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Cofre de memória entre sessões: ferramentas remember / recall / forget, injeção de prompt por turno e um navegador de entradas na página de configurações

Guarda-popup para logs de sessão: abre com a Web UI em um intervalo de lembrete configurável (10 min-3 h), com backup incremental em um clique de cada session.jsonl(.zstd) em ~/.dsh/sessions em formato bruto ou de chat legível.

Regista um pack de skills SpecWorkflow para clarificação de requisitos, especificações de implementação, execução, revisão de entrega, planeamento de correção, diagnóstico de bugs e pesquisa com base em fontes.

Predefinição de agente de fluxo de trabalho de engenharia para dsh: cinco fases com portões (esclarecimento de requisitos, aprovação de plano, TDD, subagentes paralelos, finalização verificada) com seis habilidades de fluxo de trabalho adaptadas de obra/superpowers.

Ferramentas de subscrição RSS/Atom (list/add/remove/fetch/check/search/opml_import/opml_export/health) com pesquisa por palavras-chave entre feeds, obtenção incremental baseada em cursor e importação/exportação OPML, persistidas nas configurações.

Busca de sessões na barra lateral que constrói seu próprio índice em vez de reutilizar o de texto completo do DSH: alternância entre título e conteúdo em uma única entrada, resultados agrupados por sessão com o snippet mais forte e tags de usuário/resposta/ferramenta, além de sincronização incremental baseada em marcas d'água, remoção de sessões arquivadas e uma reconstrução sombra que nunca bloqueia o índice ativo.

Entrada com uma só mão e sem teclado para o compositor: prima e mantenha o rato na caixa de entrada, fale, largue — o texto fica no rascunho, e deslizar para cima cancela sem deixar uma meia frase para trás. Não há botão de microfone para acertar nem atalho para memorizar; a mão nunca precisa de sair da área de entrada, o que é essencial quando a outra mão está ocupada. O reconhecimento corre totalmente offline (SenseVoice via sherpa-onnx, sem chave de API, o áudio nunca sai da máquina).

Pesquisa de concursos e inteligência de propostas no DeepSeek Harness, com pesquisa de projetos propostos, triagem por regras, revisão humana e exportações para Excel/PDF usando o MCP Qichacha autorizado pelo utilizador.

Memória entre sessões para o DeepSeek Harness com governança, autoevolução e um caminho de escrita com aprovação. Recordação ordenada por calor, convenções de ambiente, ciclo de esquecimento, cadeias de substituição, defesa contra envenenamento, autodestilação e uma medição aberta.

Plugin de memória Honcho da Plastic Labs: injeta o perfil do usuário, resumo da sessão e conclusões relevantes no início da sessão, envia cada turno ao Honcho em segundo plano com segredos redigidos, e adiciona ferramentas honcho_search / honcho_chat / honcho_remember além do comando de status /honcho; configurado pelo ~/.honcho/config.json compartilhado com as outras integrações Honcho, contra o honcho.dev hospedado ou uma instância auto-hospedada.

Busca em texto completo em nível de mensagem nas sessões do DSH por meio de um índice FTS5 trigram (user / assistant / steering / tool com filtros por tipo), resultados deduplicados entre sessões de fork/continuação, pré-visualização de contexto somente leitura com rolagem automática até a mensagem em foco, salto com um clique para a sessão real e reconstrução incremental/completa do índice com verificação de integridade; o i18n zh/en segue o serviço de locale do Host.

Memória markdown de longo prazo entre sessões com estrutura tipo wiki-LLM e persona SOUL.md, injetada no início da sessão (por padrão só após a primeira mensagem do usuário e só na sessão ativa), mais fluxos remember/recall/consolidate/forget, habilidade de memória embarcada, ferramentas de migração pack/unpack e aviso de recordação em primeira pessoa no tempo ocioso que revela memórias reais com voz de companheiro.

O GPT planeja DAGs de dependência, os workers DeepSeek executam tarefas com paralelismo adaptativo e um revisor GPT opcional audita diffs incrementais de Git e conduz rodadas de reparo.

Estúdio de conteúdo para Conta Oficial do WeChat: escrita em rotação para evitar homogeneização, playbook de remediação para baixa criatividade, baseline visual de imagens de bênção, pipeline gpt-image com aceitação por OCR e a API web de rascunho xiaolvshu medida na prática.

Backend de memória vetorial + em grafo: ferramentas observe/remember/search/recall contra um servidor memoria local, combinando recuperação semântica HNSW, busca por palavras-chave FTS5 e sinais de grafo de conhecimento via ranking RRF, com persistência automática ao final do turno e isolamento de namespace por agente

Lists the Markdown documents, images and video that already exist anywhere in the session workspace in the DSH sidebar, ranked by relevance to the current conversation: recent messages are matched locally against document title, summary and body with IDF weighting, with no model calls and no network. Because the list is scanned from the workspace instead of remembered, restarting DSH or starting a new session does not empty it. Images and video preview in place, with relative-path images resolved and video streamed over HTTP Range. The same ranking is exposed to the agent as a knit_docs tool, which returns the most relevant documents along with the passage that matched in each, where one is found.

Unit conversion toolbox covering 20 categories — length, mass, temperature, area, volume (incl. US cooking units), speed, time, data sizes (decimal MB vs binary MiB), data transfer rates (Mbps vs MB/s), acceleration incl. g-force, illumination (lux / foot-candle), pressure, energy, angle, frequency, power incl. three horsepower definitions, force, torque, typography (px/pt/em/rem), and fuel economy (mpg ↔ L/100km). Two tools — convert_unit and list_units — zero runtime dependencies, pure arithmetic; each result includes the formula applied.

Injeta requisitos duráveis de "o que fazer" e "o que não fazer" definidos pelo usuário no modelo no início da conversa.

Interface de terminal para o DeepSeek Harness em hosts de salto e ligações de alta latência: ANSI simples, repintura incremental e uma sessão que sobrevive a uma ligação SSH perdida (retome-a a partir do registo).

Um interrupt button verde ao lado da caixa de envio: interrompe silenciosamente um agente em execução, que então resume seu progresso e pede seus novos requisitos, com um interrupt prompt personalizável.

Montagem incremental de arquivos com deduplicação de leitura: intervalos de linhas já montados nunca são reenviados ao modelo, alterações em disco invalidam e remontam, com uma aba de Arquivos Montados e contabilização de economia de tokens

Memória entre sessões com escopo por projeto: snapshot do PROJECT.md injetado na primeira mensagem do usuário, ferramenta memory_remember e autorreflexão após tarefas ReAct; cada projeto mantém seu próprio arquivo de memória

Same-origin in mechanism with the two loudest lines in context compression. The code-skeleton gate follows the skeletonization approach of Headroom (Apache-2.0), whose published headline is 20% fewer tokens for coding agents and 60–95% fewer tokens for JSON, same answers. The estimator channel follows TokenPilot (arXiv:2606.17016), which reports up to 60% lower cost for long-session agents. Both figures are theirs, quoted as-is; this plugin ships no benchmark of its own and claims no reduction of its own. What it adds for DeepSeek Harness: choose a compression profile, set the Auto Compact trigger level and toggle code-skeleton compression from one settings section, with exact DeepSeek V4 tokenizer measurement, same-revision count verification, and fail-open behaviour that keeps the original tool results on unsupported models.