플러그인

Hindsight는 학습하는 에이전트 메모리입니다. 자동 리콜 및 유지 기능을 갖춘 장기 프로젝트 메모리, 지식 페이지, 심층 회고, 저장소별 메모리 뱅크를 제공합니다.

DSH 및 다른 코딩 에이전트를 위한 공유 Markdown 메모리, 자동 캡처, 단계 전 컨텍스트 주입, 검색 가능한 리콜, 리뷰 패널을 통한 메모리-스킬 자기 진화를 제공합니다.

Mnemon 기반의 DeepSeek Harness(DSH)용 크로스 에이전트, 로컬 우선 영구 기억 플러그인. Mnemon 지원 에이전트 간에 장기 기억을 공유하며 런타임 메모리, 검색 가능한 프로젝트 문서, 시맨틱 리콜, 지식 그래프, 사이드바 UI를 추가합니다.

니모닉 레이어입니다.

세션 간 장기 기억 + 백그라운드 자기 진화(5개 트랙: 기억/git 브랜치 인식/스킬 진화)입니다.

DeepSeek Harness용 장기 기억은 일반 Markdown 형식으로, 파일당 하나의 사실을 저장하며 모든 편집기에서 읽을 수 있습니다. `MEMORY.md` 인덱스는 `ctx.tools.guard()`에 의해 200줄/25KB의 엄격한 상한이 적용됩니다. 상한을 초과하는 쓰기는 거부되지만, 크기를 줄이는 다시 쓰기는 항상 허용되어 비대해진 인덱스를 단계적으로 압축할 수 있습니다. 플러그인 자체는 기억을 쓰지 않으며, 무엇을 남길지는 사용자와 모델이 결정합니다. 동일한 저장소는 Claude Code, Codex, Kiro, OpenClaw에서도 사용됩니다.

DeepSeek Harness용 로컬 Git 기반 장기 메모리: 하이브리드 CJK/영어 검색, 인용된 컨텍스트, 트랜잭셔널 동기화, 미리보기, 롤백을 지원한다.

DeepSeek Harness용 3계층 메모리 제어 평면: 영구 런타임 컨텍스트, 검색 가능한 프로젝트 문서, 플러그 가능한 장기 메모리, 스마트 라우팅, 감독된 에이전트 워크플로, WebUI 및 헤드리스 도구.

DeepSeek Harness를 위한 엄선된 파일 기반 장기 기억 — 사람이 읽을 수 있는 마크다운 노트, 여러 호스트에서 공유되는 단일 일반 텍스트 파일 저장소(프로젝트 저장소 내부에 있을 경우 git-ignore 처리됨), 그리고 ctx.tools.guard()로 강제되는 결정론적 인덱스 상한

DSH 에이전트를 위한 장기 기억 — 내구성 있고 검사 가능한 기억과 회상, 검색, 탐색, 지식 그래프 도구, 10개의 다른 AI 코딩 도구에서의 가져오기 및 설정 페이지를 제공합니다.

최근 대화는 선명하게 남고, 오래된 대화는 소멸하는 대신 요약으로 남습니다. StrataGate는 DeepSeek Harness에 6층의 시간 감쇠 메모리를 제공하고, 오래 지속되는 사건과 관계는 지식 그래프로 정착합니다. 다른 AI에서의 기억도 함께 가져올 수 있어 — 다시 시작할 필요가 없습니다.

dsh용 인과 메모리: 의존성 없는 MCP stdio 브리지로 causal-memory 서버의 17개 도구를 깔끔한 이름(mcp__ 접두사 없음)으로 마운트합니다. 로컬 SQLite 저장소에서 컴팩션 후에도 유지되는 유형 관계(caused / enabled / prevented)의 결정 → 결과 엣지와 고정된 시스템 프롬프트 섹션을 제공합니다. PATH에 causal-memory 서버 바이너리가 필요합니다(pip install causal-memory 또는 사전 빌드 릴리스).

DeepSeek Harness(dsh) 플러그인 — dsh web을 SillyTavern 스타일의 롤플레이 프론트엔드로 바꿉니다: 캐릭터 카드, 프롬프트 프리셋, lorebooks, 페르소나, BM25 장기 기억, world-state deltas, 그리고 롤백 가능한 floor operations를 모두 dsh 에이전트 런타임 위에서 제공합니다.

Claude Code에서 영감을 받은 Auto Memory와 Codex에서 영감을 받은 Session 통합을 결합해 DeepSeek Harness에 단순하고 투명하며 컨텍스트 효율적인 장기 기억을 제공합니다.

DeepSeek Harness의 장기 메모리: 다중 채널 검색과 진화하는 메모리 저장소.

StrataGate는 DeepSeek Harness에 세션 간 사용자 선호, 프로젝트 결정, 대화, 도구 결과를 위한 진화하는 로컬 우선 장기 기억을 제공합니다. 사용자 조정 가능한 시간 감쇠로 기록을 누적하고, 실제 답변 사용을 통해 기억을 강화하며, 작업 공간을 인식하는 사용 횟수를 표시하고, 회수된 증거를 원본 메시지까지 추적 가능하게 유지합니다.

DSH를 위한 장기 메모리: 대화를 원자적 사실, 장면 요약, 페르소나 프로필로 자동 증류하고 모든 모델 단계 전에 관련 메모리를 주입. 설정 없이 바로 사용 가능 — BM25 + 벡터 하이브리드 검색, 선택적 오프라인 로컬 임베딩, 채팅/업무 패밀리 분리.

ShiGuang Memory Engine(SGME) 브리지: HTTP를 통한 멀티 에이전트 공유 장기 메모리 — L0/L1/L1.5/L2 정제, 시나리오 기반 주입, 통합 검색, 능동적 케어 시그널(memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), `dsh-sgme`로 설치 가능

DSH용 장기 기억 및 자가 진화 플러그인: L0 캡처 → L1 기억 추출 → L2 장면 그룹화 → L3 사용자 페르소나, 자동 회상 주입, 스킬 합성, 완전 로컬 동작(SQLite FTS5 + jieba, 선택적 벡터 회상).

세션 간 메모리와 제로 토큰 결정적 회상(bigram-Jaccard를 FTS5 BM25와 RRF로 결합, 중국어 인식 토큰화), 반복 관찰을 강화하는 강화, 그리고 active-stale-archived 수명 주기에서 제자리로 다듬어지는 SKILL.md 파일로 구체화되는 절차를 제공합니다. archive와 rollback은 되돌릴 수 있으며, ingest와 disposal은 각각 사용자가 선택한 자율성 단계를 노출합니다. 충돌과 중요도가 높은 쓰기는 항상 사람 검토로 가며, 어떤 것도 자동 삭제되지 않습니다. Node 22.5+가 필요합니다.

DeepSeek Harness용 NeatMem 장기 기억 플러그인으로, neatmem 서버에 대한 얇은 REST 클라이언트입니다.

hermes-agent MEMORY.md / USER.md 메커니즘의 충실한 DSH 포팅: 제한된 듀얼 뱅크 메모리(2200/1375자), 단일 `memory` 툴(add/replace/remove/batch), 세션별 고정 스냅샷 주입, 넛지 알림, DSH 네이티브 JSON 저장 — 외부 종속성 0, LLM 비용 0.

soul.md 페르소나 카드와 장기 메모리를 관리하며, 워크스페이스와 세션별 페르소나 선택, 읽기/업데이트 도구를 제공.

Zero-LLM 자동 캡처와 점진적 공개를 갖춘 상징적 \[ENGRAM\] 인덱스, ESR-lite 작업/증거 프로토콜(esr_task / esr_node / esr_close / esr_link), 그리고 오프라인 회상 벤치마크(npm run eval)가 포함된 workspace별 사용 원격 측정.