Plugins

Histórico de entrada estilo terminal para o compositor web: recuperação por setas priorizando as extremidades, com restauração exata do rascunho/cursor, histórico persistente local do navegador, busca reversa com Ctrl+R e reconhecimento de contexto deslizante; a versão 0.5.0 adiciona uma camada de entrada inteligente — trechos entre sessões (/save, /load), modelos de prompt com variáveis, insights de reutilização e destaque de resumos de compactação.

Suíte de agentes de pesquisa: controle de objetivos de longo prazo com cadeias de evidência auditáveis, agendamento via cron, equipes multiagente de especialistas, memória de pesquisa auto-evolutiva (recall FTS5 + RRF), workspaces de projeto e uma UI de workspace personalizada.

Recuperação semântica, gerenciamento de recursos, recall automático (espaços duplos de usuário + agente) e memória de sessão para o DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sobre URIs viking://, gerenciamento de recursos memadd/memremove, status de observador memqueue, captura de sessão memcommit e geração de guias de habilidades memlearn.

O órgão de memória do Agent-Body: após 2 minutos de silêncio entra em sono leve e após 5 em sono profundo, onde regras determinísticas destilam a experiência real em cartões de memória (armadilhas, playbooks, pontos quentes, problemas não resolvidos, fatos). Comandos recebidos recuperam cartões relacionados por palavra-chave e os injetam no contexto; cartões sem uso decaem numa meia-vida e são arquivados em vez de excluídos. Também remove o ruído dos avisos de homeostase de todo o corpo: repetições dentro de uma janela são contadas em vez de reimpressas, e um aviso que se repete sem nunca sarar converge para um desvio de estado estacionário conhecido e silencia. A consolidação e a recordação não fazem chamadas ao modelo.

Uma entrada de steer em meio à execução para DeepSeek Harness Web: enquanto o agente trabalha, aparece uma barra de entrada acima do compositor para injetar pedidos de modificação na próxima decisão via agent.steer(), sem interromper a conversa. Os rascunhos persistem por sessão, mensagens injetadas não lidas podem ser recuperadas do balão, e há suporte a um prefixo de orientação opcional.

Fornece bases de conhecimento locais e remotas com recuperação no escopo de projeto e sessão, gravação controlada de volta e um console de gerenciamento Web integrado.

Plugin de memória DSH próprio: armazenamento persistente SQLite + guarda de auditoria em nível de banco (enforceAudit) + log de auditoria. Captura conhecimento automaticamente após as conversas, agentes recordam via memory_recall, com compartilhamento multiagente entre Claude Code/Codex/Cursor. Zero dependências externas.

Plugin de memória de longo prazo e autoevolução para DSH: captura L0 → extração de memória L1 → agrupamento de cenas L2 → persona de usuário L3, injeção automática de recordação, síntese de habilidades, totalmente local (SQLite FTS5 + jieba, recuperação vetorial opcional).

Memória entre sessões com lembrança determinística de zero token (bigram-Jaccard fundido com FTS5 BM25 via RRF, tokenização ciente do chinês), reforço que fortalece observações repetidas, e procedimentos cristalizados em arquivos SKILL.md refinados no lugar por um ciclo active-stale-archived com archive e rollback reversíveis. Ingest e disposal expõem um nível de autonomia escolhido pelo usuário; conflitos e gravações de alta importância sempre vão para revisão humana, e nada é autoapagado. Requer Node 22.5+.

Compactação de contexto protegida para DeepSeek Harness (dsh): a LLM propõe, os guardas deterministic decidem — redução eager por átomo (extract/summary/false sob guardas verbatim) + eviction preguiçosa do reference-graph (0-LLM) + recall byte-exato a partir de um log append-only.

Memória persistente local-first para DeepSeek Harness: injeção de hot-memory pré-etapa limitada, recall a frio BM25 exato e de bigramas chineses, seis ferramentas de agente, escritas lease-lock com gate de aprovação e recibos de recuperação, e governança somente leitura e candidatos de revisão de trajetória.

Plugin do DeepSeek Harness que se conecta a um PowerContext Server via HTTP para recall, memória, handoff, experiência e skills.

Adiciona uma persona configurável de empregada meio-gado humanizada com roleplay imersivo, modos de fala e uma memória leve em camadas com recall acionado por consulta.

Integração do TencentDB Agent Memory com captura de conversas, extração estruturada de memória, recuperação automática e ferramentas de busca de memória e conversas.

Uma única camada de memória para todas as ferramentas e agentes de IA: injeção de Context Bundle, recall no momento do prompt, ferramentas MCP e captura da thread do DSH ao final do turno.

Deixe seu dsh pronto para codificação séria. (Ferramentas x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Contexto como Variáveis, compactações cruzadas recuperáveis, revive completo de contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagente como função, workflow como função.

Lado DSH do ecossistema de memória dsh-ecolink: faz a ponte entre chat.deepseek.com e o DeepSeek Harness por meio de uma extensão de navegador que coleta tags de memória no formato DSM e injeta memórias recuperadas nos chats da web, um serviço local sem dependências que grava um pool de memória compartilhado, e este adaptador, que injeta memórias antes do passo e oferece a gravação de volta /ecolink-push; a compressão é transacional (pool de staging com commit/rollback).

Torne seu dsh pronto para programação séria. (Ferramentas x Esquemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, REPL IPython, Contexto como Variáveis, compactions cruzadas recuperáveis, restauração completa do contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent como função, workflow como função.

Captura automática sem LLM e um índice simbólico \[ENGRAM\] com divulgação progressiva, um protocolo de tarefa/evidência ESR-lite (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) e telemetria de uso por workspace com um benchmark offline de recordação (npm run eval).

Plugin de memória entre sessões para DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): extração automática, indexação SQLite FTS5, recuperação semântica RRF injetada no prompt do sistema a cada turno, manutenção agendada, consolidação LLM via ctx.llm, prevenção de explosão de contexto, identidade Soul global via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: grafo de contexto temporal, modelo de confiança, resumo no fim do turno. v0.6.0: embeddings semânticos locais (BAAI/bge-small-zh-v1.5), sem chamadas à nuvem. v0.6.1: corrigida a expansão de ~ na configuração de caminhos. Instalação sem configuração.

Plugin Context Assembler para DeepSeek Harness: montagem de contexto em blocos de tópicos, divisão de tópicos por pressão, rastreamento/reescrita de ferramentas, injeção de recall de realidade e planejamento de handoff.

Memória de grafo local em pré-visualização técnica para DSH e Codex: recorda evidências globais do proprietário e do projeto atual antes de cada turno, escreve registros de USER e ASSISTANT separadamente e preserva a proveniência de projeto, sessão, ator e fonte para um atlas visual e páginas de conhecimento citadas.

Memória de grafo local em pré-visualização técnica para DSH e Codex: recupera evidências globais do proprietário e do projeto atual antes de cada turno, grava registros de USER e ASSISTANT separadamente, e preserva a proveniência de projeto, sessão, ator e fonte para um atlas visual e páginas de conhecimento citadas.

Ponte de memória Honcho: sincroniza automaticamente cada turno de conversa com um serviço Honcho auto-hospedado, com ferramentas recall/search/remember/context/status, injeção de contexto ao iniciar a sessão e um painel de configurações visual.