Plugin

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.

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

Auto-evoluzione continua: stato dell'harness (prompt, memoria, skill, specifiche dei subagent) versionato, verificabile e sicuro per il rollback, raffinato dalle traiettorie di sessione, con gate di revisione e skill ricaricate a caldo.

Auto-evoluzione: l'agente monta/rimuove a caldo plugin persistenti su se stesso a metà sessione.

Ciclo di autoaffinamento continuo: memoria persistente, revisione e affinamento periodici, conoscenza condivisa tra sessioni e rollback automatico tramite uno strumento harness_refine richiamabile dal modello.

Controller di autoevoluzione con priorità alle evidenze: generazione delimitata di candidati Cordis, ammissione one-shot del Loader reale, valutazione Harbor e una discendenza journaled ripristinabile dopo un arresto anomalo.

Memoria tra sessioni per DeepSeek Harness con governance, auto-evoluzione e un percorso di scrittura con approvazione. Richiamo ordinato per calore, convenzioni d'ambiente, ciclo di vita dell'oblio, catene di sostituzione, difesa dal poisoning, auto-distillazione e una misurazione aperta.

Osserva le tracce di esecuzione dell'agente e attiva una revisione LLM al termine di ogni turno andato a buon fine quando scattano i segnali, cristallizzando flussi di lavoro riutilizzabili in skill registrate che migliorano progressivamente con le esecuzioni successive.

Long-term memory and self-evolving skills for the DeepSeek Harness · DeepSeek Harness 的长期记忆与自我演进能力 —— Plain Markdown on disk, no vector store

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。

Self-evolution actuator: consumes problem tickets mined from session logs, synthesizes skill candidates (zero-code tiers by default) behind an eval gate with hold-out canaries, then promotes to project .dsh/skills with human confirm and deterministic rollback.

Controlli componibili di lavoro, ragionamento, qualità e auto-evoluzione revisionata da umani per DeepSeek Harness Web.

Hermes-style self-evolution for DeepSeek Harness: a skill_manage tool that lets the agent save proven procedures as skills, prompt guidance for when to save them, usage tracking, and a background curator that keeps the self-authored skill library healthy

Verification-driven self-evolution loop: failure logs become verified AGENTS.md rules; in-session plugin (evolve_learn / evolve_apply / evolve_touch / evolve_recall), tool-verify gate, rule lifecycle, local recall.

Evidence-backed Skill self-evolution for DeepSeek Harness: redacted trajectory learning, quarantined proposals, arena validation, canary monitoring, automatic rollback.