for full-text search across historical sessions backed by core SQLite FTS5 engine without memory overhead.

DeepSeek Harness (dsh) host adapter for anysearch: thin Cordis bundle — hooks layer only, all business logic stays in the anysearch server over 127.0.0.1 HTTP IPC