Плагины

Логика сжатия контекста по принципу человеческого мозга, резко снижающая занятость контекста и расход токенов в долгих задачах.

Долговременная память DSH на диске: сохраняет каждый ход в SQLite FTS5 и вставляет релевантные прошлые ходы в новые сессии в пределах символьного бюджета на ход. Объединяет сессии в возобновляемые файлы бесед; Web-панель поиска, страниц и емкости.

Долговременная память на SQLite для DeepSeek Harness: добавление, поиск, обновление и архивирование записей с категориями и тегами, автоматический журнал разговоров, ступенчатое сжатие и поиск в текущей рабочей области плюс глобальные факты.

Файловая память с ограниченным объёмом для локальных агентов: хранилище `ME.md` и проектных `MEMORY.md`, стабильная кэшируемая инъекция, входящие в виде обычных текстовых строк и боковая панель Memory. Без эмбеддингов и вызовов LLM.

Ядро памяти для рабочих областей memory-eternal-ws: автоматически переключает локальную базу Markdown в зависимости от рабочей области DSH. У каждого проекта свой .dsh/memory-vault, а знания между проектами хранятся в глобальной базе. Форк dsh-memory-eternal v0.7.0 сохраняет все функции: автоматическое сохранение и извлечение, карточки и граф знаний, центр проверки, корзину и страницу настроек.

Подключает агента к постоянному хранилищу памяти OKF через MCP stdio: Python-сервер (SQLite FTS5 + Markdown) с 10 инструментами поиска и сохранения решений, фактов, знаний, соглашений, профилей и источников.

Автосохранение памяти сессий: следит за сессиями DSH и извлекает записи OKF внутри процесса через LLM harness (ctx.llm, по умолчанию deepseek-official) в контрольных точках простоя, commit, compaction и завершения, сохраняя их через MCP-сервер vault.