Plugins

Corpo de Memória (Memory Body): unidades de memória nomeadas, entre sessões, isoladas e montáveis

Hindsight, uma memória de agente que aprende: memória de projeto de longo prazo com recuperação e retenção automáticas, páginas de conhecimento, reflexão profunda e bancos de memória por repositório.

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.

Conecta o DeepSeek Harness à base de conhecimento pessoal local-first e autoevolutiva do ReMe: captura automaticamente conversas concluídas do agente principal como memória Markdown do próprio usuário, pesquisa conversas e material de origem via reme_search com BM25, embeddings opcionais e expansão de wikilinks, e agenda consolidação diária de memória.

Conecta o DeepSeek Harness à base de conhecimento pessoal local-primário e autoevolutiva do ReMe: captura automaticamente as conversas concluídas do agente principal como memória Markdown pertencente ao usuário, pesquisa conversas e material fonte através do reme_search com BM25, embeddings opcionais e expansão de wikilinks, e agenda a consolidação diária da memória.

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.

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).

Traz o histórico de sessão de dezanove outros agentes de codificação para o DeepSeek Harness: recuperação, resumo de sessão e ferramentas de histórico por ficheiro sobre um índice local, mais recuperação automática opcional antes de cada passo.

Memória entre sessões rastreável e pesquisável para o DeepSeek Harness — o conhecimento das conversas como nós de grafo tipados (TASK/SKILL/EVENT) e arestas tipadas.

Memória de recuperação de falhas: pesquisa e registra lições de recuperação de falhas extraídas de sessões reais de engenharia, com recuperação BM25 + RAG semântico e uma base de conhecimento de lições.

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.

Regista o servidor MCP local flowix-cli para que o agente possa pesquisar, ler, criar e editar memorandos do Flowix e artefactos de mapa mental.

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.

Camada mnemônica.

Registra o servidor MCP local flowix-cli para que o agente possa pesquisar, ler, criar e editar memorandos do Flowix e artefatos de mapas mentais.

Plugin de memória de ciclo de vida MemOS Cloud para o DeepSeek Harness

Memória de longo prazo entre sessões + autoevolução em segundo plano (5 trilhas: memória / consciência de branches Git / evolução de skills).

Exploração de arquitetura AGI de caixa branca: metacognição (loop de autocognição), aprendizagem contínua (volante de conhecimento), modelo de mundo (espaço de condições, grafo de memória espaço-temporal), autoaperfeiçoamento (disciplina bootstrap), pipeline de caixa branca zero-LLM e guardrails de confiança auditáveis.

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

Motor de compatibilidade ABI do host do Pi: após uma única instalação, extensões Pi não modificadas do npm são montadas como plugins nativos do DSH com `dsh plugin add <pi-package>`. Verificado de ponta a ponta em um DSH original com pi-mcp-adapter (gestor MCP completo: OAuth, recursos, prompts, MCP Apps, elicitation, sampling), @tintinweb/pi-subagents, pi-code, pi-hermes-memory e pi-background-tasks; `pi2dsh inspect` informa a compatibilidade de um pacote antes de instalá-lo.

Memória de longo prazo para DeepSeek Harness em Markdown simples, um fato por arquivo, legível em qualquer editor. O índice `MEMORY.md` tem um limite rígido de 200 linhas / 25 KB imposto por `ctx.tools.guard()`: uma escrita que ultrapassasse o limite é recusada, enquanto uma reescrita que o reduza sempre passa, permitindo compactar passo a passo um índice superdimensionado. O plugin nunca escreve memórias por conta própria — o que é mantido é decidido por você e pelo modelo. O mesmo armazenamento também é usado por Claude Code, Codex, Kiro e OpenClaw.

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.

Um dispositivo Android ao vivo dentro da conversa — emulador ou telefone USB, controlado inteiramente via adb: 20 ferramentas de agente para streaming, build e execução com Gradle, interação pela árvore de UI ou por OCR, logcat, processos e memória, além de um painel de navegação com três botões.

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.