プラグイン

バンドルされたランタイム依存や外部サービスを一切使わないローカル完結のプロジェクトメモリ：真実のソースとしてのJSONと生成されるPROJECT_MEMORY.md、プロンプトプレフィックスのキャッシュ安定性のためのトークン上限付き・セッション凍結のHot Memory、キャッシュ済みのクロスプロジェクトBM25リコール、信頼できるセッション/ターンの来歴、書き込み前の重複/競合ガバナンスの説明可能性、編集可能な重要度/ピン/タグ/置き換え/アーカイブのライフサイクル、設定可能なトップレベルのターン終了時蒸留、そして検索・検査・診断・ライブ設定のためのバイリンガルWeb GUI。

会話の自動蒸留: バックグラウンドのサブエージェントによる振り返りと Skill の作成/更新。

ShiGuang Memory Engine(SGME)ブリッジ。HTTP 経由でマルチエージェント間の共有長期メモリを実現します——L0/L1/L1.5/L2 の抽出、シナリオベースの注入、統一検索、プロアクティブなケアシグナル(memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack)に対応。`dsh-sgme` としてインストール可能です。

DeepSeek Harness (DSH) のクロスセッション記憶プラグイン：対話モデルが進めながら記憶する Markdown プロジェクト記憶、トピックファイルの段階的開示、任意のバックグラウンドサイレント蒸留、プロジェクト単位の分離とホット更新される設定パネルをサポート。仕組みは Claude Code auto memory に対応。| Agent 管理のクロスセッション Markdown メモリ：段階的開示の topic files、任意の silent distillation、プロジェクト単位の分離。Claude Code 対応。

「記憶の宮殿」というメタファーに基づくセッション横断の長期記憶です。二重スコープの SQLite ストア（ユーザー＋git origin ごとのプロジェクト）、RRF 融合と新しさ／証拠によるランキングブーストを備えた FTS5＋ローカルベクトルのハイブリッド検索、セッションログからの自動取り込み（最終ターンを含む）、来歴の監査チェーン、統合による蒸留と減衰による忘却、そして設定ページの Memory Library パネル（回廊トポロジー、ツアーバトラー、改装リスト）を提供します。

3層のエージェント記憶ハーネス: 常時有効な L1 の CLAUDE.md、L2 のインデックス、テンプレート付きの L3 詳細スケルトン、保護されたファイルへの書き込みを1回限りの承認トークンなしでは遮断するゲート、判定なしのイベントログ、週次の蒸留、TDD 実行ループ用スキル。

ガバナンス、自己進化、承認ゲート付き書き込みパスを備えた DeepSeek Harness のセッション横断メモリ。ヒートランク想起、環境規約、忘却ライフサイクル、置換チェーン、ポイズニング防御、自動蒸留、そしてオープンな計測。

DeepSeek Harness 向けの人間可読な Markdown メモリ: ユーザーレベル（~/.deepseek-harness/MEMORY.md）+ ワークスペースレベルのメモリを毎ターン注入し、要約付きの日次ログを自動作成、既存の WorkBuddy/CodeBuddy のメモリディレクトリをブリッジ、dedup 内蔵の memory_note / memory_note_user / memory_read ツールとバイリンガル設定ページを備える。平文ストレージで、データベースは不要。

蒸馏主管（distillation-director）：把一本书蒸馏成可执行 Agent 技能的判态制元技能（V4.6：V4.3–V4.5 防坑体系与判官工作流之上，增 §21 **强制门禁**——gate_start 开工自证闸（手册哈希＋条款逐字抄录＋执行单＋机器层＋官方模板）／gate_stage 阶段依赖链（前阶段未过不得进入）／preflight 自动纳入活跃蒸馏任务）

Layered memory for DSH whose agent-facing surface is 10 tools: high-privilege writes (memory_add, memory_delete, memory_import), rumination controls (memory_ruminate, _cancel, _status), and a memory graph (memory_search_graph, memory_expand_graph_node), built over an L0-L3 distillation pipeline that recalls and injects relevant memories before each model step.