Плагины

Курируемая файловая долговременная память для DeepSeek Harness — читаемые человеком markdown-заметки, единое хранилище в виде простого файла, общее для всех хостов (игнорируется git, если находится внутри репозитория проекта), и детерминированный предел индекса, обеспечиваемый ctx.tools.guard()

Память между сессиями в рамках проекта: семислойное SQLite-хранилище (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) на node:sqlite, дружественное к кэшу внедрение в первое сообщение плюс попадания ключевых слов на каждое сообщение, инструменты memory_remember/search/find_similar/read/update/project и консолидация в окне простоя («dream») с подавлением в часы пик. Тексты промптов поставляются как файлы данных по языкам — фреймворк поддерживает многоязычных пользователей.

Память, которая видит сны — межсессионная память для DeepSeek Harness: вспоминает вас между сессиями, автоматически консолидируется во время своего «сна» (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашего просмотра и ведёт воспроизводимый журнал аудита. Локальный офлайн-семантический поиск поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, графом сущностей, интерактивной панелью памяти, а также внешним API и CLI.

Рабочее пространство ролеплея для DeepSeek Harness: импорт карточек SillyTavern/TauriTavern или создание с нуля в интерактивном потоке; длинный роман TXT превращается в играбельную карточку при тщательном или беглом чтении; главный агент обращается к worldbook по мере необходимости, проза читается в отдельной вкладке; несколько мировых линий в одном диалоге (регенерация, изменить-и-отправить, клонирование); наборы стилей с 16 встроенными стилями, кластер агентов-персонажей, карточка решений и экспорт карточки или романа; связность длинных историй обеспечивают замороженный префикс настроек, жёстко обрезанное окно контекста, отслеживаемые заметки режиссёра и recall по ключевым словам/семантике/гибриду, с эмбеддингами онлайн или локально. Цель — Harness 0.1.2-alpha.3.

Ограниченная, многослойная, требующая одобрения и аудируемая межсессионная память: типизированный интерфейс `ctx.memory` с провайдером SQLite без зависимостей, инструментом `memory` и внедрением замороженных снимков, а также репетиция dsh-memory-protocol v1 с реестром адаптеров и распространяемым набором проверки соответствия.

Долговременная память для агентов DSH — устойчивые, проверяемые воспоминания с инструментами вызова, поиска, просмотра и графа знаний, импорт из десяти других ИИ-инструментов для программирования и страница настроек.

Память, которая видит сны — межсессионная память для DeepSeek Harness: вспоминает вас между сессиями, автоматически консолидируется во сне (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашей проверки и ведёт воспроизводимый журнал аудита. Локальный семантический поиск offline-first поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, граф сущностей, интерактивная панель памяти, а также внешний API и CLI.

Общепрофильное управление и маршрутизация DSH с веб-центром контроля для проверки ответственности и доказательств, а также компактизация, семантическая память с ограниченной областью, непрерывность безопасности и верифицированная доставка; совместимо с DSH 0.1.5-rc.1.

Память, которая видит сны, — межсессионная память для DeepSeek Harness: помнит вас между сессиями, самоконсолидируется во сне (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашей проверки и ведёт воспроизводимый аудит-след. Локальный семантический поиск offline-first поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, граф сущностей, интерактивная панель памяти, а также внешний API и CLI.

Недавние разговоры остаются живыми. Старые постепенно превращаются в сводки, а не в забвение. StrataGate дает DeepSeek Harness шестислойную память с временным затуханием, а устойчивые события и отношения оседают в граф знаний. Переносите с собой свои воспоминания из других ИИ — начинать заново не нужно.

Проактивная ассоциативная память для DSH: внедряет recall без запроса на фиксированной границе, с трёхслойной автоконсолидацией, кристаллизацией skills и управлением контекстом в стиле Astra. Включает журналы передачи и доску PLAN, которые переживают переключения окна контекста, а также определение уровня с автоматически обнаруживаемым окном модели. Локальное хранение в Markdown, не зависит от модели, без зависимостей; лексический нижний предел 0 ГБ с опциональными семантическими слоями.

Улучшение промптов в один клик (5 режимов, цепочка памяти, запасной вариант нескольких моделей) плюс распознавание речи (облачный Qwen3-ASR / офлайн SenseVoice, авто-остановка при тишине) для композера, с перезапуском службы DSH в один клик.

Каузальная память для dsh: MCP-мост stdio без зависимостей, монтирующий 17 инструментов сервера causal-memory под чистыми именами (без префикса mcp__) — связи решение → результат с типизированными отношениями (caused / enabled / prevented) в локальном хранилище SQLite, сохраняющемся после compaction, — а также закреплённая секция системного промпта. Требуется бинарный файл сервера causal-memory в PATH (pip install causal-memory или готовый релиз).

Интеграция DeepSeek Harness для OpenContext с долговременной межсессионной памятью, автоматическим захватом и отзывом подсказок, саммари сессий, структурированными инсайтами и поиском документов.

Автопамять в стиле Claude Code, нативно: типизированные файлы памяти (user/feedback/project/reference) с индексом MEMORY.md, автоматически внедряемым в системный промпт (нулевой след, пока пусто); memory_write/read/list/delete следуют правилам записи Claude Code (дедупликация с обновлением, абсолютные даты, перекрёстные ссылки); уровни в области workspace и пользователя, межпроцессная блокировка файлов с восстановлением осиротевших блокировок, обычный Markdown на диске, без внешних сервисов, без эмбеддингов.

Межсессионный движок памяти для DeepSeek Harness: хранилище SQLite + редактируемое человеком зеркало в Markdown, консолидация autoDream, офлайн-семантический поиск (локальная векторизация/переранжирование/кластеризация), временная шкала сущность-атрибут, режим Sleep Mode, autoSummarize с пользовательской моделью и 7 инструментов памяти.

Реализация в виде чистого плагина: даёт DeepSeek Harness «долговременную память между сессиями + фоновую самоэволюцию» — пятидорожечная память, учёт git-веток, самопроверка внутри хода, самоэволюция skills и менеджер skills, четырёхдорожечный todo-лист, планировщик COI, рассылка между сессиями, поиск по сессиям, менеджер промптов, временные заметки. Без изменений ядра, без рантайм-зависимостей — ставится и сразу работает, удаляется без следа.

Персональный ассистент для DeepSeek Harness, превращающий разговорные обязательства в межсессионные планы, напоминания и проверяемую панель управления

Локальное хранилище знаний агента в виде Obsidian-хранилища (vault), с инструментами DSH только для чтения, которые маршрутизируют status, preference, correction, memory, project, search и suggest на соответствующую страницу.

Локальное хранилище Obsidian как база знаний агента, с инструментами DSH только для чтения, которые направляют статус, предпочтения, исправления, память, проект, поиск и предложения на соответствующую страницу.

Панель управления таверной для DeepSeek Harness: карточки персонажей, worldbooks и пресеты с изоляцией по сессиям, сводки памяти, сеть отношений персонажей, варианты сюжета в один клик и режим NSFW. Для полного опыта также нужны сопутствующие плагины dsh-muv-engine и dsh-muv-table, которые отрисовывают строку состояния, варианты сюжета и таблицы переменных.

Локальная память проектов без встроенных зависимостей среды выполнения и внешних сервисов: JSON как единственный источник истины плюс генерируемый PROJECT_MEMORY.md, ограниченная по токенам и замороженная по сессии Hot Memory для стабильности кэша префиксов промптов, кешированный кросс-проектный BM25-отзыв, доверенное происхождение сессий/ходов, объяснимое управление дубликатами/конфликтами перед записью, редактируемый жизненный цикл важности/закрепления/тегов/замены/архивации, настраиваемая дистилляция по завершении хода верхнего уровня и двуязычный веб-GUI для поиска, просмотра, диагностики и настроек в реальном времени.

Многоперсонажный вид диалога в стиле галгейм с раздельным выбором персонажа и модели ответа, симпатией по каждому персонажу, памятью, историей диалога и галереями CG, а также ответами, учитывающими события задач во всех сессиях Harness.