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Memória de longo prazo entre sessões em um banco SQLite local: dois escopos (usuário e projeto por origem Git), recuperação híbrida FTS5 + vetores locais combinada por RRF, uma etapa de evidências que exige uma avaliação explícita de suficiência, cadeias de auditoria de proveniência, revisão espaçada SM-2, destilação de consolidação e esquecimento por decaimento, além do painel Memory Palace com nove visões. 22 ferramentas de parâmetros restritos, sem serviço externo, API key ou Docker.

Memória em Markdown legível por humanos para o DeepSeek Harness: memória em nível de usuário (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + memória em nível de workspace injetada a cada turno, gravação automática de logs diários com destilação, ponte com os diretórios de memória existentes do WorkBuddy/CodeBuddy, ferramentas memory_note / memory_note_user / memory_read com deduplicação integrada e uma página de configurações bilíngue. Armazenamento em texto simples, sem banco de dados.

Memória local de longo prazo para sessões DSH: arquiva turnos antigos sob pressão de contexto. Inclui 4 quadros escalonados de memória ativa, documentos de projeto, famílias de memória e transferência de raiz, injeção manual, leituras segmentadas de 20K e recuperação relacionada a tags. Todos os dados ficam no workspace.