Memória

Plugin local de base de conhecimento pessoal SAG para o DeepSeek Harness

Gancho de memória do L-clone: o DSH captura automaticamente ao final de cada turno (turn/end) em um cérebro externo; o botão «Painel do cérebro» na barra lateral da GUI Web abre a bancada de memória com um clique.

Conecta o DeepSeek Harness a um app desktop SiYuan (思源笔记) local: registra suas ferramentas de notas como mcp__siyuan__<tool>, expõe a IA configurada no SiYuan junto com seu loop de agente como mais uma ferramenta, inclui uma skill de notas e impõe um perfil readonly/authoring/full em cada chamada, mantendo a lista de ferramentas disponível quando o app está fechado.

Notas autoadesivas em todo o workspace em uma tela infinita: as notas são arquivos Markdown simples, criadas manualmente, capturadas de conversas ou destiladas pela IA, e podem ser devolvidas como contexto; inclui 12 ferramentas de modelo e 5 habilidades embutidas para criar, etiquetar, organizar, comparar e mesclar notas.

Lógica de compressão de contexto inspirada no cérebro humano que reduz drasticamente o uso de contexto e o consumo de tokens em tarefas longas.

Retoma um turno do agente que terminou após narrar sua próxima ação sem chamar nenhuma ferramenta: o guard reexecuta o log do turno em agent/turn-stopping, faz uma única pergunta de verdadeiro/falso a um modelo juiz e conduz o mesmo turno a executar mais um passo.

Audita cada turno concluído do assistente com um modelo revisor independente e orienta o agente a corrigir saídas com falha, com no máximo 2 rodadas de revisão por turno e padrões da pasta SOP injetados como dimensão extra de revisão.

Gestor de contexto para o DeepSeek Harness: resume automaticamente cada turno em registos ordenados por prioridade, injeta-os juntamente com notas fixadas entre sessões e texto personalizado em cada pedido ao modelo, e reduz intervalos reais de conversa de qualquer tamanho a resumos para poupar tokens. Persistente e seguro face a reinícios. NOTA: instalação manual em vários passos — copie as três pastas do pacote para profiles/node_modules e adicione as linhas fornecidas no cordis.patch.yml, depois reinicie o DSH; não é uma instalação padrão com um único comando.

Memória local de três camadas para o DeepSeek Harness: L1 memória instantânea (MEMORY.md/USER.md) lida sob demanda pelas ferramentas memory_* + L2 base de conhecimento pesquisável (fatos + SQLite FTS5, busca em chinês por tokenização de janela deslizante) + L3 importação de Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy e de documentos aprovados do Agent Hub (memory/global, memory/projects, decisões aceitas) com deduplicação por hash de conteúdo. A v0.2.0 removeu toda injeção automática: a memória entra no contexto só quando o modelo chama uma das 12 ferramentas memory_*, e os dados ficam no disco local.

Memória de longo prazo por projeto + global para a GUI web do dsh: endpoints POST /items separados, contexto de chamadas de ferramenta fundido em itens de memória como resumos compactos, com deduplicação e persistência por sessão.

Espaços de memória entre sessões governados por humanos, com relações independentes de origem e de consumidor, proveniência, versionamento e revisão da injeção antes do envio.

Memória entre sessões de livro-razão duplo: extrai automaticamente fatos duradouros das conversas para MEMORY.md e mantém um livro-razão de projeto PROGRESS.md, recordando ambos em cada nova sessão.

Memória de decisões e objetivos com linhagem: comandos explícitos e uma ferramenta de modelo registram decisões de forma determinística, um cartão de status as reancora ao longo da compactação, um fluxo de eventos sem perdas com recuperação BM25+jieba dá suporte a isso, e uma suíte de regressão de fidelidade em nível de cenário controla os releases.

Memória entre sessões para DeepSeek Harness via o domínio de armazenamento oficial: memórias persistem através de ctx.storage (tabela storageDomain) e são injetadas no system prompt através de uma seção registrada (memory:recall), com ferramentas memory_save / memory_forget para que o agente leia e escreva sua própria memória (maxMemories configurável).

Ciclo de vida da memória local para o plugin oficial Hindsight no DSH desktop: iniciar/parar com um clique o daemon hindsight-embed, início automático na inicialização, parada ao sair, oculta a janela do console uv.exe e instala o vault/modelos em outra unidade.

Memória de arquivos em camadas para DeepSeek Harness com notas USER/MEMORY por espaço de trabalho, consolidação em segundo plano e recuperação híbrida de sessões.

Ferramentas de agente para um servidor mem0 auto-hospedado: adicionar, pesquisar, obter, atualizar, excluir, histórico, redefinir e status de memórias, com um cartão de configuração no painel de configurações.

Gerenciador de assistentes no estilo Hana para DSH: gerenciamento visual de predefinições (cartões, personalidades yuan, recorte de avatar) e uma pilha completa de memória Hana (resumos contínuos, compilação em camadas, armazenamento de fatos SQLite, memória profunda).

Memória nativa por workspace sobre as próprias costuras do harness: fatos e um perfil sempre ativo, porém limitado, na unidade JSON do domínio de armazenamento, gravações com aprovação e citações `(sessionId, seq)`, recuperação determinística e FTS de session-query sobre sessões passadas — sem servidor externo, sem SQLite personalizado.

Examina as habilidades visíveis para a sessão atual e as classifica por relevância em relação à conversa recente.

Gerador offline de QR code (SVG/PNG/ASCII) e código de barras (Code128/EAN-13) para DeepSeek Harness, sem rede e sem shell.

Plugin de imposição do protocolo de memória: faz a ponte com o servidor MCP opencode-memory, força memory_weave antes das chamadas de ferramenta, ingere automaticamente as interações e injeta contexto de memória nas etapas do agente.

Memória de transferência autoexplicativa por diretório de trabalho e branch do git: registra os turnos, condensa-os em Markdown conciso e injeta o resultado em sessões futuras a partir de ~/.agent/agent-handoff, compatível byte a byte com o pi-handoff

Sistema de memória de longo prazo estruturado para o DeepSeek Harness — pares breve/completo baseados em unidades, com injeção automática