플러그인

OpenViking memory and context bundle for DeepSeek Harness: pre-step auto-recall and profile injection, session capture, `viking://` URI guarding, and recall/write memory tools backed by an OpenViking server.

Hindsight, agent memory that learns: long-term project memory with auto recall and retain, knowledge pages, deep reflection, and per-repo memory banks.

AI 에이전트를 위한 LLM 감독형 영구 메모리로, 그래프 기반 회상, 세션 간 지식 공유, 단일 바이너리를 특징으로 합니다. DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw 등 모든 에이전트 런타임과 함께 작동합니다.

Noema long-term memory plugin for DSH: durable, inspectable agent memory with recall tools and a settings page.

Mnemon 심층 통합: 로컬 3단계 메모리(Runtime Memory, 검색 가능한 Documents, 감독형 Memory Spaces)를 제공합니다.

Recall any user message: rolls the conversation (official session fork) and workspace files (per-message shadow git snapshots) back to before it, with a diff-preview confirmation panel.

Local-first persistent memory infrastructure for DeepSeek Harness: bounded hot-memory bootstrap, explainable cold recall (exact + Chinese BM25), lease-lock transactional writes, read-only governance, and trajectory review. Pure Python + Markdown, zero ext

HTTP를 통해 PowerContext 서버에 연결하여 회상, 메모리, 핸드오프, 경험, 스킬 기능을 제공하는 DeepSeek Harness 플러그인입니다.

Semantic retrieval, resource management, auto-recall (user + agent dual spaces) and session memory for DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob over viking:// URIs, memadd/memremove resource management, memqueue observer status, memcommit session capture, and memlearn skill playbook minting.

리서치 에이전트 스위트입니다: 감사 가능한 증거 체인을 갖춘 장기 목표 제어, cron 스케줄링, 멀티 에이전트 전문가 팀, 자기 진화형 리서치 메모리(FTS5 + RRF 회상), 프로젝트 워크스페이스, 커스텀 워크스페이스 UI를 제공합니다.

Technical-preview local graph memory for DSH and Codex: recalls owner-global and current-project evidence before each turn, writes USER and ASSISTANT records separately, and preserves project, session, actor, and source provenance for a visual atlas and cited knowledge pages.

DeepSeek Harness 웹 컴포저용 터미널 스타일 입력 히스토리: 엣지 우선 화살표 이동과 정확한 초안/커서 위치 복원, 브라우저 로컬에 저장되는 히스토리, Ctrl+R 역방향 검색, 워크스페이스 범위 회상, 완전히 커스터마이즈 가능한 키 바인딩, 슬라이딩 컨텍스트 인식 기능

Long-term memory & self-evolving plugin for DSH: L0 capture → L1 memory extraction → L2 scene grouping → L3 user persona, auto recall injection, skill synthesis, fully local (SQLite FTS5 + jieba, optional vector recall).

모든 AI 도구와 에이전트를 위한 단일 메모리 레이어: Context Bundle 주입, 프롬프트 시점 회상, MCP 도구, 턴 종료 시 DSH 스레드 캡처를 제공합니다.

DSH Web UI용 메시지 회수(철회) 플러그인입니다: 각 사용자 메시지에 실행 취소 버튼을 두어 해당 턴과 그 이후를 영구적으로 제거하되, 코드 변경 사항은 되돌리지 않습니다.

경험 기반 근육 기억을 활용한 작업 계획 기능입니다: 과거 해결책을 조건반사적으로 회상하고, LLM 능력을 매칭하며, 교훈을 자동으로 영구 저장합니다.

Honcho memory bridge: auto-syncs every conversation turn to a self-hosted Honcho service, with recall/search/remember/context/status tools, context injection on session start, and a visual settings panel.

BM25 키워드 기반 메모리 회상

CBDC 권한 게이팅이 적용된 제한적 로컬 메모리: SQLite + FTS5 클레임, 설명 가능한 use/verify/ignore 판단이 포함된 범위 기반 회상과 전체 감사 추적, /memory 명령어, 호출당 최대 3개 클레임/1200자 삽입, 추가 모델 호출 없음

Biomimetic memory system for DeepSeek Harness: plain-Markdown data layer, memory tools, frozen-snapshot injection, graded approval gating, structured audits, memory metabolism (dream), memory pins, semantic recall, /memory command, and cross-session retrieval.

给 DeepSeek Harness 补上时间轴记忆：定宽只追加的事实日志 + agent 自己维护的摘要金字塔，固定阅读预算下 recall 成本不随记忆量增长。

Pure ↑/↓ input history for the DSH web composer: recall previously sent messages with arrow keys. Nothing else.

Automatic cross-session GoodMemory recall and writeback for DeepSeek Harness

DSH plugin: automatic dual-peer Honcho v3 memory, contextual recall, search, reasoning, conclusions, and health diagnostics