Plugins

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.

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.

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.

Camada mnemônica.

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.

Memória de longo prazo para agentes DSH — memórias duráveis e inspecionáveis com ferramentas de recordação, busca, navegação e grafo de conhecimento, importação de dez outras ferramentas de codificação com IA e uma página de configurações.

Adiciona uma faixa acima do compositor para recuperar mensagens de texto enviadas mas não lidas (de direção) antes que o modelo as leia.

Edite e recupere suas próprias mensagens de usuário inline no dsh web — de forma prática e contínua, com paginador de versões e persistência de rascunhos por sessão.

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.

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.

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.

Session Workbench: busca em texto completo em sessões anteriores, recupere até 3 delas como referências @ e gerencie abas de visualização da conversa (mostrar/ocultar + reordenar por arrastar).

Recupera qualquer mensagem do usuário: retorna a conversa (fork oficial de sessão) e os arquivos do espaço de trabalho (snapshots git ocultos por mensagem) ao estado anterior a ela, com um painel de confirmação com pré-visualização das diferenças.

Memória de projeto apenas local, sem dependências de runtime empacotadas nem serviços externos: JSON como fonte da verdade mais um PROJECT_MEMORY.md gerado, Hot Memory limitada por tokens e congelada por sessão para estabilidade do cache de prefixos de prompt, recall BM25 entre projetos em cache, proveniência confiável de sessão/turno, governança explicável de duplicatas/conflitos antes da gravação, ciclo de vida editável de importância/pin/tags/substituição/arquivo, destilação configurável no fim do turno de nível superior e uma GUI web bilíngue para busca, inspeção, diagnóstico e configurações ao vivo.

Oh My DSH (OMD) adiciona resumos de contexto com recuperação da fonte original, verificação vinculada a tarefas, otimização de prompts, navegação de código CodeGraph, controle do computador OpenCU e quatro temas cobrindo layout, barras laterais e configurações.

StrataGate oferece ao DeepSeek Harness memória local-first, a longo prazo e evolutiva para preferências do usuário, decisões de projeto, conversas e resultados de ferramentas entre sessões; sobrepõe o histórico com decaimento temporal ajustável pelo usuário, reforça memórias pelo uso em respostas reais, mostra contagens de uso cientes do espaço de trabalho e mantém as evidências recuperadas rastreáveis até suas mensagens originais.

Memória de projeto para dsh com integração nativa ao sistema de tarefas: todos os todos da sessão e leituras de arquivos são condensados automaticamente em registros de tarefa entre sessões (links task↔file), de modo que fluxos de trabalho possam ser alternados e retomados sem recontextualização. Memória em tempo de leitura (sem varredura inicial): extrai símbolos de código, resume docs e cria cross-links docs↔symbols; aprimoramento semântico opcional de TS (auto ligado quando TS está instalado). Notas de experiência são deduplicadas automaticamente. Cada recuperação inclui uma citação rastreável. Pure JS, uma única dependência, funciona de saída, operação silenciosa, zero overhead.