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Plugin de memória DSH próprio: armazenamento persistente SQLite + guarda de auditoria em nível de banco (enforceAudit) + log de auditoria. Captura conhecimento automaticamente após as conversas, agentes recordam via memory_recall, com compartilhamento multiagente entre Claude Code/Codex/Cursor. Zero dependências externas.

Filtra saídas, remove contexto obsoleto e revela skills sob demanda no DSH 0.2.1-alpha.1.

Plugin de engenharia de contexto e otimização de tokens para DeepSeek Harness (DSH): filtra saídas de ferramentas, poda o contexto e revela habilidades progressivamente para agentes de programação LLM.

5 ferramentas: `video_outline` mapa textual sem tokens de imagem (4–60 janelas/tempos); `video_probe` metadados/plano sem decodificar; `video_storyboard` contact sheet/índice timecode com marca zoom/deduplicação; `video_zoom` amplia 1–9 células; `video_read` OCR só de keyframes, esquema/[mm:ss]. Só áudio: legendas→`DSH_ASR_CMD`→transcript; áudio longo: trechos de ~45 s, cortados nos silêncios. Desde 10 min, só keyframes. OCR: Windows, tesseract line boxes ou `DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: ≤300 s CDN sem disco; longo: 1 download, cache 4 GB/24 vídeos; URL play 10 min. Requer ffmpeg, ffprobe opcional, sem outras deps runtime. Wire-compatível com SAOS-3624/dsh-video-storyboard; nomes `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom` iguais impedem uso conjunto.

Compressão de diálogo in-loco por curva de esquecimento para DeepSeek Harness: turnos recentes permanecem verbatim, turnos médios são estruturalmente desidratados (sem LLM), turnos antigos se dobram em um par de resumos limitado — conversas ilimitadas em um orçamento de memória limitado.

Memória sob demanda para DeepSeek Harness: os logs de sessão viram Markdown em camadas (resumo, índice e arquivos por tópico); mem_query retorna só as entradas correspondentes, não o índice inteiro. Sem injeção a cada turno e sem dependências; cada item mantém um ponteiro para a conversa de origem.

One plugin brings the rtk token-saving setup from Claude Code to DeepSeek Harness: commands rtk can rewrite are rewritten, and builds, tests and logs that rewriting cannot reach are compressed too; common commands such as git, cargo, npm, pytest and docker are covered (rtk itself supports 100+ commands). After compression the model is told what was elided and how to recover it — when the sandbox cannot reach the rtk store, the original is saved separately and its path is given — and `/rtk stats` shows how much was saved. When a rewrite is unreliable the original command runs as usual: if rtk cannot run, or the command rtk returns would drop arguments, nothing breaks. The rtk binary ships with the package, so mainstream platforms need no separate rtk install, unlike most other rtk plugins.

Curadoria de contexto para DeepSeek Harness: reduz saídas de ferramentas conforme o conteúdo, limpa logs antigos, fixa requisitos do usuário e trabalho em andamento e arquiva antes de compactar com trilha de auditoria.

File-state cache skill for coding agents: one explore call replaces ls+grep+read, reads remember they already happened, and edits return a diff plus the exact changed line range instead of a full re-read. State is a JSON cache on disk, so it survives across tool calls and restarts. Requires Python 3.8+ (standard library only).

Plugin de defesa contra desperdício multiagente: métricas de deduplicação read-ledger, regras imunes à compactação, gate de conclusão e etapa de revisão com modelo barato.