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Quattro strumenti di sola lettura su una base di conoscenza WeKnora: elenca basi di conoscenza, ricerca ibrida di passaggi, riassembla i chunk di un documento in ordine, e la risposta RAG citata o la risposta agente ReAct di WeKnora con un session id ripristinabile.

Hindsight, una memoria per agenti che apprende: memoria di progetto a lungo termine con richiamo e conservazione automatici, pagine di conoscenza, riflessione approfondita e banche di memoria per repository.

Strumenti di recupero della conoscenza WeKnora per DeepSeek Harness (dsh): ricerca semantica, lettura di documenti e risposte RAG/agente sulle tue basi di conoscenza.

Bacheca attività per la GUI web dsh: una kanban a più colonne nella barra laterale le cui schede girano in sessioni reali dell'agente DSH e possono anche essere pianificate con espressioni cron, eseguite lato host anche con il browser chiuso.

Bacheca delle attività per la GUI web di dsh: un kanban multi-colonna nella barra laterale le cui schede vengono eseguite in vere sessioni dell'agente DSH e possono anche essere pianificate con espressioni cron, eseguite lato host anche con il browser chiuso.

Recupero chat per DSH: modifica l'ultimo messaggio utente completato e riprova esplicitamente i turni falliti, entrambi tramite rami di fork della sessione che lasciano la conversazione originale intatta.

Sostituisce i provider del filesystem e bash con uno spazio di lavoro virtuale mirage: gli strumenti per i file e i comandi shell vengono eseguiti su risorse montate (RAM, S3, Redis, Slack, Gmail, Notion, Postgres) invece che sul disco host, con modalità di lettura/scrittura/esecuzione per ciascun mount, instradamento sandbox per comando (monty, pyodide, quickjs in processo; docker, e2b, daytona remoti) e CLI installate (git, gh, slack, linear, ntn, gws, oppure una registrata dall'utente) come parole iniziali nel terminale virtuale.

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.

Incorpora il runtime attivo installato di Codex Taskboard nella barra laterale di DeepSeek Harness, utilizzando il descrittore di runtime del launcher invece di una porta fissa.

Catalogo di strumenti per agenti: cerca tra circa 2.600 endpoint esterni (SEO e SERP, backlink, social, arricchimento di persone e aziende, librerie pubblicitarie, scraping) in base al compito da svolgere, consulta i parametri e il prezzo per chiamata di ciascuno, quindi richiamalo con le credenziali iniettate lato server. Include la skill più una riga MCP che resta disabilitata finché non viene impostato TREG_TOKEN.

Legge i file di sessione che altri 22 agent di coding su questa macchina hanno già scritto — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed e altri — incluse sessioni precedenti alla sua installazione. Include sei strumenti (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), un comando /deja e un recall automatico opzionale aggiunto al contesto di runtime. Indice BM25 locale, senza LLM, senza embedding, senza rete (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Memoria tra sessioni tracciabile e ricercabile per DeepSeek Harness: la conoscenza delle conversazioni come nodi di grafo tipizzati (TASK/SKILL/EVENT) e archi tipizzati.

Memoria di ripristino dai fallimenti: cerca e registra le lezioni di ripristino dai fallimenti tratte da sessioni di ingegneria reali, con recupero BM25 + RAG semantico e una base di conoscenza delle lezioni apprese.

Aggiunge una tela di conversazione modificabile a DeepSeek Harness, dove le connessioni del grafo selezionano il contesto per le richieste sulla tela, con ramificazione, unione e importazione di sessioni di agenti locali.

Memoria persistente supervisionata da LLM per agenti AI — recupero basato su grafo, conoscenza cross-sessione, binario singolo. Funziona con DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw e qualsiasi runtime agente.

Plugin di memoria persistente cross-agent e local-first per DeepSeek Harness (DSH), basato su Mnemon. Condivide la memoria a lungo termine tra gli agenti compatibili con Mnemon e aggiunge memoria di runtime, documenti di progetto ricercabili, richiamo semantico, grafo di conoscenza e un'interfaccia a barra laterale.

ThoughtDAG per DeepSeek Harness: trasforma la sessione DSH corrente in un grafo di pensiero modificabile su una tela infinita.

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.

Pannello di utilizzo nella barra laterale che attribuisce i token al sito relay che ha servito ciascuna richiesta, letto dalla configurazione del provider esistente: totali di oggi/mese/complessivi, ripartizioni per sito e per modello, una mappa di calore dell'attività annuale e i saldi New API / Sub2API / DeepSeek.

Memoria a lungo termine per DeepSeek Harness in semplice Markdown, un fatto per file, leggibile in qualsiasi editor. L'indice `MEMORY.md` ha un limite rigoroso di 200 righe / 25 KB imposto da `ctx.tools.guard()`: una scrittura che farebbe crescere l'indice oltre il limite viene rifiutata, mentre una riscrittura che lo riduce passa sempre, permettendo di compattare passo dopo passo un indice sovradimensionato. Il plugin non scrive mai ricordi da solo — cosa conservare è deciso da te e dal modello. Lo stesso archivio è utilizzato anche da Claude Code, Codex, Kiro e OpenClaw.

Memoria a lungo termine curata e basata su file per DeepSeek Harness — note markdown leggibili dall'uomo, un unico archivio di file di testo semplice condiviso tra gli host (ignorato da git quando si trova all'interno di un repository di progetto) e un limite deterministico dell'indice imposto da ctx.tools.guard()

Motore di report di ricerca verificabili per DeepSeek Harness con un registro delle evidenze indirizzato per contenuto, report sigillati versionati in cui ogni affermazione reca un verdetto di verifica e l'hash del manifest sigilla la directory, e orchestrazione di recupero che riutilizza le giunzioni ctx.web e ctx.jobs.

Memoria a lungo termine per gli agenti DSH — ricordi durevoli e ispezionabili con strumenti di richiamo, ricerca, navigazione e grafo della conoscenza, importazione da altri dieci strumenti di codifica IA e una pagina delle impostazioni.