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Lógica de compressão de contexto inspirada no cérebro humano que reduz drasticamente o uso de contexto e o consumo de tokens em tarefas longas.

Memória de longo prazo em disco para DSH: captura cada turno em um vault SQLite FTS5 e injeta turnos passados relevantes em novas sessões dentro de um limite de caracteres por turno. Agrupa sessões em arquivos de conversa retomáveis e inclui painel Web de busca, paginação e capacidade.

Memória de longo prazo baseada em SQLite para DeepSeek Harness: permite adicionar, pesquisar, atualizar e arquivar entradas com categorias e tags; registra conversas automaticamente, comprime por níveis e limita a recuperação ao workspace atual mais fatos globais.

Memória com arquivos limitados para agentes locais: repositório `ME.md` e `MEMORY.md` por projeto, injeção estável em cache, caixa de entrada de linhas de texto simples e barra lateral Memory. Sem embeddings nem chamadas LLM.

Núcleo de memória, versão para workspace memory-eternal-ws: alterna automaticamente o banco local de memória Markdown conforme o workspace DSH. Cada projeto usa seu próprio .dsh/memory-vault e o conhecimento entre projetos fica no banco global. Fork de dsh-memory-eternal v0.7.0, preserva todas as funções: registro e recuperação automáticos, cartões e grafo de conhecimento, centro de revisão, lixeira e página de configurações.

Conecta o agente a um vault persistente de memória OKF via MCP stdio: servidor Python (SQLite FTS5 + Markdown) com 10 ferramentas para buscar e armazenar decisões, fatos, aprendizados, convenções, perfis e fontes.

Automação da memória de sessão: monitora sessões DSH e extrai entradas OKF no próprio processo pelo LLM do harness (ctx.llm, deepseek-official por padrão) nos checkpoints de inatividade, commit, compactação e fim; salva pelo servidor MCP do vault.