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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.

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

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.

La memoria che sogna — memoria tra sessioni per DeepSeek Harness: ti ricorda tra le sessioni, si auto-consolida nel sonno (autoDream), congela i ricordi in conflitto perché tu li esamini e mantiene un audit trail riproducibile. Ricerca semantica locale offline-first su SQLite con mirror Markdown modificabili a mano, un grafo di entità, un pannello interattivo della memoria, oltre a un'API esterna e una CLI.

Sticker di meme per la chat: invio solo testo, invio automatico in base all'umore, selettore in stile QQ/WeChat, apprendimento automatico, pacchetti personalizzati.

La memoria che sogna — memoria tra sessioni per DeepSeek Harness: ti ricorda tra le sessioni, si autoconsolida nel sonno (autoDream), congela i ricordi in conflitto per la tua revisione e mantiene una traccia di audit riproducibile. Ricerca semantica locale offline-first su SQLite con mirror Markdown modificabili a mano, un grafo di entità, un pannello memoria interattivo, più un'API esterna e una CLI.

La memoria che sogna — memoria tra sessioni per DeepSeek Harness: si ricorda di te tra le sessioni, si autoconsolida nel sonno (autoDream), congela le memorie in conflitto per la tua revisione e mantiene una traccia di audit riproducibile. Ricerca semantica locale offline-first su SQLite con specchi Markdown modificabili a mano, un grafo delle entità, un pannello memoria interattivo, più API esterna e CLI.

Motore di memoria tra sessioni per DeepSeek Harness: archivio SQLite + specchio Markdown modificabile dall'utente, consolidamento autoDream, ricerca semantica offline (vettorizzazione/riordino/clustering locali), timeline entità-attributo, Sleep Mode, autoSummarize con modello personalizzato e 7 strumenti di memoria.

Richiamo della cronologia delle conversazioni per DSH: recupero a tre livelli (letterale/fuzzy/semantico) sul testo originale di ogni sessione passata, completamente locale e offline — l'AI non dimentica mai ciò che le hai detto. Installazione con un comando tramite `dsh.bundle.patch`, il livello semantico gira in un thread worker.

Ricerca di meme, in modo divertente: descrivi l'atmosfera e l'agente trova e invia un meme vero che si adatta davvero.

Ricerca semantica locale di codice per DeepSeek Harness: indicizzazione a livello di frammento consapevole dei simboli, embedding lessicali offline o un endpoint compatibile OpenAI, e retrieval ibrido vettoriale + BM25 fuso con RRF - tre strumenti dsh più una CLI sema.

Persistent, searchable, per-project memory for the DeepSeek Harness: decisions, rules, and sprint context in a queryable DuckDB file, rules enforced on every model request, with a full management UI in the Web Client

Permanent memory plugin for DSH with vector search, LLM reflection, and knowledge pages.

Auto-supplement QMD semantic search when the model greps/globs a knowledge-base directory: zero-dependency DSH plugin, async injection via next-step, no manual invocation.