Plugins

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.

iPolloWork HyperFrames Video Studio e 27 modelos de vídeo editáveis como uma visualização de conversa nativa do DeepSeek Harness.

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.

Evolua skills, agentes, prompts, código e plugins de dentro do DeepSeek Harness, com o AgentDescent.

Auto-evolução contínua: estado do harness versionado, auditável e seguro para rollback (prompts, memória, skills, especificações de subagentes), refinado a partir das trajetórias das sessões, com portões de revisão e skills recarregadas a quente.

Suíte de agentes de pesquisa: controle de objetivos de longo prazo com cadeias de evidência auditáveis, agendamento via cron, equipes multiagente de especialistas, memória de pesquisa auto-evolutiva (recall FTS5 + RRF), workspaces de projeto e uma UI de workspace personalizada.

Plugin de memória de longo prazo e autoevolução para DSH: captura L0 → extração de memória L1 → agrupamento de cenas L2 → persona de usuário L3, injeção automática de recordação, síntese de habilidades, totalmente local (SQLite FTS5 + jieba, recuperação vetorial opcional).

Memória de equipe autoevolutiva como Markdown simples no git: um plugin nativo do Cordis que registra 38 ferramentas de memória com nome simples mais uma seção de sinais de prompt reavaliada a cada montagem, com reforço RPE, decaimento e consolidação durante o sono; compartilha um repositório de dados com seus hosts Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificado com DSH 0.1.0-rc.6.

Memória de equipe auto-evolutiva como Markdown simples no git: um plugin Cordis nativo que registra 38 ferramentas de memória de nome simples, além de uma seção de sinais de prompt reavaliada a cada montagem, com reforço RPE, decaimento e consolidação durante o sono; compartilha um único repositório de dados com seus hosts Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificado com o DSH 0.1.0-rc.6.

Memória entre sessões com lembrança determinística de zero token (bigram-Jaccard fundido com FTS5 BM25 via RRF, tokenização ciente do chinês), reforço que fortalece observações repetidas, e procedimentos cristalizados em arquivos SKILL.md refinados no lugar por um ciclo active-stale-archived com archive e rollback reversíveis. Ingest e disposal expõem um nível de autonomia escolhido pelo usuário; conflitos e gravações de alta importância sempre vão para revisão humana, e nada é autoapagado. Requer Node 22.5+.

Controlador de autoevolução com prioridade em evidências: geração limitada de candidatos Cordis, admissão de Loader real de tentativa única, avaliação Harbor e uma linhagem journalizada retomável após falhas.

Reinício elegante + reconexão automática do cliente + continuação de objetivos entre reinícios para DeepSeek Harness (dsh). Após uma atualização de plugin, dsh-phoenix reinicia o dsh num limite seguro de inatividade, mantém a página do navegador ligada e retoma um objetivo em execução para que uma tarefa possa continuar

Suíte de plugins Git e controle de código-fonte para DeepSeek Harness: operações git locais mais adaptadores GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps e Gitea, com memória autoevolutiva.

Plugin proativo de agendamento multi-modelo: ingestão de sinais multi-fonte com dedup e classificação de urgência, um motor de decisão de quatro vias executar/adiar/dispensar/perguntar ao usuário, geração de plano DAG com execução paralela de modelos, reflexão de qualidade com retry automático e troca de modelo, memória de longo prazo para padrões de tarefa e lições, e evolução de estratégia via algoritmos genéticos com avaliação em sandbox e rollout canário.

Plugin auto-evolutivo para o DeepSeek Harness: observa como o agente trabalha, propõe melhorias aos próprios ativos via LLM, valida cada proposta em um agente de teste em sandbox e só aplica mutações verificadas — com registro versionado e reversão automática em caso de regressão.

Agent ao nível de projeto autoevolutivo para DeepSeek Harness: 16 habilidades de fluxo de trabalho SDD (esclarecimento, PRD, issue, codificação, localização, aceitação, revisão) além de memória e conhecimento de projeto que se acumulam com o tempo.

Long-term memory and self-evolving skills for the DeepSeek Harness · DeepSeek Harness 的长期记忆与自我演进能力 —— Plain Markdown on disk, no vector store

DSH 自进化信号源：机械挖掘会话日志（重试簇/工具错误簇/中断回合/Token 浪费）→ 结构化问题工单。dsh-darwin 双插件架构的 B 面，可独立安装当会话体检用。

Self-evolution actuator: consumes problem tickets mined from session logs, synthesizes skill candidates (zero-code tiers by default) behind an eval gate with hold-out canaries, then promotes to project .dsh/skills with human confirm and deterministic rollback.

Session health-check: mechanically mines session logs into structured problem tickets (retry loops, tool-error clusters, interrupted turns, token waste) over the official session-query seam; works standalone.

Plugin do DeepSeek Harness e Skill incluída para evoluir com segurança os Cordis Candidates com o Harbor.

受控自进化 AI Agent 框架：CQRS 读写分离、子代理自主进化、人类锁定根分类的 Agent 错误自愈路由表（DSH 插件生态 bundle 包）

Windows computer-use capability for DeepSeek Harness: screenshot → vision model → simulated mouse/keyboard input, with self-evolving knowledge base.