Plugins

Pacote de memória e contexto OpenViking para o DeepSeek Harness: recuperação automática pré-etapa e injeção de perfil, captura de sessão, proteção de URI `viking://`, e ferramentas de memória para recuperar/gravar com suporte de um servidor OpenViking.

Memória Markdown compartilhada para DSH e outros agentes de codificação, com captura automática, injeção de contexto pré-etapa, recuperação pesquisável e autoevolução de memória para skill por meio de um painel de revisão.

Painel de insights de contexto do DSH: painel de Context + comando /context + navegador de Context — gerenciamento completo do ciclo de vida do contexto com composição categorizada, detalhes de conteúdo, tendências de evolução, eventos de compactação/injeção e estatísticas.

Lê os arquivos de sessão que trinta e três outros agentes de código nesta máquina já escreveram — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed e outros — incluindo sessões anteriores à sua instalação: seis ferramentas (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), um comando /deja e recall automático opcional adicionado ao contexto de execução. Índice BM25 local, sem LLM, sem embeddings, sem rede (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Conecta o dsh a um runtime local do SandBase Harness via stdio MCP para gerenciar agentes e sessões, transmitir turnos, inspecionar artefatos e cancelar tarefas.

Skill de design para interfaces e gráficos de marketing no canvas do Superdesign: lê o repositório para obter contexto, extrai seu sistema de design e, em seguida, gera e itera, por meio da CLI do Superdesign, rascunhos de design ramificáveis, páginas de fluxo e componentes reutilizáveis.

Adiciona uma tela de conversação editável ao DeepSeek Harness, onde as ligações do grafo selecionam o contexto para pedidos da tela, com ramificação, fusão e importação de sessões locais de agentes.

Plugin de memória persistente entre agentes e local-first para o DeepSeek Harness (DSH), desenvolvido com Mnemon. Ele compartilha memória de longo prazo entre agentes compatíveis com Mnemon e adiciona memória em tempo de execução, documentos de projeto pesquisáveis, recall semântico, grafo de conhecimento e uma interface de barra lateral.

Memória persistente supervisionada por LLM para agentes de IA — recuperação baseada em grafo, conhecimento entre sessões, binário único. Funciona com DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw e qualquer runtime de agente.

O plugin oficial billion-context: um plugin de compressão de contexto para janelas de contexto pequenas (um contexto de 100K é suficiente), economia de tokens (5× menos tokens) e sessões únicas de um mês (bilhões de tokens).

Camada mnemônica.

ThoughtDAG para DeepSeek Harness: transforma a sessão DSH atual em um grafo de pensamento editável em uma tela infinita.

Memória PLUR para o DeepSeek Harness — engramas injetados diretamente no prompt, sem necessidade de chamada de ferramenta

Memória de longo prazo local com Git para o DeepSeek Harness com recuperação híbrida CJK/inglês, contexto com citações, sincronização transacional, pré-visualizações e rollback.

Move uma sessão DSH existente para outro preset de agente através de um handoff de cinco seções visualizável, preservando a sessão de origem e pausando o destino para confirmação ou continuando imediatamente.

Plano de controle de memória em três níveis para DeepSeek Harness: contexto de runtime persistente, documentos de projeto pesquisáveis, memória de longo prazo plugável, roteamento inteligente, fluxos de trabalho de agente supervisionados, WebUI e ferramentas headless.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: lembra de você entre sessões, consolida automaticamente enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reproduzível. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de uma API externa e CLI.

Espaço de trabalho de roleplay para o DeepSeek Harness: importe cartões do SillyTavern/TauriTavern ou crie um do zero por um fluxo interativo; converta um romance TXT longo em cartão jogável com leitura intensiva ou rápida; o agente principal consulta worldbooks sob demanda e a prosa é lida em uma aba dedicada; explore várias worldlines numa única conversa (regenerar, editar-e-enviar, clonar); presets de estilo com 16 estilos embutidos, um cluster de agentes de personagem, um cartão de decisão e exportação de cartão ou romance; a coerência em histórias longas vem de prefixo de configurações congelado, janela de contexto de corte rígido, notas de diretor rastreáveis e recuperação por palavra-chave/semântica/híbrida, com embeddings online ou locais. Voltado ao Harness 0.1.2-alpha.3.

Provedor ChatGPT OAuth para modelos Codex com pesquisa web por assinatura, cota e redefinição segura, ferramentas de imagem, modo Fast e contexto ciente do modelo; sem chave de API ou Codex CLI

Compressão de contexto conduzida pelo modelo (Active Context Pruning) para o DeepSeek Harness: o modelo decide quando e o que comprimir.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: recorda você entre sessões, autoconsolida-se enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reexecutável. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de uma API externa e uma CLI.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: lembra de você entre sessões, autoconsolida enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reproduzível. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de API externa e CLI.

Rebobinagem de conversa na mesma janela de sessão sem bifurcação (semântica /rewind do Claude Code): um botão ↶ por mensagem recorta o contexto do modelo até qualquer mensagem do usuário, com restauração opcional de arquivos no estilo Claude Code a partir de backups persistidos em disco.

Memória associativa proativa para DSH: injeta recall sem prompt em uma fronteira fixa, com auto-consolidação em três camadas, cristalização de skills e gerenciamento de contexto no estilo Astra. Inclui livros de passagem e um quadro PLAN que sobrevivem a mudanças de janela de contexto, além de detecção de nível com uma janela de modelo autodetectada. Armazenamento local em Markdown, agnóstico ao modelo, zero dependências; piso lexical de 0 GB com camadas semânticas opcionais.