Плагины

Hindsight — обучающаяся память агента: долговременная память проекта с автоматическим извлечением и сохранением, страницы знаний, глубокая рефлексия и банки памяти для каждого репозитория.

Автоматическая дистилляция диалога: фоновая рефлексия субагента + создание/обновление skills.

Память опыта и рефлексия для агентов DSH: после задач автоматически предлагает уроки и извлекает в подходящих следующих задачах только проверенные пользователем уроки. Есть происхождение источников, поиск в рамках проекта, обработка конфликтов, обратная связь об использовании и проверка срока действия. Сбор и извлечение управляются отдельно; запись в AGENTS.md требует предварительного просмотра и явного применения. В панели настроек открывается руководство из 4 шагов.

Набор инструментов дисциплины выполнения для DSH: перехват одинаковых повторных попыток, принудительная рефлексия, контроль todo, дедупликация памяти и превращение опыта в навык (11 плагинов + 6 навыков).

Проактивный плагин мультимодельной диспетчеризации: приём мультиисточниковых сигналов с дедупликацией и ранжированием срочности, движок решений из четырёх направлений (выполнить/отложить/отклонить/спросить пользователя), генерация DAG-планов с параллельным выполнением моделей, рефлексия качества с автоматическим повтором и сменой модели, долгосрочная память о паттернах задач и уроках, эволюция стратегии через генетические алгоритмы с песочничной оценкой и канареечным развёртыванием.

Саморазвивающийся агентный фреймворк для DeepSeek Harness (dsh): 40 плагинов Cordis и 4 пресета для памяти, рефлексии, ограничителей, метрик и проверяемого цикла развития. Установка не выполняется одной командой. Клонируйте репозиторий и запустите install/install.sh --profile=web (нужны bash, Node 20+, python3 и DSH 0.1.7-rc.1 или новее с инициализированным профилем), затем перезапустите.

Сводит работу сессии к фоновым наблюдениям и размышлениям, сохраняя контекст после сжатия.

Подаёт каждый промпт dsh в локальный конвейер памяти обратной связи agent-feedback-loop — фиксирует недовольство, офлайн превращает его в рефлексии и прикрепляет к ходу скомпилированный контекст правил повторяемости, никогда не блокируя промпт. Требуется среда выполнения agent-feedback-loop; запуск agent-feedback-loop install после этого автоматически подключает существующие профили dsh.

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.

Плагин памяти Reflect2Evolve: слои L1/L2/L3, обратное распространение ценности с весом рефлексии, выведение политик между задачами, кристаллизация skills и трёхуровневое извлечение для OpenClaw, Hermes Agent и DeepSeek Harness.

Слой рефлексии для сессий DSH: постепенно переписывает мировоззрение из 3–7 пунктов в слоях ценностей, предпочтений и привычек, отслеживает состояние духа, здоровье и баланс, получает видео Bilibili/Douyin и ведёт проверяемый архив роста. Видео необязательны и требуют cookies сайта; разбор Douyin также требует Edge/Chrome и yt-dlp.

Сводит длинные сеансы к фоновой аналитике и размышлениям, добавляет их как раздел system prompt и строит сводки уплотнения из подготовленной памяти. Есть страница настроек и поиск воспоминаний с указанием источника.

Плагин постоянной памяти для DSH с векторным поиском, рефлексией LLM и страницами знаний.