Плагины

OpenViking memory and context bundle for DeepSeek Harness: pre-step auto-recall and profile injection, session capture, `viking://` URI guarding, and recall/write memory tools backed by an OpenViking server.

Постоянная память для AI-агентов под управлением LLM — графовое воспроизведение, знания между сессиями, единый бинарник. Работает с DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw и любой другой средой выполнения агентов.

Registers the local flowix-cli MCP server so the agent can search, read, create, and edit Flowix memos and mind-map artifacts.

PLUR memory for DeepSeek Harness — engrams injected straight into the prompt, no tool call required

Curated file-based long-term memory for DeepSeek Harness — human-readable markdown notes, one plain-file store shared across hosts (git-ignored when it lives inside a project repo), and a deterministic index cap enforced by ctx.tools.guard()

The Engramory curated-memory discipline as an installable plugin ([npm: dsh-engramory](https://www.npmjs.com/package/dsh-engramory)): a deterministic 200-line / 25 KB cap on the `MEMORY.md` index via `ctx.tools.guard()` — growth denied, a shrinking rewrite always passes — plus the protocol registered as a runtime skill. The store is plain markdown, one file per fact, shared with Claude Code, Codex, Kiro, and OpenClaw.

Noema long-term memory plugin for DSH: durable, inspectable agent memory with recall tools and a settings page.

Глубокая интеграция с Mnemon: локальная трёхуровневая память (Runtime Memory, извлекаемые Documents, курируемые Memory Spaces).

Ограниченная, многоуровневая, проходящая через подтверждение и поддающаяся аудиту память между сессиями: типизированный интерфейс `ctx.memory` с провайдером SQLite без зависимостей, инструмент `memory` и инъекция замороженных снапшотов; каждая запись проходит через шлюз подтверждения и остаётся восстановимой из журнала сессии.

Cross-session memory engine for DeepSeek Harness: SQLite store + human-editable Markdown mirror, autoDream consolidation, offline semantic search (local vector/rerank/clustering), entity-attribute-timeline, Sleep Mode, custom-model autoSummarize, and 7 memory tools.

Project-scoped cross-session memory: six-layer SQLite store (soul/user/project/fact/lesson/topic) on node:sqlite, cache-friendly first-message injection, memory_remember/search/find_similar/read/update tools, and per-window nightly consolidation ("dream").

Self-evolving team memory as plain Markdown in git: a native Cordis plugin that registers 38 bare-name memory tools plus a prompt-signals section re-evaluated at every assembly, with RPE reinforcement, decay and sleep consolidation; shares one data repo with its Claude Code (MCP) and OpenClaw hosts; verified against DSH 0.1.0-rc.6.

Память между сессиями: SQLite с зеркалом в редактируемом человеком Markdown, фоновая консолидация (дедупликация, слияние, разрешение конфликтов) и шесть инструментов памяти.

Переносите устойчивое состояние задачи между DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code и Codex с машиночитаемыми контрольными точками и оптимистичной блокировкой.

Semantic retrieval, resource management, auto-recall (user + agent dual spaces) and session memory for DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob over viking:// URIs, memadd/memremove resource management, memqueue observer status, memcommit session capture, and memlearn skill playbook minting.

Technical-preview local graph memory for DSH and Codex: recalls owner-global and current-project evidence before each turn, writes USER and ASSISTANT records separately, and preserves project, session, actor, and source provenance for a visual atlas and cited knowledge pages.

Long-term memory & self-evolving plugin for DSH: L0 capture → L1 memory extraction → L2 scene grouping → L3 user persona, auto recall injection, skill synthesis, fully local (SQLite FTS5 + jieba, optional vector recall).

File-based cross-session memory: plain Markdown memory files with automatic retrieval injection, format-compatible with Claude Code's CLAUDE.md and memory files, so migrating is a manual file copy.

Мост ShiGuang Memory Engine (SGME): общая долговременная память для нескольких агентов через HTTP — дистилляция L0/L1/L1.5/L2, внедрение по сценарию, единый поиск и проактивные сигналы заботы (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), устанавливается как `dsh-sgme`.

Одно общее хранилище Obsidian для всех агентов: ядро на Python без зависимостей (search/promote/adjudicate/forget), шаблон хранилища, плагин dsh (memory_search/show/submit/status).

Ограниченная локальная память с контролем полномочий CBDC: утверждения в SQLite + FTS5, целевая выборка с объяснимыми решениями use/verify/ignore и полным журналом аудита, команды /memory, внедрение ≤3 утверждений/1200 символов за вызов, без дополнительных вызовов модели.

Biomimetic memory system for DeepSeek Harness: plain-Markdown data layer, memory tools, frozen-snapshot injection, graded approval gating, structured audits, memory metabolism (dream), memory pins, semantic recall, /memory command, and cross-session retrieval.

Faithful port of the hermes-agent MEMORY.md / USER.md mechanism for DSH: bounded dual-bank memory (2200/1375 chars), a single `memory` tool (add/replace/remove/batch), frozen-snapshot injection per session, nudge reminders, DSH-native JSON storage — zero external dependencies, zero LLM cost.

Память в рамках проекта между сессиями: снимок PROJECT.md внедряется в первое сообщение пользователя, инструмент memory_remember и авто-рефлексия после задач ReAct; у каждого проекта свой файл памяти.