Plugins

Skills de fluxo de trabalho de pesquisa ARIS como um pacote DeepSeek Harness: 82 skills mais revisão adversarial entre modelos via Codex.

Painel de operações SSH para DSH: terminal web, transferência SFTP com progresso, encaminhamento de porta local e execução de cluster em vários hosts com um único comando; os agentes compartilham a mesma configuração de host.

Painel de operações SSH para DSH: terminal web, transferência SFTP com progresso, encaminhamento de porta local e execução de cluster com um comando em vários hosts; os agentes compartilham a mesma configuração de host.

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.

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.

Plugin do DeepSeek Harness que conecta o agente ao Postiz via MCP: liste os canais conectados, consulte as regras de publicação de cada plataforma e agende, rascunhe ou publique posts em mais de 28 plataformas.

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.

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

Espaço de trabalho de terminal para DeepSeek Harness com importação local de temas JSON/JSONC do VS Code, efeitos de fundo de terminal herdados, seleção de texto pelo mouse, visualizações estruturadas de ferramentas e diff, gerenciamento de Session/Profile/plugin e navegadores Skill/MCP.

Memória entre sessões com escopo de projeto: armazenamento SQLite de sete camadas (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) sobre node:sqlite, injeção na primeira mensagem amigável ao cache mais acertos de palavras-chave por mensagem, ferramentas memory_remember/search/find_similar/read/update/project e consolidação em janela de ociosidade ("dream") com supressão em horário de pico. Os textos de prompt são fornecidos como arquivos de dados por idioma — o framework suporta usuários multilíngues.

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.

Memória de longo prazo curada e baseada em arquivos para o DeepSeek Harness — notas em markdown legíveis por humanos, um único repositório de arquivos de texto simples compartilhado entre hosts (ignorado pelo git quando reside dentro de um repositório de projeto) e um limite determinístico de índice imposto por ctx.tools.guard()

Skills e linhas MCP opcionais para onze marketplaces: comparação de preços entre Wildberries, Detsky Mir e Yandex Market, além de busca por fonte, fichas de produto e avaliações, incluindo Ozon, Avito e AliExpress. As 14 skills são carregadas na instalação; ambas as linhas MCP permanecem desativadas até que RU_MARKETPLACE_MCP_DIR aponte para um clone local, que exige Python 3.12+ e uv.

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.

Memória entre sessões limitada, em camadas, sujeita a aprovação e auditável: uma interface `ctx.memory` tipada com um provedor SQLite sem dependências, uma ferramenta `memory` e injeção de instantâneos congelados, além do ensaio do dsh-memory-protocol v1 com um registro de adaptadores e um conjunto de conformidade distribuível.

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.

Centro pessoal para DeepSeek Harness: estatísticas de uso entre sessões, estimativa de custo por modelo, instruções personalizadas globais, ajuste global de tamanho de fonte, um pet de desktop orientado por dados com skins bitmap e vetoriais, e uma visão geral do status da conversa, tudo local e offline.

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.

Conversas recentes permanecem vívidas. As antigas desvanecem-se em resumos, não no esquecimento. StrataGate oferece ao DeepSeek Harness memória em seis camadas, com decaimento temporal, enquanto eventos e relacionamentos duradouros se acomodam em um grafo de conhecimento. Traga suas memórias de outras IAs com você — sem precisar recomeçar.

Auto-memória no estilo Claude Code, nativa: arquivos de memória tipados (user/feedback/project/reference) com um índice MEMORY.md injetado automaticamente no system prompt (pegada zero quando vazio); memory_write/read/list/delete seguem as regras de escrita do Claude Code (deduplicar e atualizar, datas absolutas, links cruzados); camadas por workspace e por usuário, bloqueio de arquivo entre processos com recuperação de lock órfão, Markdown puro em disco, sem serviços externos, sem embeddings.

Modelos Google Antigravity (agy CLI) para DSH — chat em streaming com assinaturas Gemini/Claude/GPT-OSS, cards de ferramentas nativos, turnos de thinking, e login Google OAuth na GUI.

Busca criada para agentes: cobertura multilíngue em web, acadêmico, código, compras, finanças, notícias e enciclopédias.

Integração DeepSeek Harness para OpenContext com memória durável entre sessões, captura e recuperação automática de prompts, resumos de sessão, insights estruturados e recuperação de documentos.