プラグイン

Hindsight は学習するエージェントメモリです。自動リコールと保持による長期プロジェクトメモリ、ナレッジページ、ディープリフレクション、リポジトリごとのメモリバンクを備えています。

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。

DSH エージェント向け経験記憶と振り返り：タスク後に教訓候補を自動抽出し、後の関連タスクでユーザーが確認した教訓を想起。出典追跡、プロジェクト別検索、競合処理、利用フィードバック、期限切れレビューに対応。経験の記録と想起は個別に制御でき、AGENTS.md への書き込みにはプレビューと明示的な適用が必要。設定パネル内に4段階の初回ガイドを表示。

DSH 向けの実行規律スイート。同一リトライの遮断、強制的な振り返り、todo の強制実施、メモリの重複排除、経験のスキル化（11 プラグイン+6 スキル）を提供します。

プロアクティブマルチモデルスケジューリングプラグイン:重複除去と緊急度ランキング付きマルチソースシグナル取り込み、実行/延期/却下/ユーザー確認の 4 方向デシジョンエンジン、並列モデル実行付き DAG プラン生成、自動リトライとモデル切替付き品質リフレクション、タスクパターンと教訓の長期メモリ、遺伝的アルゴリズムによる戦略進化、sandbox 評価とカナリーロールアウト。

DeepSeek Harness（dsh）上の自己進化型エージェントフレームワーク。メモリ、振り返り、ゲート、指標、監査可能な進化ループを扱う40個のCordisプラグインと4つのプリセットを備えます。1コマンドでの導入ではありません。リポジトリをクローンし、install/install.sh --profile=web を実行します（bash、Node 20+、python3、初期化済みプロファイルを持つ DSH 0.1.7-rc.1 以降が必要）。その後、再起動してください。

セッションの作業内容を背景の観察・振り返りにまとめ、圧縮後もコンテキストを維持します。

すべての dsh プロンプトをローカルの agent-feedback-loop フィードバックメモリパイプラインに流します — 不満を捕捉し、オフラインでレビューして内省にまとめ、コンパイルされた再発ルールのコンテキストをそのターンに付与し、プロンプトをブロックすることはありません。agent-feedback-loop ランタイムが必要です。後から agent-feedback-loop install を実行すると既存の dsh プロファイルが自動的に接続されます。

プロジェクト単位のセッション間メモリ。最初のユーザーメッセージに PROJECT.md のスナップショットを注入し、memory_remember ツールと ReAct タスク後の自動振り返りを提供します。プロジェクトごとに独自のメモリファイルを保持します。

Reflect2Evolve 記憶プラグイン：L1/L2/L3 階層メモリ、内省に重み付けした価値の逆伝播、タスク横断の方針学習、skill の結晶化、OpenClaw/Hermes Agent/DeepSeek Harness 向けの3層検索。

DSHセッション用リフレクションレイヤー。価値観/好み/習慣の各層にまたがる3〜7項目の世界観を少しずつ書き換え、精神状態・健康・残高を追跡し、Bilibili/Douyin動画を取り込み、監査可能な成長記録を保持。動画取り込みは任意でサイトcookieが必要。Douyin解析にはEdge/Chromeとyt-dlpも必要です。

長いセッションをバックグラウンドで観察・振り返りに要約し、system promptのセクションとして注入します。準備済みメモリーから圧縮要約を生成し、設定ページと出典に基づく想起機能を備えます。

DSH向け永続メモリープラグイン。ベクトル検索、LLMによるリフレクション、知識ページを備えます。