Память и контекст

Взгляд в прошлое, обучающаяся память агента: долгосрочная память проектов с автоматическим вызовом и сохранением, страницы знаний, глубокое размышление и банки памяти для каждого репозитория.

Пакет памяти и контекста OpenViking для DeepSeek Harness: предварительный автоматический вызов и внедрение профиля, захват сеанса, защита URI `viking://` и инструменты вызова/записи памяти, поддерживаемые сервером OpenViking.

Плагин «ReMe#dsh» для DeepSeek Harness: Connects DeepSeek Harness to ReMe's local-first, self-evolving personal knowledge base: automatically captures completed main-agent conversations as user-owned Markdown memory, searches conversations and source material through reme_search with BM25, optional embeddings, and wikilink expansion, and schedules daily memory consolidation.

Подключает DeepSeek Harness к локальной, саморазвивающейся базе личных знаний ReMe: автоматически фиксирует завершенные разговоры с основным агентом в пользовательской памяти Markdown, осуществляет поиск разговоров и исходных материалов с помощью reme_search с помощью BM25, дополнительных вложений и расширения вики-ссылок, а также планирует ежедневную консолидацию памяти.

Общая память Markdown для DSH и других агентов кодирования с автоматическим захватом, предварительным внедрением контекста, вызовом с возможностью поиска и саморазвитием памяти в навык с помощью панели обзора.

Плагин местной базы личных знаний SAG для DeepSeek Harness

Читает файлы сеансов, которые уже написали девятнадцать других агентов кодирования на этой машине — Claude Code, Codex, Cursor, opencode, Antigradity, Kimi, Cline, Zed и другие — включая сеансы до его установки: инструменты deja_recall, deja_session и deja_blame, команду /deja и дополнительный автоматический вызов, добавленный в контекст времени выполнения. Локальный индекс BM25, без LLM, без вложений, без сети.

Плагин «dscode-desktop» для DeepSeek Harness: DSCODE for Harness Desktop: coding collaboration, session memory, browser workflows and task management.

Прослеживаемая межсессионная память с возможностью поиска для DeepSeek Harness — знания диалога в виде типизированных узлов графа (ЗАДАЧА/НАВЫК/СОБЫТИЕ) и типизированных ребер.

Инструменты базы знаний Bailian для DeepSeek Harness: kb_search и kb_chat через DashScope RAG API, а также навыки управления bl CLI.

Память восстановления после сбоев: поиск и запись уроков по восстановлению после сбоев из реальных инженерных занятий с помощью BM25 + семантического поиска RAG и базы знаний уроков.

Межагентный, локальный плагин постоянной памяти для DeepSeek Harness (DSH), работающий на базе Mnemon. Он разделяет долговременную память между агентами с поддержкой Mnemon и добавляет память времени выполнения, документы проекта с возможностью поиска, семантический вызов, график знаний и пользовательский интерфейс боковой панели.

Регистрирует локальный сервер MCP flowix-cli, чтобы агент мог искать, читать, создавать и редактировать заметки Flowix и артефакты интеллект-карт.

Саморазвивающийся механизм памяти искусственного интеллекта с тепловым распадом (степенным забыванием), консолидацией сна, проецированием тепла объекта и автономным семантическим поиском — воспоминания растут, остывают и исчезают, как настоящий мозг.

Плагин «operator-deepseek» для DeepSeek Harness: Operator Memory adapter for DeepSeek Harness.

Плагин памяти жизненного цикла MemOS Cloud для DeepSeek Harness

Долговременная память для DeepSeek Harness хранится в виде простой уценки, по одному факту на файл, доступной для чтения в любом редакторе. Индекс `MEMORY.md` имеет жесткое ограничение в 200 строк / 25 КБ, устанавливаемое с помощью `ctx.tools.guard()`: запись, которая может привести к увеличению чрезмерного индекса, запрещена, в то время как перезапись, которая сжимает его, всегда проходит, поэтому слишком большой индекс можно сжимать шаг за шагом. Плагин никогда не записывает воспоминания самостоятельно — что именно сохранять, решаете вы и модель. Тот же магазин также используется Claude Code, Codex, Kiro и OpenClaw.

Локальная долговременная память на базе Git для DeepSeek Harness с цитируемым контекстом, инструментами чтения с учетом использования, безопасной синхронизацией, предварительным просмотром и откатом.

Межсессионная память на уровне проекта: семиуровневое хранилище SQLite (душа/пользователь/проект/факт/урок/правила/тема) на узле: sqlite, удобная для кэша инъекция первого сообщения плюс совпадения по ключевым словам для каждого сообщения, инструменты Memory_remember/search/find_similar/read/update/project и консолидация окон простоя («сон») с подавлением в часы пик.

Плагин «mneme#dsh-mneme» для DeepSeek Harness: The memory that dreams — cross-session memory for DeepSeek Harness: recalls you across sessions, auto-consolidates in its sleep (autoDream), freezes conflicting memories for your review, and keeps a replayable audit trail. Offline-first local semantic search over SQLite with human-editable Markdown mirrors, an entity graph, an interactive memory panel, plus an external API and CLI.

Ограниченная, многоуровневая, контролируемая и проверяемая межсессионная память: типизированный шов `ctx.memory` с поставщиком SQLite с нулевой зависимостью, инструмент `memory` и внедрение замороженных снимков, а также репетиция dsh-memory-protocol v1 с реестром адаптеров и распространяемым пакетом соответствия.

Сжатие контекста на основе модели (Active Context Pruning) для DeepSeek Harness: модель решает, когда и что сжимать.

Долговременная память для агентов DSH — надежная, проверяемая память с инструментами вызова, поиска, просмотра и построения графиков знаний, импортом из десяти других инструментов кодирования ИИ и страницей настроек.

StrataGate обеспечивает развивающуюся локальную долговременную память DeepSeek Harness для пользовательских предпочтений, проектных решений, разговоров и результатов работы инструментов во время сеансов; он накладывает историю с настраиваемым пользователем временным затуханием, укрепляет воспоминания за счет реального использования ответов, показывает количество использований с учетом рабочего пространства и сохраняет отозванные доказательства, прослеживаемые до их исходных сообщений.

Трехслойная память с поддержкой кэширования для DSH: экономичное автоматическое внедрение, пошаговая консолидация ИИ, упреждающие напоминания в календаре и теплые приветствия, а также наследование памяти от других инструментов ИИ.

Трехслойная память с поддержкой кэширования для DSH: экономичное автоматическое внедрение, пошаговая консолидация ИИ, упреждающие напоминания в календаре и теплые приветствия, а также наследование памяти от других инструментов ИИ.

Плагин «dsh-project-brain» для DeepSeek Harness: Persistent project intelligence and memory plugin for DSH: architecture analysis, cross-session context, TODOs, and optional hybrid retrieval

Студия знаний и творчества для DeepSeek Harness, ориентированная на рабочее пространство, с дополнительным локальным индексированием, доступной для просмотра вики-страницей и документами на основе искусственного интеллекта, инструментами обучения, аудио и видео.

Плагин «causal-memory#dsh-plugin» для DeepSeek Harness: Causal memory for dsh: a zero-dependency MCP stdio bridge that mounts the 17 tools of the causal-memory server under clean names (no mcp__ prefix) — decision → outcome edges with typed relations (caused / enabled / prevented) in a local SQLite store that survives compaction — plus a pinned system-prompt section. Requires the causal-memory server binary on PATH (pip install causal-memory, or a prebuilt release).

Интеграция DeepSeek Harness для OpenContext с надежной межсессионной памятью, автоматическим захватом и вызовом подсказок, сводками сеансов, структурированным анализом и поиском документов.

Предоставляет локальные и удаленные базы знаний с возможностью вызова на уровне проекта и сеанса, контролируемой обратной записью и встроенной веб-консолью управления.

Собственный поставщик Rapid-MLX для DeepSeek Harness — обучает DSH тому, что уже знает локальный сервер (контекст, ограниченный памятью, через max_model_len), а также инструменты управления моделями и обзор /rapid-mlx.

Ограждения честности в конвейере инструментов: не позволяют агенту кодирования ослаблять тесты, поглощать ошибки, заглушать проверки типов или удалять тесты через оболочку — девять детерминированных перехватчиков, каждый из которых подкреплен тестом на установленный отказ, доказывающим, что защита может потерпеть неудачу.

Плагин «DSH-KRouter» для DeepSeek Harness: Local Obsidian vault as the agent knowledge store, with read-only DSH tools that route status, preference, correction, memory, project, search, and suggest to the matching page.

Плагин «prts-terrarchive» для DeepSeek Harness: PRTS.chat corpus browser with local/cloud search, source reading and a Rhine Lab 3D workspace for deepseek-harness

Локальное хранилище Obsidian в качестве хранилища знаний агента с доступными только для чтения инструментами DSH, которые направляют статус, предпочтения, исправления, память, проекты, поиск и предложения на соответствующую страницу.

Локальная память проекта с нулевыми связанными зависимостями во время выполнения или внешними службами: структурированный JSON плюс сгенерированный файл PROJECT_MEMORY.md, привязанная к токену горячая память с заморозкой сеанса, предназначенная для сохранения попаданий в кэш префикса приглашения, кэшированный межпроектный ранжированный вызов BM25, редактируемый жизненный цикл закрепления/замены/архивирования, настраиваемая сквозная дистилляция верхнего уровня и двуязычная поддержка. Веб-панель для поиска, проверки, диагностики и настройки в реальном времени.

Автоматическая память на основе кода Клода сочетается с консолидацией сеансов на основе Кодекса, обеспечивая простую, прозрачную и контекстно-эффективную долговременную память для DeepSeek Harness.

Автоматическая дистилляция разговора: отражение фонового субагента + создание/обновление навыков.

Долговременная память для DeepSeek Harness: многоканальный поиск и развивающееся хранилище памяти.

Плагин «dsh-context-compression-selector» для DeepSeek Harness: One-install context-compression selector bundle for DeepSeek Harness

Подключите dsh к локальному хранилищу Obsidian: ищите, читайте, записывайте, перемещайте и удаляйте заметки с помощью инструментов obsidian_*`.

ОМК — Наблюдайте. Мера. Знать. Подкрепленные фактическими данными изменения в знаниях для приложений ИИ.

Улучшенный щелчок правой кнопкой мыши. Предоставляет полное контекстное меню в собственном стиле для оболочки приложения DeepSeek Harness.

Многоуровневый конвейер памяти для DSH: автоматическое разделение разговоров на атомарные факты, сводки сцен и профиль личности (L0–L3) с гибридным поиском векторов BM25 +, разделением чата и рабочей семьи и внедрением контекста перед каждым шагом модели.

Плагин «dsh-token-optimizer» для DeepSeek Harness: 分层 Token 优化管道 v2:输出阶梯 / 结果缓存 / 文件 diff / 工具裁剪 + MCP 懒加载 / 压缩调度 / 缓存命中率,基于 DSH 真实插件 API

Превращает локальные уценки и текстовые документы в базу знаний с возможностью запроса с гибридным семантическим поиском и поиском по ключевым словам, проверкой цитирования и внедрением источника.

Обратимое уменьшение контекста для DeepSeek Harness: табличное перекодирование однородных массивов JSON без потерь в стиле TOON, окна таблиц с выборкой шагов и номерами строк и дедупликация перекрестных поворотов для повторного вывода инструмента; каждая замена проходит шлюз байт-плюс-токен (≤72% байт, строго меньше предполагаемых токенов), а оригинал загружается на диск с уведомлением `[save-token #id]`, которое можно получить за один вызов с помощью инструмента `save_token_expand`, с выставлением счетов и отказом от учета токенов на панели настроек.

Менеджер уцененных заметок для DSH: полноценный **менеджер заметок MD** и **редактор заметок MD**, быстрое сохранение разговоров в заметках, ведение заметок путем **синхронизации с репозиториями Git** и **перенос заметок в контекст беседы**.

Память проекта для DeepSeek Harness: файлы проекта индексируются в доступные для поиска сводки по мере их чтения, поэтому после потери контекста агент извлекает совпадения по требованию вместо повторного чтения файлов с цитированием источников и рейтингом BM25.

Межсессионная долговременная память: хранилища SQLite для пользователей и проектов с двойной областью действия, FTS5 + автономный локальный гибридный поиск векторов, 9 инструментов engram_*, пошаговый автоматический захват, маховик дистилляции, аудит происхождения и двуязычная панель библиотеки настроек памяти.

Семантический поиск, управление ресурсами, автоматический вызов (двойные пробелы пользователя и агента) и память сеанса для DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob по URI viking://, управление ресурсами memadd/memremove, статус наблюдателя в очереди, захват сеанса memcommit и создание книги навыков memlearn.

Плагин «dsh-mirror» для DeepSeek Harness: Make the AI remember how you think, not what you said: actively captures your principles, redlines, and working habits across sessions — with memory capacity, graceful decay, and human-readable reasoning for every entry. 0.7.0 brings an intuitive persona portrait with evidence tracing.

Автоматическое сжатие контекста для DeepSeek Harness: сжимает выходные данные инструмента до того, как они достигнут модели, и сохраняет обратимое сжатие с потерями с помощью инструментов извлечения CCR.

Memory Eternal: самостоятельно разработанный плагин памяти DeepSeek Harness не пересаживает какую-либо существующую структуру памяти — после разговора карта знаний автоматически помещается в локальное хранилище Markdown (самостоятельная дедупликация, самостоятельно разработанное извлечение CJK, управление git), страница настроек предоставляет графическую базу знаний (статистика/поиск/карта знаний + всплывающее окно одним щелчком мыши на боковой панели), а агент по запросу вызывает исторический контекст через инструмент Memory_recall. Ноль вмешательства человека.

Memory Eternal: самостоятельно разработанный плагин памяти DeepSeek Harness не пересаживает какую-либо существующую структуру памяти — после разговора карта знаний автоматически помещается в локальное хранилище Markdown (самостоятельная дедупликация, самостоятельно разработанное извлечение CJK, управление git), страница настроек предоставляет графическую базу знаний (статистика/поиск/карта знаний + всплывающее окно одним щелчком мыши на боковой панели), а агент по запросу вызывает исторический контекст через инструмент Memory_recall. Ноль вмешательства человека.

Плагин «agent-body#dsh-cortex» для DeepSeek Harness: The memory organ of Agent-Body: after 2 minutes of silence it enters light sleep and after 5 minutes deep sleep, where deterministic rules distil real experience into memory cards (pitfalls, playbooks, hotspots, unresolved issues, facts). Incoming commands recall related cards by keyword and inject them into context; cards unused for long decay on a half-life and are archived rather than deleted. It also de-noises body-wide homeostasis warnings: repeats inside a window are counted instead of re-printed, and a warning that keeps recurring without ever healing converges into a known steady-state offset and goes quiet. Consolidation and recall make no model calls.

Постоянная память ИИ, поддерживаемая локальным хранилищем Obsidian/Codex: пять инструментов obsidian_memory_* для чтения/записи/поиска плюс браузер хранилища на боковой панели.

Предоставляет локальные и удаленные базы знаний с возможностью вызова на уровне проекта и сеанса, контролируемой обратной записью и встроенной веб-консолью управления.

Мгновенный детерминированный механизм уплотнения в стиле VCC практически без потерь для DeepSeek Harness — замена @deepseek-ai/dsh-compaction-basic

Плагин «dsh-kb-rag#npm-package» для DeepSeek Harness: Local literature knowledge-base RAG: 10 tools (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), hybrid BM25+vector+reranker search, cited QA with clickable DOI links, all-local bge embeddings over a single-file SQLite index. Needs Python 3.9+ with pymupdf, faiss-cpu and sentence-transformers; the `npx dsh-kb-rag-install` installer sets those up and pre-downloads the model.

Мост ShiGuang Memory Engine (SGME): многоагентная общая долговременная память через HTTP — дистилляция L0/L1/L1.5/L2, внедрение на основе сценариев, унифицированный поиск и сигналы проактивного обслуживания (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), устанавливаемые как `dsh-sgme`.

Наблюдение Langfuse для DeepSeek Harness: трассировки OpenTelemetry, уплотнение, оценки обратной связи и происхождение вилок

Саморазвивающаяся командная память в виде простого Markdown в git: собственный плагин Cordis, который регистрирует 38 инструментов памяти с открытым именем, а также раздел подсказок, переоцениваемый при каждой сборке, с усилением RPE, затуханием и консолидацией сна; использует одно репозиторий данных со своими хостами Claude Code (MCP) и OpenClaw; проверено на соответствие DSH 0.1.0-rc.6.

Долговременная память и саморазвивающийся плагин для DSH: захват L0 → извлечение памяти L1 → группировка сцен L2 → личность пользователя L3, вставка автоматического возврата, синтез навыков, полностью локальный (SQLite FTS5 + jieba, дополнительный векторный вызов).

Пусть заголовки, настроенные провайдером (например, User-Agent), действительно достигают запросов API pi-ai — исправьте бесплатную модель OpenCode ZEN 429 (FreeUsageLimitError): идентифицируйте запрос как клиент открытого кода вместо deepseek-harness.

Плагин «dsh-kb-rag» для DeepSeek Harness: Local literature knowledge-base RAG for DSH: hybrid BM25 + vector retrieval, cross-encoder reranking, cited answers with section- and page-level provenance, metadata-only refresh and background ingest with progress polling, over a SQLite index.

Встроенный уровень интеграции DSH для механизма памяти Minta: составляет официальную строку dsh-mcp-client, регистрирует навык управления памятью minta, а также предварительный разогрев памяти при запуске сеанса и отправляет предустановку агента Minta; требуется отдельно развернутый движок Minta (Python/Docker) для предоставления 19 инструментов MCP — без него невозможно использовать.

Свертывание контекста без потерь для DeepSeek Harness: самый старый диапазон заменяется кратким, а оригиналы остаются в журнале сеанса.

Управление карточками персон soul.md и долговременной памятью, с выбором персоны для рабочей области и сеанса и инструментами для их чтения и обновления.

Межсеансовая память с детерминированным отзывом без токенов (биграмма-Жаккар, объединенная с FTS5 BM25 через RRF), многоуровневым шлюзом утверждения, который автоматически подтверждает только обратимые записи, привязанные к пользователю, и усиление, которое усиливает повторные наблюдения. Кристаллизует процедуры в файлы SKILL.md, которые уточняются на месте и управляются посредством жизненного цикла «активно-устаревшее-архивировано» с обратимым архивированием и откатом. В версии 0.4.2 добавлена ​​страница настроек контролируемого сокращения: обратимое мягкое удаление (захоронение, возможность восстановления), закрепленная трехуровневая защита, упорядочивание тепла только для чтения и двухэтапный предварительный просмотр, а затем выполнение с идемпотентным применением. Конвергенция навыков и памяти для предотвращения раздутия, просмотр предыстории за ход в изолированном вызове. Требуется узел 22.5+.

Межсессионная память на основе файлов: простые файлы памяти Markdown с автоматическим извлечением, совместимые по формату с CLAUDE.md Claude Code и файлами памяти, поэтому миграция представляет собой копирование файлов вручную.

Верный порт механизма Hermes-agent MEMORY.md / USER.md для DSH: ограниченная двухбанковая память (2200/1375 символов), единый инструмент «памяти» (добавление/замена/удаление/пакетная обработка), внедрение замороженных снимков за сеанс, напоминания, собственное хранилище JSON для DSH — нулевые внешние зависимости, нулевая стоимость LLM.

Автоматическая ретроспектива сессии: после завершения разговора преобразует полезный опыт в многократно используемые навыки, которые сохраняются в библиотеке навыков и могут вызываться моделью; предусмотрены триггеры с ускорением при наличии сигналов, ручные запуски, режим подтверждения и управление библиотекой навыков — архивация и восстановление без непосредственного удаления.

Локальная постоянная память для DeepSeek Harness: ограниченное предварительное внедрение горячей памяти, точный и холодный вызов BM25 в китайской биграмме, шесть агентских инструментов, запись с блокировкой аренды с одобрением и квитанциями о восстановлении, а также управление только для чтения и кандидаты для проверки траектории.

Соедините память, навыки и настройки Claude Code с DeepSeek Harness — отсутствие миграции, полная совместимость

Плагин «llm-wiki#dsh» для DeepSeek Harness: Portable agent knowledge base in plain OKF v0.2 Markdown: 13 wiki_* read/write tools, progressive disclosure, backlinks, gated writes via AGENTS.md rules, auto index/log maintenance, linting, and named multi-bundle switching (session-level or global).

Плагин «deepddw#ddw-teams-panel» для DeepSeek Harness: Adds a multi-user settings panel to the DSH web client: usage-mode selection, member management with online status and device binding, and switching or sharing of per-member memory and knowledge bases.

Плагин «dsh-ctxopt-compaction» для DeepSeek Harness: Bounded context compaction, session-scoped summary reuse, explicit memory controls, and diagnostic-preserving tool pruning for DeepSeek Harness.

Пакет долговременной памяти, управляемый владельцем, для DeepSeek Harness

Плагин «dsh-neatmem» для DeepSeek Harness: NeatMem long-term memory plugin for DeepSeek Harness — thin REST client against a neatmem server

Плагин межсессионной памяти для DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): автоматическое извлечение, индексация SQLite FTS5, семантический вызов RRF, вводимый в системное приглашение на каждом шагу, плановое обслуживание, консолидация на основе LLM через ctx.llm, предотвращение взрыва контекста и глобальная идентификация Soul через ~/.dsh/soul.md. В версии 0.5.0 добавлен график временного контекста (valid_from/valid_until/supersedes, исправления только для добавления через reviseMemory), модель доверия (вызывается история, внедренная как ненадежная ссылка, текущая инструкция всегда выигрывает), суммирование в конце хода. В версии 0.6.0 добавлены локальные семантические внедрения (BAAI/bge-small-zh-v1.5 через embed_server.py, слияние косинуса + RRF с FTS5, без облачных вызовов, ~ 232 сообщений в секунду на процессоре). v0.6.1 исправлено расширение ~ в конфигурации пути. Установка без конфигурации.

Подключает DeepSeek Harness к Busabase: позволяет искать знания рабочего пространства, работать со структурированными записями и приложениями, отправлять изменения в виде доступных для проверки ChangeRequests и просматривать результаты в интерактивных карточках.

Предварительные настройки агента на основе базы знаний: долговременная память вики, пользовательский интерфейс веб-базы знаний, страница управления и дополнительная доработка пользовательского интерфейса.

База знаний общего назначения для DSH: импорт md/txt/json/yml/docx/pdf, управление папками, полнотекстовый поиск FTS5 (BM25) и пользовательский интерфейс веб-управления.

Биомиметическая система памяти для DeepSeek Harness: уровень данных с простой уценкой, инструменты памяти, вставка замороженных снимков, поэтапное шлюзование утверждений, структурированный аудит, метаболизм памяти (сны), контакты памяти, семантический вызов, команда /memory и межсессионное извлечение.

Одно общее хранилище Obsidian для каждого агента: ядро ​​Python без зависимостей (поиск/продвижение/вынесение решения/забыть), шаблон хранилища, плагин dsh (memory_search/show/submit/status).

Один уровень памяти для каждого инструмента и агента искусственного интеллекта: внедрение контекстного пакета, вызов в режиме реального времени, инструменты MCP и захват потока DSH на конечном этапе.

Интеграция с TencentDB Agent Memory для сохранения бесед, структурированного извлечения воспоминаний, автоматического вызова их из памяти, а также с инструментами поиска по памяти и беседам.

Постоянная долговременная персональная память для DeepSeek Harness: хранилище MEMORY.md/USER.md, инструменты Memory + Memory_search, внедрение контекста для каждого запроса, секретное сканирование и страница настроек управления памятью WebUI. Портировано по духу из пи-гермес-памяти. ТипScr

Плагин DeepSeek Harness, который действует как страж между агентом AI и серверами MCP — опрашивает долго выполняющиеся задачи от имени агента, чтобы циклы состояния, требующие токенов, никогда не попадали на путь вывода LLM.

HUD потребления токенов в реальном времени для DeepSeek Harness: элегантная панель в технологическом стиле, показывающая использование токенов в реальном времени, контекстное давление и оценки затрат между сеансами.

Агент математической памяти на боковой панели Obsidian для DeepSeek Harness: многоуровневая долговременная память, заметка с идеями с упреждающими напоминаниями о просмотре, унифицированное извлечение note_recall, а также специальные инструменты поиска/создания заметок/обратных ссылок. Поставляется как плагин dsh и Obsidian com.

Управление браузером Firefox для DeepSeek Harness: мост WebSocket с аутентификацией по токену + инструменты text-first Browser_*, управляющие собственным Firefox пользователя через сопутствующее расширение AMO

Плагин пакета DSH, который монтирует 8 навыков Project Memory, загружает архитектуру памяти при первом использовании и регистрирует инструменты моста кодовой базы и памяти.

Запускает TiddlyWiki 5 в качестве постоянной базы знаний DSH: десять инструментов агента tiddlywiki_* (фильтрованный поиск, чтение/запись/пакетное переименование/удаление, последние, теги, а также синхронизация git с разрешением конфликтов), полноценный редактор TiddlyWiki, встроенный в центральный столбец графического интерфейса, и виджет быстрых заметок с автоматическим сохранением черновиков — все это поддерживается автоматически фиксирующим репозиторием git.

Межсессионное хранилище памяти: инструменты «запомнить/вызвать/забыть», вводить подсказки для каждого хода и браузер ввода страниц настроек.

Читаемая человеком память Markdown для DeepSeek Harness: уровень пользователя (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + память уровня рабочей области, вводимая каждый ход, автоматическая запись ежедневного журнала с дистилляцией, связывает существующие каталоги памяти WorkBuddy/CodeBuddy, инструменты Memory_note/memory_note_user/memory_read со встроенной дедупликацией и двуязычную страницу настроек. Обычное текстовое хранилище, без базы данных.

Memory Lake в качестве постоянного уровня памяти для dsh: инструменты Memory_search, Memory_remember и Memory_forget через интерфейс командной строки Memorylake, строка состояния сеанса и управляемые навыки настройки/диагностики, совместное использование одного идентификатора ~/.memorylake и набора памяти с плагинами Claude Code и Codex.

Автоматический захват Zero-LLM и символический индекс \[ENGRAM\] с прогрессивным раскрытием, протокол задач/доказательств ESR-lite (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) и телеметрию использования каждой рабочей области с тестом автономного отзыва (npm run eval).

Когнитивный плагин, вдохновленный мозгом: эпизодическая, семантическая, процедурная и эмоциональная память с сигналами обучения с подкреплением, набор целей с триггерами времени, автономные веб-исследования, основанные на любопытстве, и проактивные инициативы.

Локальная сеть взаимодействия агентов для DeepSeek Harness, выделение опыта на уровне задач из трассировок и живых манифестов, классификация по доказательствам H0–H4, обнаружение по совместимости и продвижение только после явной проверки.

Плагин «dsh-context-imports» для DeepSeek Harness: Claude Code-style @path imports for DSH: expands @imports in AGENTS.md/CLAUDE.md and injects the referenced files into model context at session start

Плагин «dsh-obsidian-mem» для DeepSeek Harness: Project documents and long-term memory as plain Markdown in a dedicated Obsidian vault: six mem_* tools (search, read, write, log, brief, admin), one budgeted recall injection at the first step of a session, and automatic distillation of completed turns. Obsidian does not need to be running, and the vault stays readable with the plugin uninstalled.

Плагин «dsh-ecolink#adapter» для DeepSeek Harness: DSH side of the dsh-ecolink memory ecosystem: bridges chat.deepseek.com and DeepSeek Harness through a browser extension that harvests DSM-format memory tags and injects recalled memories into web chats, a zero-dependency local service that writes a shared memory pool, and this adapter, which injects memories pre-step and offers /ecolink-push write-back; compression is transactional (staging pool with commit/rollback).

Межсессионная память для DeepSeek Harness через официальный домен хранения: воспоминания сохраняются через ctx.storage (таблица StorageDomain) и вводятся в системную подсказку через зарегистрированный раздел (memory:recall) с помощью инструментов Memory_save/memory_forget, поэтому агент читает и записывает свою собственную память (настраивается maxMemories).

База знаний шаблонов Wiki Karpathy LLM для DSH: навыки написания вики/поиска в вики, конвейер с нулевой зависимостью (синхронизация памяти lint/index/mnemon/обратная связь по качеству), схема внедрения плагина минимального жизненного цикла + предварительный просмотр знаний, семантический вызов SiliconFlow через Ollama-совместимый прокси.

Долговременная память с межсессионной уценкой со структурой LLM-Wiki и персоной SOUL.md, жестко внедряемой при каждом запуске сеанса, а также рабочие процессы запоминания/вызова/консолидации/забывания, встроенный навык памяти, инструменты для упаковки/распаковки миграции и подсказка отзыва от первого лица во время простоя, которая отображает реальные воспоминания голосом собеседника.

Плагин пакета DSH, который монтирует 8 навыков Project Memory, загружает архитектуру памяти при первом использовании и регистрирует инструменты моста кодовой базы и памяти.

Межсессионная память открытого текста: детерминированный вызов ключевых слов BM25 (без вложений), инструменты Memory_save/list/search/confirm/forget за шлюзом подтверждения человеком, а также глобальные + хранилища JSON на уровне проекта, которые следуют за вашим репозиторием git.

Суперупрощенный плагин памяти LLM-вики: один индексный документ (загружается автоматически) + один файл уценки на каждую тему (только для чтения при необходимости) — без сброса всего в контекст и сжигания токенов. Простой и легкий, безболезненный в установке/удалении и свободно редактируемый по вашему усмотрению.

Отслеживает состояние агента как ментальные факторы Йогачары в долговременном хранилище семян и передает его обратно в подсказку как склонность от первого лица.

База знаний в стиле Obsidian: поглощайте источники, позвольте LLM создавать и поддерживать взаимосвязанную вики-страницу, а также задавать основанные на ней вопросы.

DSH ↔ мост сеанс-память агента: зеркально отображает жизненный цикл сеанса в локальном демоне агента (REST), предоставляет инструменты Memory_recall/memory_remember и вводит окно контекста памяти для каждого сеанса через агент/предварительный шаг.

Инструмент сжатия контекста (context_compact): агент сам записывает контрольную точку замены и передает ее механизму сжатия хоста, который пропускает вызов сумматора LLM; автоматическое уплотнение остается на официальном движке.

Вставляйте правила при необходимости, не теряя контекста. DSH-порт правил потока открытого кода.

Преобразует события сеанса, цикла агента, LLM и жизненного цикла инструмента в трассировки и метрики OpenTelemetry GenAI, экспортируемые через стандартный OTLP/HTTP в любой совместимый бэкэнд, с захватом контента по умолчанию.

DSH ↔ мост сеанс-память агента: зеркально отображает жизненный цикл сеанса в локальном демоне агента (REST), предоставляет инструменты Memory_recall/memory_remember и вводит окно контекста памяти для каждого сеанса через агент/предварительный шаг.

Навыки набора знаний, полученные из Claude-Obsidian (вики, вики-захват, вики-запрос, вики-линт, сохранение) в виде плагина DeepSeek Harness с указанием авторства.

Тест виртуальной среды DSH — тест загрузки подключаемых модулей/навыков и вызова инструментов (нулевой токен L1). Экологический расширяемый плагин dsh-plugin-hub: обеспечивает независимую оценку производительности хаба (процесс загрузки/вызова инструмента занимает время).

Плагин «dsh-ecolink-adapter» для DeepSeek Harness: dsh-ecolink DSH 适配层:直读本地记忆池、pre-step 注入(打分+预算+会话去重)、#记忆名 过滤,打通网页端记忆生态

Плагин «dsh-forge-studio#plugin-memory» для DeepSeek Harness: Cross-session memory for DeepSeek Harness: agents save, search and update user preferences, facts and project decisions; important entries are injected into later sessions, and a Settings section lists, edits, archives or deletes them.

Плагин «dsht-plugin-memory» для DeepSeek Harness: Long-term memory tables plugin for DSH roleplay sessions

Плагин «dsh-context-zip#dsh-context-zip» для DeepSeek Harness: Replaces the built-in DSH compaction summarizer with a five-section handoff summary and keeps every shadowed message readable in a segment directory.

Накопленный корпус дизайнерских вкусов для агентов DSH: дайте хорошие и плохие примеры, выделите принципы и проверяйте новые проекты на основе усвоенных суждений, а не фиксированного набора правил.

Управляемая долговременная память для DeepSeek Harness: реестр доказательств, предназначенный только для добавления, с защитой от записи, 7-уровневыми полномочиями, заменяющими цепочками и запланированным предварительным внедрением с квотами для каждого домена.

Сервер памяти Vector + Graph: инструменты наблюдения/запоминания/поиска/вызова на локальном сервере памяти, объединяющие семантический вызов HNSW, поиск по ключевым словам FTS5 и сигналы графа знаний через ранжирование RRF, с автоматическим сохранением на конечном этапе и изоляцией пространства имен для каждого агента.

Постоянная память проектов в стиле ZCode с полным менеджером настроек, инструментами внедрения индекса и памяти агентов.

Постоянная пятиуровневая система памяти с внедрением релевантности, автоматическим извлечением LLM, вращением профиля и шестью инструментами агентов.

Плагин памяти Honcho от Plastic Labs: вводит профиль пользователя, сводку сеанса и соответствующие выводы в начале сеанса, загружает каждый ход в Honcho в фоновом режиме с отредактированными секретами и добавляет инструменты honcho_search/honcho_chat/honcho_remember плюс команду /honcho status; настраивается через ~/.honcho/config.json, общий для других интеграций Honcho, для размещенного honcho.dev или локального экземпляра.

Трехуровневая система памяти агента: всегда активный CLAUDE.md L1, индекс L2, подробный скелет L3 с шаблонами, шлюз, блокирующий запись в защищенные файлы без одноразового токена утверждения, беспристрастное ведение журнала событий, еженедельная дистилляция и навык цикла выполнения TDD.

Вызов истории разговоров для DSH: трехуровневое (буквальное/нечеткое/семантическое) извлечение исходного текста каждого прошлого сеанса, полностью локальное и автономное — ИИ никогда не забывает то, что вы ему сказали. Установка одной командой через dsh.bundle.patch, семантический уровень запускается в рабочем потоке.

Коннектор Notion для DeepSeek Harness: поиск, чтение, запрос, создание, обновление и добавление страниц и баз данных Notion с помощью шести инструментов агента со страницей веб-настроек, настроенной один раз с помощью токена интеграции.

AiFP Cognitive Memory — MCP-сервер постоянной памяти для помощников ИИ. Поиск в Китае с причинно-следственными цепочками, ассоциациями Хебба и диффузией графов. 记忆感知系统

Объедините навыки и настройки OpenCode с DeepSeek Harness

Отмена/повтор действия на стороне пользователя для DeepSeek Harness (dsh): команда /undo откатывает расшифровку до последнего сообщения, а команда /redo восстанавливает ее.

Структурированная система долговременной памяти для DeepSeek Harness — краткие/полные пары на основе единиц с автоматическим введением

Локальное преобразование файлов для DeepSeek Harness — изображений, PDF, данных, аудио/видео и офисных документов. Никаких ключей API, никаких загрузок, никакой стоимости токенов.

Вызов, редактирование, повторная отправка и повторное создание сообщений диалога DeepSeek Harness — Интернет и настольный компьютер

Удаление каждого сообщения для DeepSeek Harness — значок корзины рядом с кнопкой копирования в каждом сообщении чата, который удаляет это сообщение из контекста производной модели (и видимой расшифровки) через официальный контракт поверхностной замены.

Плагин «dsh-topics-memory» для DeepSeek Harness: dsh-plugin: quality-first topic memory for dsh — a topic keeps the starting question, conclusion, impact and dependencies, not the process; local-first git-traced OKF bundle, budgeted LLM-free injection

Реестр отрицательных знаний, привязанный к доказательствам: сохраняет опровергнутые пути (command_failed, file_missing) с их результатом и предварительным условием доказательств, затем предупреждает или блокирует повторные попытки до тех пор, пока доказательства не изменятся.

Многоуровневая файловая память для DeepSeek Harness с примечаниями ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ/ПАМЯТЬ на уровне рабочей области, фоновой консолидацией и вызовом гибридного сеанса.

Плагин реализации протокола памяти: соединяет сервер MCP с открытым кодом и памятью, принудительно использует Memory_weave перед вызовами инструментов, автоматически принимает повороты и вводит контекст памяти в шаги агента.

Самоподдерживающаяся память для передачи обслуживания для каждого рабочего каталога и ветки git: записывает ходы, сворачивает их в краткий Markdown и внедряет результат в будущие сеансы из ~/.agent/agent-handoff, совместим по байтам с pi-handoff.

Трехслойная локальная память для DeepSeek Harness: память L1 для замороженных снимков (MEMORY.md/USER.md, введенная в системную подсказку, совместимая с кэшем префиксов) + база знаний L2 с возможностью поиска (факты + SQLite FTS5, поиск на китайском языке с помощью токенизации со скользящим окном) + импорт L3 из Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy с дедупликацией. Автоматически вводит соответствующие факты на первом этапе или триггерные слова в память (агент/предварительный этап) и после загрузки навыков (инструменты/после выполнения); данные остаются на локальном диске.

Ограниченная локальная память со шлюзом полномочий CBDC: утверждения SQLite + FTS5, ограниченный вызов с объяснимыми решениями об использовании/проверке/игнорировании и полный контрольный журнал, команды /memory, внедрение ≤3-заявления/1200 символов на вызов, без дополнительных вызовов модели.

Автономный генератор QR-кодов (SVG/PNG/ASCII) и штрих-кодов (Code128/EAN-13) для DeepSeek Harness, без сети и без оболочки.

Сканирует навыки, видимые в текущем сеансе, и ранжирует их по значимости для недавнего разговора.

Собственная память для каждого рабочего пространства на собственных швах системы: факты и ограниченный постоянно включенный профиль в модуле JSON домена хранения, контролируемая запись с цитатами `(sessionId, seq)`, детерминированный вызов плюс сеансовый запрос FTS по прошлым сеансам — без внешнего сервера, без специального SQLite.

Вызов памяти BM25 по ключевым словам.

Полностью локальная векторная память для DSH: локальное внедрение, хранилище SQLite, автоматическое внедрение отзыва, дедупликация с обнаружением конфликтов, обратимое удаление корзины, онлайн-резервное копирование и дополнительное извлечение LLM.

Создавайте проверяемые пакеты базы знаний (SQLite FTS5) из md/txt/docx/pdf с детерминированным поиском и чтением исходного текста.

Инструменты агента для автономного сервера mem0: добавление, поиск, получение, обновление, удаление, история, сброс и состояние памяти с картой конфигурации на панели настроек.

Мнемозная память для DeepSeek Harness: инструменты запоминания/вызова/забытия/статистики/сна, встроенные навыки, автоматическая настройка, дополнительная автоматическая синхронизация/предварительная выборка и панель настроек. Данные находятся в ~/.dsh/mnemosyne.

Улучшенные параметры автоматического сжатия по умолчанию для предустановок агента DeepSeek Harness: применение настроенных пороговых значений/бюджетов хранения и политик для каждой модели с помощью одной команды, идемпотентное с резервными копиями и откатом.

Сжатие диалогов на месте с помощью кривой забывания для DeepSeek Harness: последние ходы остаются дословными, средние ходы структурно обезвожены (нулевой LLM), древние ходы складываются в ограниченную сводную пару — неограниченные разговоры в ограниченном бюджете памяти.

Память для принятия решений и целей с происхождением: явные команды и инструмент модели детерминированно записывают решения, карта состояния повторно привязывает их к сжатию, поток событий без потерь с извлечением BM25 + jieba поддерживает это, а пакет регрессии точности на уровне сценария обеспечивает выпуск релизов.

Облегченная система памяти DSH Web GUI: четыре файла Markdown в верхнем регистре (USER.md/PROJECT.md/WORKLOG.md/CONVENTION.md) + два действия (добавление проточной воды/осадка дистилляции). Никаких внешних зависимостей, только встроенные модули Node; визуализация файлов, управление различиями и git.

Уровень выполнения с поддержкой графического процессора для DeepSeek Harness: инструменты gpu_status/gpu_exec/gpu_run_bg, поэтапное внедрение контекста графического процессора, автоматический выбор карты CUDA_VISIBLE_DEVICES

Объединяет каждый шов расширяемости DSH в рамках одного декларативного DSL: сервис `fabric` во время выполнения, инструменты `fabric_extend`/`fabric_inspect` и страница настроек графа возможностей.

Память пользовательских предпочтений для DeepSeek Harness: сохраняемый профиль пользователя с помощью инструментов Memory_get/memory_update и внедрения системных подсказок.

Плагин DSH: официальная модель памяти Honcho v3 плюс безопасная общая база знаний.

Локальные базы знаний с явным поиском на основе источников для DeepSeek Harness Web.

Испытайте память для ремня DeepSeek

Wenmai — скомпилированная база знаний для текстовых работников, плагин DeepSeek Harness.

Межсессионная память с управлением, саморазвитием и контролируемым путем записи для DeepSeek Harness. Отзыв по тепловому рейтингу, соглашения об окружающей среде, забвение жизненного цикла, цепочки замены, защита от отравления, автодистилляция и открытая система измерений.

Каноническая токенизация выходных данных инструмента для DeepSeek Harness

Постоянная память для DeepSeek Harness: заметки для каждого разговора, выборочное внедрение, память проектов, семантический поиск в хранилище (bge-m3, бесплатный дополнительный ключ) и автоматическое извлечение — агенты перестают забывать.

Разговорная память → Плагин OKF Knowledge Precipitation: нейронная самообучающаяся система памяти, управляемая прогнозированием. Сохраняйте ценный контент сеанса в долговременную память в соответствии со спецификациями OKF v0.1 и автоматически вызывайте его между сеансами. Плагин памяти от сеанса к OKF с нейросамообучением (прогнозирующий вызов, захват на основе неопределенности, усиление обратной связи).

Собственная память для DeepSeek Harness — проверяемые факты с цепочками доказательств на базе StateCore

Внутрипроцессная графовая память для DeepSeek Harness, поддерживаемая TriviumDB.

Типизированный плагин онтологии с возможностью вывода (TBox + ABox) для DeepSeek Harness — надежные знания предметной области, которые агент может определять, утверждать и запрашивать в соответствии с ограничениями схемы.

Подключаемый модуль собственного инструмента Tencent IMA от DeepSeek Harness предоставляет базу знаний ima_ask для вопросов и ответов, веб-конфигурацию и адаптацию контракта к нескольким версиям.

Пакет смены контекстных окон на основе модели для DeepSeek Harness: свежий рабочий контекст, надежные заметки, управляемые моделью, небольшой дословный недавний хвост и целевое восстановление истории — без обобщения.

Плагин «dsh-codevault» для DeepSeek Harness: Reading archive for dsh: after reading open-source code, capture quick notes or write full deep notes that group into one card per repo / file / symbol, stored as an append-only log of Markdown notes you can open in Obsidian; query your history, browse recent reads, or search your own Obsidian vault and link related notes to a reading record. Nine tools, a /codevault command, and a code-reading skill.

Плагин «siyuan-codex-bridge» для DeepSeek Harness: Connects DeepSeek Harness to a local SiYuan (思源笔记) desktop app: bridges its own MCP endpoint, registers its note tools as mcp__siyuan__<tool>, ships a notes skill, and enforces a readonly/authoring/full profile on every call.

Плагин «dsh-skip-browser-auth» для DeepSeek Harness: 替换官方 Connection 提供方跳过 BrowserAuth，免输 Token；已适配 0.1.2-rc.1 与 0.1.5-rc.1/rc.2，详见仓库。

Долговременная память, вводимая в начале сеанса: предпочтения/факты/сводки/знания в глобальном масштабе и для каждого проекта, бюджетный вызов через `агент/предварительный этап`, надежное хранилище JSON.

Плагин «dsh-openviking-enhance» для DeepSeek Harness: OpenViking in the DSH web GUI: a Studio panel, a per-session memory-commit status pill with its commit timeline, and a right-sidebar tab showing what the current session retrieves.

Локальная, проверяемая личная память для DeepSeek Harness: настройки, соглашения проекта, рабочие процессы и уроки ошибок сохраняются в виде файла JSON с журналом изменений в рабочей области с возможностью адаптации, автоматического извлечения соглашений проекта и уроков, подкрепленных фактическими данными.

Фокус-панель для агентов DeepSeek Harness: надежные, поддерживаемые моделью заметки в рабочей области сеанса, которые фиксируют цели, ограничения и решения во время сжатия и сеансов, с автоматическим внедрением контекста, очисткой архива и дополнительной веб-панелью.

Обрезка контекста на основе модели для DeepSeek Harness с помощью официального API уплотнения.

Постоянная память ключей и значений на уровне проекта с инструментами модели установки/получения/списка/удаления/поиска и хранилищем файлов JSON.

Жизненный цикл официального плагина Hindsight на рабочем столе DSH в локальной памяти: запуск/остановка демона backsight-embed одним щелчком мыши, автоматический запуск при загрузке, остановка при выходе, скрытие окна консоли uv.exe и установка хранилища/моделей на другой диск.

Переписывает каждый запрос в соответствии с изученным профилем подсказок и автоматически обновляет привычки, правила борьбы с галлюцинациями и записи обучения.

Межсессионные пространства памяти, управляемые человеком, с независимыми отношениями между источниками и потребителями, происхождением, управлением версиями и проверкой внедрения перед отправкой.

Межсессионная память сигналов событий для DeepSeek Harness: автоматически извлекает сигналы задач/разговоров и языковые привычки пользователя из каждого поворота в постоянный глобальный банк сигналов, а затем повторно вводит запомненный контекст при обнаружении переключения темы (сопоставление ключевых слов или векторов).

Цитированная память в журнале сеансов DSH без потерь: очищенные факты содержат цитаты `(sessionId, eventRange)`, которые расширяются до точного исходного отрывка журнала.

Межсеансовая память с двумя регистрами: автоматически извлекает устойчивые факты из разговоров в MEMORY.md и поддерживает реестр проектов PROGRESS.md, вызывая их в каждый новый сеанс.

Стандартный протокол памяти (мм) для DeepSeek Harness: многоуровневый MEMORY.md с жесткими бюджетами, замороженные снимки, взаимодействие с URI mm://, обработка журнала сеансов, инструменты mem_* и автономный интерфейс командной строки.

Контекстный менеджер для DeepSeek Harness: автоматически суммирует каждый ход в записи с сортировкой по приоритету, вставляет их, а также закрепленные заметки между сеансами и собственный текст в каждый запрос модели, а также складывает диапазоны реальных разговоров любого размера в сводки для экономии токенов. Постоянный и безопасный при перезапуске. ПРИМЕЧАНИЕ. Многоэтапная установка вручную — скопируйте три папки пакета в Profiles/node_modules и добавьте предоставленные строки cordis.patch.yml, затем перезапустите DSH; это не стандартная установка одной командой.

DeepSeek Harness — центр памяти и знаний, который маршрутизирует вызовы обновления, получения и подписки через совместимые плагины, с дополнительным транзакционным бэкэндом Rust.

Помощник менеджера для DSH в стиле Hana: визуальное управление предустановками (карты, персоналии юаней, обрезка аватаров) плюс полный стек памяти Hana (скользящие сводки, многоуровневая компиляция, хранилище фактов SQLite, глубокая память).

Переносит вашу существующую историю Claude/ChatGPT в DSH: мгновенный импорт воспоминаний.json без токенов внутри экспорта Claude, локальные расшифровки кода Claude без необходимости экспорта и разговоры, очищенные с помощью модели, которую вы уже настроили в DSH. В каждой памяти хранятся дословные доказательства, сверенные с источником с помощью кода — парафраз отбрасывается и подсчитывается, а доказательства, найденные только в ходе ассистента, всегда направляются на проверку, а не сохраняются.

Двувременная память, поддерживаемая демоном SodaMem: вызов вносится в подсказку при сборке каждого витка и приеме каждого закрытого витка, без вызова инструмента и вызова модели на пути чтения; В каждом вспоминаемом факте указан поворот, из которого он произошел, и указаны даты действия, поэтому замененные факты перестают извлекаться.

Соединяет службу памяти MemOS через MCP: агент получает возможность добавления/поиска/обновления/удаления памяти, совместного использования нескольких кубов и планировщика памяти в виде инструментов mcp__memos__*.

Межсессионная память для модели: полнотекстовый поиск во всех прошлых сеансах (SQLite FTS5 через ctx.sessionQuery) и возврат наиболее подходящих фрагментов обратно в текущий контекст.

Долговременная память, вводимая в начале сеанса: предпочтения/факты/сводки/знания в глобальном масштабе и для каждого проекта, бюджетный вызов через `агент/предварительный этап`, надежное хранилище JSON.

Постоянная память для DeepSeek Harness: инструменты чтения/записи/извлечения памяти, пошаговая автоматическая запись, внедрение вызовов на уровне проекта и пользовательский интерфейс управления с неразрушающим импортом памяти из кода Claude Code.

Журнал решений для DeepSeek Harness: записывайте ключевые решения (выбранный вариант + почему) в файл DECISIONS.md с поддержкой версий с помощью инструментов Decision_log / Decision_list / Decision_audit и автоматически добавляйте сводку в будущие сеансы, чтобы решения оставались отслеживаемыми и никогда не подвергались повторному судебному разбирательству.

Серверная часть уплотнения в стиле Reasonix с поддержкой кэша для DeepSeek Harness (DSH). Заменяет/улучшает базовое сжатие на Compact_ratio, одну структурированную сводную контрольную точку и стабильный недавний хвост.

Записывайте веб-разговоры ИИ в локальный формат JSON + SQLite и переносите выбранные сообщения в каналы агентов в виде живых, продолжаемых сеансов.

Gzip-сжатие для ответов /api, исправление тайм-аутов загрузки истории при удаленных соединениях или соединениях с низкой пропускной способностью; пропускает SSE и уже закодированные ответы.

Локальная вики Markdown в качестве долговременной памяти для DeepSeek Harness — перенесено из llmwiki

Чип стоимости Composer: оценивает расходы DeepSeek API текущего сеанса по каждому сообщению с помощью официальной таблицы цен (включая политику пикового/непикового периода 2026-08-17); наведите указатель мыши на разбивку, общую сумму на сегодняшний день (DSH) и баланс счета. Только модели DeepSeek.

Рюкзак DSH: инвентарь в стиле World of Warcraft, управление сумками, валютная статистика и учет комиссий за токены за всю сессию (официальные динамические цены DeepSeek, включая цены в пиковые и минимальные периоды).

Рентгеновский снимок вашей системы DeepSeek — диагностика того, что на самом деле загружено, почему и сколько это стоит: атрибуция контекстного налога для каждого плагина, реестр токенов для каждого запроса, цены каталога навыков, каскады зависимостей.

Объедините память, навыки и настройки OpenAI Codex в DeepSeek Harness.

Автоматический межсессионный вызов и обратная запись GoodMemory для DeepSeek Harness

Плагин DeepSeek Harness, который интегрирует claude-mem: запрос, внедрение контекста, сохранение вручную и жизненный цикл сеанса через HTTP API локального работника claude-mem.

Память проекта для DeepSeek Harness: файлы проекта индексируются в доступные для поиска сводки по мере их чтения, поэтому после потери контекста агент извлекает совпадения по требованию вместо повторного чтения файлов с цитированием источников и рейтингом BM25.

Память проекта для DeepSeek Harness: файлы проекта индексируются в доступные для поиска сводки по мере их чтения, поэтому после потери контекста агент извлекает совпадения по требованию вместо повторного чтения файлов с цитированием источников и рейтингом BM25.

Агентское поверхностное уплотнение (ASC) для DeepSeek Harness: модель решает, когда и что сжимать, фиксируется как устойчивая замена журнала сеанса с полным воспроизведением, поиском и деградацией.

Плагин автоматического сжатия контекста на уровне сеанса: определяет использование контекста перед каждым шагом в раунде + в конце раунда, автоматически сжимает при превышении порога сеанса и продолжает естественным образом после введения дайджеста в контекст (DeepSeek Harness/DSH).

Локальная наблюдаемость токенов с четырьмя сегментами: постоянные информационные панели сеанса/поставщика/модели/дня, тенденции, сигналы бюджета и аномалий, публичные оценки ставок, безопасный совокупный экспорт и явное согласие на использование или анализ траектории сеанса.

Дополните память временной шкалы для DeepSeek Harness: журнал фактов фиксированной ширины, предназначенный только для добавления, + сводная пирамида, поддерживаемая самим агентом. Стоимость отзыва не увеличивается с увеличением объема памяти при фиксированном бюджете чтения.

Отслеживание стоимости токена для каждой модели с настраиваемыми попаданиями/промахами в кеш, выходными ценами и ценами в пиковом окне, полосой стоимости сеанса в реальном времени и флагами ненастроенной модели.

Плагин статуса dsh с половинками хост-плоскости и браузера: используйте состояние времени выполнения (процесс, прослушиватель, наличие API-ключа, память, диск, время безотказной работы, инвентарь плагинов) в виде JSON, а также оповещения SSE, отправляемые сервером, и настраиваемые в реальном времени параметры, отображаемые в виде значка заголовка с

Плагин DeepSeek Harness: интеграция шлюза tokensforce — регистрация входа в систему, профили провайдеров и вкладка панели управления использованием

Плагин DeepSeek Harness: клиент Nocturne Memory — автоматизированная долговременная память (загрузка/чтение/поиск/создание/обновление/удаление), поддерживаемая вашим собственным сервером Nocturne MCP.

Перехват памяти L-клона: DSH автоматически захватывает внешний мозг в конце каждого раунда (ход/конец); кнопка «Brain Board» на боковой панели веб-интерфейса открывает рабочую среду памяти одним щелчком мыши.

Саморазвивающаяся память на основе файлов для DeepSeek Harness v2: сжатие и извлечение поверх официального сжатия, ежедневный эпизодический слой, консолидация мечты в семантические файлы (пользователь/агент/память/мечта + проект), внедрение раскрытия каталога, машина без доверия

Черновик памяти для каждого сеанса в стиле Кодекса для DeepSeek Harness: черновик один сеанс, один (rollout_summaries), ограниченный и пассивный (запись только по явному запросу пользователя), многоуровневое раскрытие (сводка + реестр), идемпотентный водяной знак интеграции. / 一会话一草稿记忆插件。

Долговременная память, вводимая в начале сеанса: предпочтения/факты/сводки/знания в глобальном масштабе и для каждого проекта, бюджетный вызов через `агент/предварительный этап`, надежное хранилище JSON.

Плагин DeepSeek Harness: вставляйте PDF-файлы исследований в цитируемую библиотеку уценок OKF, затем ищите, стройте графики, измеряйте охват и пишите опросы в одном разговоре.

Внедрение сеанса: добавьте шлюз отсечения контекста на уровне сеанса в DeepSeek Harness (dsh) и отмените/восстановите параграфы слов навыков, инструментов и системных подсказок, внесенные плагином для каждого сеанса - 3 теневых канала, 5 локальных маршрутов, нулевая зависимость и нулевая конфигурация. Ворота для инъекции DeepSeek Harness (dsh) для каждого сеанса: корректируйте навыки, инструменты и разделы подсказок для каждого сеанса. Нулевая конфигурация, ноль зависимостей.

Живая память для DeepSeek Harness — самообслуживаемая база знаний: ночное патрулирование, временной распад, гибридный вызов RRF, граф знаний, телеметрия. Построен 暖暖 (НуанНуан).

Плагин «dsh-noteboard» для DeepSeek Harness: Workspace-wide sticky notes on an infinite canvas: notes are plain Markdown files, created manually, captured from conversations, or distilled by the AI, and can be handed back as context; ships 12 model tools and 5 bundled skills for creating, tagging, arranging, comparing and merging notes.

Долговременная память, вводимая в начале сеанса: предпочтения/факты/сводки/знания в глобальном масштабе и для каждого проекта, бюджетный вызов через `агент/предварительный этап`, надежное хранилище JSON.

Плагин «dsh-redteam-mode» для DeepSeek Harness: DSH RedTeam 模式：一句话拉起红队作战智能体（资产测绘 / 攻击链 / 得分目标 / 报告 / POC 知识库），含四个角色、13 个原生技能与常驻右侧控制台

Плагин DeepSeek Harness (dsh): работайте с SiYuan Note (SiYuan Note) с помощью инструментов, вызываемых моделью.

Плагин «codebase-chat» для DeepSeek Harness: Multi-language codebase intelligence for MCP-compatible IDEs, the CLI and DeepSeek Harness: chat, search, audit, refactor, and board-ready reports from local code.

Плагин «dsh-batch-tool-calls» для DeepSeek Harness: DSH 插件：让 Agent 在一个步骤里批量发起互不依赖的工具调用，减少步数与提示缓存重读量。

Плагин «dsh-anchor» для DeepSeek Harness: 定锚（Anchor）· DeepSeek Harness 会话指令定锚插件：为新会话注入一段可自由组合的指令，并在会话被压缩或过长后自动重锚同一段原文，避免人设与规则被挤出上下文。

Плагин «dsh-prime-memory» для DeepSeek Harness: Layered memory for DSH whose agent-facing surface is 10 tools: high-privilege writes (memory_add, memory_delete, memory_import), rumination controls (memory_ruminate, _cancel, _status), and a memory graph (memory_search_graph, memory_expand_graph_node), built over an L0-L3 distillation pipeline that recalls and injects relevant memories before each model step.

Плагин «dsh-lite-memory» для DeepSeek Harness: SQLite memory entries, a calendar with due-time reminders, and cron-scheduled agent tasks, with 13 model tools and a bilingual zh/en UI.

Плагин «agent-feedback-loop#dsh-plugin» для DeepSeek Harness: Feeds every dsh prompt into the local agent-feedback-loop feedback-memory pipeline — captures dissatisfaction, reviews it offline into reflections, and attaches the compiled recurrence-rule context back to the turn, never blocking a prompt. Requires the agent-feedback-loop runtime; running agent-feedback-loop install afterwards wires existing dsh profiles automatically.

Плагин «dsh-simulated-life» для DeepSeek Harness: Simulated life context for DeepSeek Harness: injects the past 24h of simulated life events from the workspace .life/ directory into every conversation turn with session-level deduplication, and ships the life_react tool so the agent records its feelings,

Плагин «dsh-clear-mind» для DeepSeek Harness: Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: mind_map surveys the agent's own context surface (seqs, token weights, clear-boundary markers and the clear-mind playbook), clear_mind replaces a chosen span with a model-written checkpoint through

Плагин «dsh-trilogy» для DeepSeek Harness: Per-project memory for DeepSeek Harness. Three Markdown files per workspace — PROJECT.md, DECISIONS.md and SESSIONS.md — are auto-created on the first step of any session in that workspace, re-read from disk and re-injected only when they change (and re-injected if compaction dropped them), and written back by classification through a memory_checkpoint tool, with a bounded end-of-turn nudge when a turn did work but recorded nothing. memory_read and memory_search read the live log and the archive, the latter over a zero-dependency BM25 index. The session log is capped at 200 entries with the overflow moved to SESSIONS-archive.md — never injected, but visible, readable and searchable, and restorable one entry at a time. Settings page: a workspace list with a path filter, read-only tabs for the three memory files plus the archive, reload, export/import of one workspace's memory as a JSON bundle, a two-step clear, a panel that rewrites or removes the AGENTS.md instruction block, and a PROJECT.md staleness reminder. A composer status chip shows that workspace's sync state and creates the files on click. Zero dependencies — no vector store, no embeddings, and no model calls.

Плагин «mylife» для DeepSeek Harness: A local-first personal state record and decision engine for dsh: keeps every input byte-for-byte with line-level provenance, argues against its own conclusions by generating defeaters first, ages each stored fact with its own TTL, and reports where a decision rests on nothing at all.

Плагин «dsh-task-stack» для DeepSeek Harness: A persistent multi-step task stack for DeepSeek Harness agents: focus_task / focus_complete / read_focus plus a /focus command, with zero automatic prompt injection

Плагин «interest-memory» для DeepSeek Harness: Cross-session long-term memory backed by a local Go service (~50MB RAM, SQLite-vec + verify-augmented claims): zero-lag recall injection on every user message, session-end transcript ingest, and memory_search / memory_logs / memory_ingest tools. Install with `dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge`. Protocol bridge only: the Go service is not installed by `dsh plugin add` — install and start it per the repository README first; until it runs, the tools silently return nothing.

Плагин «dsh-context-governor» для DeepSeek Harness: Session context governor for DeepSeek Harness: prompt size and per-step cost in dollars (cache-read/cache-write aware), cache-hit, context bands, a per-session compaction threshold derived from the model window, DeepSeek balance and peak/off-peak tariff,

Плагин «dsh-context-truth» для DeepSeek Harness: DeepSeek Harness plugin: tells the model its real, host-measured context occupancy every turn — and keeps compaction summaries from carrying false "context is nearly exhausted" claims.

Плагин «dsh-anagenesis» для DeepSeek Harness: anagenesis —— DeepSeek Harness 上的可编程记忆编排层 + 自我进化引擎：自带闭环记忆存储（不依赖任何外部记忆插件）、17 个面向 Agent 的语义记忆工具（召回/提交/提升/降级/拆分/锁定/过期/反事实重思）、运行时可切换的注入策略、带审计与回滚的元策略自调节、全程可逆效应、自动注册 `anagenesis` Agent 预设，以及零依赖可视化层（终端仪表盘 + mermaid/d2/ascii 文本图表 + 可选桌面窗口）。

Память DSH, извлекающая выводы из ретроспективы программирования: локальная LLM выделяет из каждого хода отвергнутые решения, подводные камни и ограничения, помечает их в MemOS тегом type:rejected_solution и усиливает взвешенное извлечение памяти в задачах программирования через agent/pre-step.

Долговечная память на базе PostgreSQL для агентов DSH: инструменты памяти MCP и веб-панель для просмотра воспоминаний и кандидатов.

Рабочая среда с живой памятью для DeepSeek Harness: наблюдайте за ростом банка Hindsight (7-дневная кривая, интенсивность отзыва, временная шкала) и управляйте страницами знаний и фоновыми задачами с помощью локального демона, автоматически запускаемого плагином.

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

Рабочая память с файловой поддержкой: запоминайте/вызовите ключевые предпосылки дословно в файле заметок сеанса, чтобы они без потерь выдерживали сжатие контекста.

Переход к глобальной базе знаний Markdown, совместно используемой с интерфейсом командной строки Codex kb.cmd: инструменты kb_add/kb_search/kb_show/kb_timeline с байтово-совместимым интерфейсом.

Защита от смещения помещения после уплотнения: вводит одноразовое уведомление, когда в сводке уплотнения отбрасывается критический буквальный якорь.

Долговременная память Hindsight для DeepSeek Harness: добавляет соответствующие воспоминания перед каждым ходом и сохраняет завершенные ходы в банк Hindsight.

Расширенные инструменты памяти: внедрение контекста сеанса (профиль + вызов), последние решения, отчет о работоспособности, список разрешенных пространств имен, график отношений памяти и поиск сущностей; компаньон для dsh-memoria.

Сортировка контекста сеанса для длительных сеансов DeepSeek Harness: детерминированные средства проверки отсекают устаревший, дублирующийся, неисправный и слишком большой контент с помощью официального шва ctx.compaction.

Организуйте папки и сеансы в проекты с помощью общей памяти PROJECT.md и инструкций AGENTS.md, внедряемых в каждый сеанс, а также боковой панели дерева проекта.

Серверная часть уплотнения заменяет суммирование LLM детерминированным семантическим экстрактором (сохраняет код/пути/команды, исключает болтовню) плюс учет 28,4-кратного KV-сжатия.

Память «запоминание/забывание», управляемая LLM: после каждого хода модель решает, что сохранить (MemoryDirector), вводит соответствующие воспоминания перед каждым шагом, выполняет дедупликацию и сохраняется между сеансами.

Подключите заметки Trilium к агенту DSH через ETAPI с помощью 20 инструментов агента: долговременная память (запоминание/вызов + автоматически вводимый индекс), управление заметками (CRUD/клон/атрибуты/версии), полнотекстовый поиск, рабочий процесс еженедельных отчетов, вложения, заметки календаря, резервное копирование/импорт и карта настроек.

Платформа зашифрованной памяти в виде пакета DSH: четыре типа памяти (внимание, опыт, предпочтения, когнитивные способности), осаждаемые за один ход четырьмя агентами памяти, межсессионный детерминированный вызов, вводимый через systemPrompt.context, аналитический обзор, не попадающий в выходные данные пользователя, режимы UNNI/LOOP для каждого сеанса с автоматическим продолжением на основе памяти, инструменты поиска/захвата в памяти, а также страница настроек (редактор SOUL) и панель AgentPool.

PLUR-память отображается в системном приглашении для каждой сборки, а не отображается как вызов инструмента, поэтому блок заменяется, а не добавляется, и контекст остается неизменным на протяжении всего сеанса. Полностью локальный гибридный поиск (BM25 + BGE, объединенный с RRF), простое хранилище YAML, которое вы можете редактировать, область действия для каждой рабочей области и браузер /plur-memory.

Постоянная память проекта, основанный на событиях жизненный цикл задач, управление бюджетом контекста и совместная передача работы между несколькими агентами.

Межприложенная память проектов для DeepSeek Harness: перед каждым ходом вызывает данные об учетной записи и текущем проекте, отдельно записывает записи пользователей и помощников, сохраняет неудачную обратную запись в надежной локальной папке исходящих сообщений и поддерживает локальные модели Writer и Organizer.

Память проекта для агентов кодирования в DeepSeek Harness: подобные прошлые изменения отображаются как прецеденты, изменения, выходящие за рамки области действия, блокируются, а когнитивные данные сохраняются между сеансами (47 исправлений, проверенных вышестоящими специалистами, выполнение 20 задач без использования золота).

Инструмент сокращения контекста: выводит элементы контекста текущей сессии с ролью, предварительным просмотром и приблизительной оценкой числа токенов по cl100k, выделяет элементы выше заданного порога и точно удаляет выбранные элементы без суммаризации с помощью LLM.

Настройка консолидации памяти для dsh-mneme (включено autoDream, выходной бюджет Schema-max, маршрут deepseek-chat), а также исправление рассуждений llm-deepseek, мост MCP к проверяемой среде выполнения агента семенного общества и шесть семенных навыков Yogacara.

Просмотрите и удалите постоянную память навыков на боковой панели DSH.

Встроенная база знаний в стиле Obsidian для DSH: агенты объединяют разговоры, документы и веб-источники в структурированный граф .wiki с поиском, экспортом графиков, редактированием заметок, инкрементными сборками и управлением несколькими хранилищами.

Фоновая консолидация памяти (автоматический сон) для DeepSeek Harness: периодически просматривает недавние сеансы и существующие воспоминания для дедупликации, обновления устаревших записей, устранения противоречий и перестроения индекса MEMORY.md с помощью гибридных/объемных автоматических триггеров, команды /dream и карты конфигурации панели настроек.

Постоянная память для DeepSeek Harness с тщательно подобранными фактами, автоматическим сохранением поворотов и отзывом с ранжированием по графикам и векторам.

Семантический поиск QMD с автоматическим дополнением, когда модель ищет/заполняет каталог базы знаний: плагин DSH с нулевой зависимостью, асинхронное внедрение через следующий шаг, без ручного вызова.

Пишите заметки и заметки во flomo (浮墨笔记) с помощью любого агента с помощью инструмента flomo_send, настроенного один раз с помощью URL-адреса API flomo или ключа API.

Создавайте отчеты о сеансах DSH, озвученные искусственным интеллектом (ежедневно/еженедельно/ежемесячно, в любом диапазоне дат) и синхронизируйте их с flomo (浮墨笔记) с помощью одного настраиваемого тега (по умолчанию #write/dsh) и автоматического удаления # через веб-панель настроек с ежедневным напоминанием.

Плагин DeepSeek Harness, который превращает синхронизацию git Anywhere-claude-mem в одноранговый узел DSH: извлекает межмашинную память при запуске сеанса и отправляет новые запросы/наблюдения по мере их поступления в рабочий процесс claude-mem.

Долговременная память папки Markdown для DeepSeek Harness: один файл на каждый факт, индексная строка на каждую память, монтируется в каждый запрос в виде раздела системных подсказок.

Импортируйте историю чата и память других агентов ИИ (Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Aider, Cline, OpenCode, Hermes Agent, OpenClaw) в DeepSeek Harness.

Зонд наблюдения Step-0 для dsh-compaction-audit: регистрирует каждое событие сеанса уплотнения/* и проверяет, разрешается ли ShadowedSeqs в читаемые события в session.events. Только наблюдение; никогда не делает инъекции, никогда не блокирует.

Использование API DeepSeek в режиме реального времени: баланс учетной записи с оповещениями о низком балансе (уведомление браузера о пересечении порогового значения), статистика токенов и запросов (общее количество окон/сегодня/последние 60-е годы, по модели и за сеанс), ориентировочная стоимость — док-станция композитора плюс панель использования страницы настроек.

Пакет сообщества DeepSeek Harness для локальной, проверенной агентской памяти

Нативный плагин DeepSeek Harness (dsh): гибридная локальная и облачная память XMemo для агентов на базе Cordis.

Саморазвивающаяся память для DeepSeek Harness (DSH): заработанный опыт, семантическая память дневника/фактов, отслеживание проблем и журнал аудита, доступный только для добавления.

Веб-плагин DSH: строка реальной стоимости использования рядом с официальной статистикой токенов — разбивка затрат по моделям с проверенной таблицей цен.

Навык сжатия контекста для DeepSeek Harness — интеллектуальное обобщение разговоров

Neural Ledger · 神经账本 — превратите сеансы совместной работы DSH в визуальный рабочий реестр: аналитика токенов, интеллектуальная аналитика, прогнозирование тенденций и ежедневные, еженедельные или ежемесячные отчеты Markdown в один клик.

Использование API DeepSeek в режиме реального времени: баланс учетной записи с оповещениями о низком балансе (уведомление браузера о пересечении порогового значения), статистика токенов и запросов (общее количество окон/сегодня/последние 60-е годы, по модели и за сеанс), ориентировочная стоимость — док-станция композитора плюс панель использования страницы настроек.

Плагин DeepSeek Harness: запрос баланса/использования AI Monitor из локального SQLite — экономичный агент, автоматический учет с помощью прокси-сервера AI Monitor.

Контентно-ориентированное хранилище вложений S3 для шва крепления DeepSeek Harness

Сжатие контекста на основе AST, фильтрация журналов испытаний и защита бюджета токенов для DeepSeek Harness: удаляет избыточный синтаксис, удаляет шумные строки журнала и устанавливает верхний предел токенов, чтобы окно контекста никогда не переполнялось.

Облегченная библиотека памяти проектов для DeepSeek Harness: файлы уценки, три инструмента, извлечение при запуске сеанса. Никакого кода Клода или дополнительных навыков не требуется.

Вызывает периодический вызов памяти энграмм и напоминания о сохранении для агентов DeepSeek Harness: вводит динамический контекст системных подсказок, который напоминает модели о необходимости загрузки памяти предыдущего сеанса в начале сеанса и о сохранении новых решений/исправлений ошибок/обучения каждый раз.

Плагин глобального взаимодействия DSH (скелет): автоматически обнаруживает локальные зависимости/удобные пути/сети/диски и помещает их в файлы межсессионной среды, подписывается на сеанс/событие для свертывания статистики каждого сеанса, вводит сводные данные с низкими издержками в каждый раунд системных подсказок, а инструмент env_profile проверяет всю сумму по требованию, сокращая количество повторных обнаружений, ускоряя сеансы и сокращая потребление токенов.

Установите iHow Memory как локальный плагин общей памяти для DeepSeek Harness.

Таксономия контекста логических вызовов для веб-профиля DeepSeek Harness

Собственный плагин базы знаний Doco для DeepSeek Harness (dsh) — поиск, чтение, структурирование и сохранение черновиков базы знаний Doco с адресацией на уровне блоков. Предоставляет службу doco, используемую doco-memory-dsh.

Ориентировочная стоимость за ход (юань, официальные тарифы DeepSeek в часы пик/непиковое время), указанная под каждым ответом помощника в веб-интерфейсе dsh.

Ограждения честности в конвейере инструментов: не позволяют агенту кодирования ослаблять тесты, поглощать ошибки, заглушать проверки типов или удалять тесты через оболочку — девять детерминированных перехватчиков, каждый из которых подкреплен тестом на установленный отказ, доказывающим, что защита может потерпеть неудачу.

Состояние сеанса для DeepSeek Harness: реальные данные счетчика токенов, настраиваемая модель принятия решений «продолжить или новую». Значок реактивного заголовка (с учетом сжатия), команда /compass, инструмент context_compass.

Плагин DSH: автоматическая загрузка хода разговора в Tencent IMA (ежедневная заметка + рабочая база знаний), что отражает локальный рабочий процесс загрузки ima в Claude Code.

Локальная база знаний RAG для DeepSeek Harness – индексирование файлов проекта и поиск соответствующего контекста.

Высококачественная, точная, двуязычная, рекурсивная серверная часть сжатия для DeepSeek Harness — простого обновления по сравнению с dsh-compaction-basic.

Динамически вводить статус git и спецификации хранилища в системную подсказку: ветвь/количество грязных файлов/последние фиксации + рекомендации по спецификации хранилища (официальный раздел системных подсказок/контекст/плагин с переменными пробелами)

Качество уплотнения/детектор галлюцинаций: когда фрагмент разговора сжат, проверьте по двум осям, сохранилась ли ключевая информация: ВЕРНОСТЬ (утверждения в резюме должны быть дословно найдены в исходных листовых событиях, в противном случае помечены как сфабрикованные) и C

Плагин сортировки памяти DeepSeek Harness: автоматически определяет объем памяти/архивирование и автоматически направляет данные в сегмент проекта или в общий сегмент (сначала правила + LLM)

Бюджеты на каждый ход, вызов инструментов и токены провайдера для DeepSeek Harness

Согласие на постоянный контекст IDE для каждого хода (текущий файл, курсор и привязки выбора) с хоста JetBrains.

Преобразование длинного текста в изображения и отправка его для сжатия входных токенов LLM (визуальная модель DeepSeek, ограничение до 384 токенов на изображение) — сжатие токенов текста как изображения для DeepSeek Harness

Захват контекста агента DSH: системная подсказка вводит пятимерную когнитивную иллюстрацию (конституция + постоянный быстрый обзор, полнотекстовые навыки по запросу), статус эволюции цепочки извлечения снимков HTML-аннотации в конце, сохранение скользящего окна исторического снимка и цикл самовосстановления дрейфа

Первый сервер ACP v1 Zed на базе DeepSeek Harness (DSH): автономный мост stdio с потоковой передачей токенов, вызовами инструментов, утверждением, планированием и управлением сеансами.

Использование DSH: просмотр токенов, времени разработки и комиссий по проектам, а также проверка баланса счета.

Плагин долгосрочной межсессионной памяти для DeepSeek Harness (уровни L5 + L7): поддержка SQLite, FTS5 + дополнительный возврат встраивания, журнал аудита только для добавления, двусторонняя упаковка в один пакет.

Memory Fortress для DeepSeek Harness: 5-дорожечная многоуровневая память, саморазвитие, граф знаний (SQLite+FTS5), таблетка состояния.

Плагин памяти IwIw: межсессионная память, модель автономно вызывает инструменты памяти (соединяющее ядро ​​Memory_agent MCP)

Экспортируйте журнал сеанса DSH как чистый журнал чата: фрагменты потока складываются в обычные сообщения, все остальные события сохраняются дословно. Команда /chat + кнопка загрузки в браузере.

Ручное сжатие контекста для DeepSeek Harness: сохраняйте N последних элементов разговора в стоп- или пакетном режиме, а также архив уплотнения для каждого сеанса, встроенный во всплывающее окно индикатора контекста, если имеется слот панели индикатора, или в кнопку композитора в противном случае.

Рабочий процесс загрузки базы знаний Obsidian в виде плагина DeepSeek Harness: объединенный поставщик навыков + инструмент модели obsidian_validate_vault, все декларативные и компонуемые.

Ручное сжатие контекста для DeepSeek Harness: сохраняйте N последних элементов разговора в стоп- или пакетном режиме, а также архив уплотнения для каждого сеанса, встроенный во всплывающее окно индикатора контекста, если имеется слот панели индикатора, или в кнопку композитора в противном случае.

Интеграция Cordis Host для постоянной памяти Engram в DeepSeek Harness

Плагин памяти со встроенным управлением для DeepSeek Harness

Каноническая память проекта для DeepSeek Harness: одна основная статья на каждый актив, под ней журнал, доступный только для добавления.

Использование токенов, анализ затрат моделей, тенденции и тепловые карты активности для DeepSeek Harness

Плагин «dsh-character-studio» для DeepSeek Harness: DeepSeek Harness native immersive roleplay studio & companion system. Unifies decoupled character cards with Hindsight graph memory.

Плагин «dsh-context-xray» для DeepSeek Harness: DSH Context X-Ray / Context Inspector — answer what the model really receives and why it is large

Плагин «dsh-memory-lite» для DeepSeek Harness: Lightweight zero-dependency memory plugin for DeepSeek Harness: Markdown-file memory store, L0 catalog injection, and 5 model-facing tools.

Плагин «dsh-remember» для DeepSeek Harness: Cross-session long-term memory for the DeepSeek Harness: a two-phase extraction/consolidation pipeline over a file-based memory workspace, recall injection, a citation feedback loop, lease-based job semantics, plus a settings page, a sidebar status panel

Плагин «dsh-learn-wiki» для DeepSeek Harness: Knowledge base with a corrective acquisition loop for DeepSeek Harness: when the agent keeps hitting the same failure, a background worker fetches the web under a rate limit, distills the result into a staging area, and only a two-stage commit makes it recallable — pages without sources are refused.

Плагин «dsh-tiered-memory» для DeepSeek Harness: Tiered persistent memory (user/env/project) with per-tier char budgets and semantic query routing; full layers refuse writes instead of silently evicting.

Плагин «dsh-codebase-chat» для DeepSeek Harness: Multi-language codebase intelligence for DeepSeek Harness and MCP-compatible IDEs: chat, search, audit, refactor, and board-ready reports from local code.

Плагин «dsh-experience-map» для DeepSeek Harness: Evidence-governed experience memory for DeepSeek Harness

Плагин «dsh-geometry-knowledge» для DeepSeek Harness: 几何论（共扼谱几何 CSG）知识库插件 for DeepSeek Harness：以 Markdown 文章为唯一真源，程序自动重建 BM25 索引、类型化主张依赖图与修复工作单并做一致性审计，附 869 条真理层与 SymPy 公式验证。开箱即用的离线知识库（31 个 geo_* 工具），零运行时依赖。Conjugate Spectral Geometry knowledge base plugin for DeepSeek Harness: offline BM25 retrieval, typed

Плагин «dsh-maestro-memory» для DeepSeek Harness: Durable layered memory (global / user / project / branch / daily), confirmation-gated writes, todos and skills. Preserves ~/.dsh/memories files in place with in-place adoption, SHA-256 verified backup and rollback.

Плагин «dsh-memory-fitting» для DeepSeek Harness: Intent fitting for DSH: the agent predicts several directions first, asks a batch of clarifying questions each round, narrows the distribution until one converges, then proposes it for your confirmation. Bottom-right floating panel, local JSONL archive, a

Локальная наблюдаемость токенов с четырьмя сегментами: постоянные информационные панели сеанса/поставщика/модели/дня, тенденции, сигналы бюджета и аномалий, публичные оценки ставок, безопасный совокупный экспорт и явное согласие на использование или анализ траектории сеанса.

Плагин «dsh-handoff-compaction» для DeepSeek Harness: Structured handoff compaction and official session-history retrieval for DeepSeek Harness

Плагин «dsh-graft-plugin» для DeepSeek Harness: Shows which graft index a dsh session is serving and whether it still matches the code, and gives the model graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton and graft_map as native tools.

Плагин «dsh-local-memory» для DeepSeek Harness: 独立本地记忆插件：JSONL 记忆条目、每轮 runtime-context 注入、local_memory_search/local_memory_remember 工具、设置面板管理页。不依赖 Mnemon。

Плагин «dsh-observational-memory» для DeepSeek Harness: Distills session work into background observations and reflections to preserve context across compaction.

Плагин «dsh-dejavu-memory» для DeepSeek Harness: DeepSeek Harness plugin: DejaVu memory client — automated long-term memory (boot/read/search/create/update/delete) backed by your own DejaVu MCP server.

Плагин «dsh-squeeze-command» для DeepSeek Harness: Manual budget-targeted context compression for DeepSeek Harness: the conversation model picks ranges, a cheap flash-tier route writes the checkpoint summaries.

Плагин памяти DSH: глобальная горячая память + библиотека взаимодействия по требованию с извлечением FTS5 и картами WebUI

Плагин «dsh-ltm» для DeepSeek Harness: Local SQLite long-term memory with CJK-aware search, BM25 and character n-gram cosine reranking, deduplication, and lifecycle management.

Плагин «dsh-memos-local» для DeepSeek Harness: Reflect2Evolve memory plugin: layered L1/L2/L3 memory, reflection-weighted value backprop, cross-task policy induction, skill crystallization, and three-tier retrieval for OpenClaw, Hermes Agent, and DeepSeek Harness.

Плагин «dsh-code-intelligence» для DeepSeek Harness: Repository snapshots, symbols, and context tools for DeepSeek Harness

Плагин «dsh-openviking-manager» для DeepSeek Harness: Configuration UI for the official OpenViking memory plugin: connection and user-key setup, local connection diagnostics, a per-session memory toggle in the composer, memory isolation that keeps recall inside the current topic, and recall tuning for score threshold, injected item count, query expansion and excluded URIs.

Плагин «context-guardian-deepseek-harness» для DeepSeek Harness: Human review before DeepSeek Harness context compaction

Плагин «veyra» для DeepSeek Harness: Veyra — Engineering Intelligence for Coding Agents. Persistent, evidence-aware, project-isolated engineering memory and unified hybrid search (memory + RAG documentation) for DeepSeek Harness.

Плагин «smart-compaction» для DeepSeek Harness: dsh plugin: a compact_now tool letting the model trigger compaction itself at a safe point, plus a context_status tool so it can check real token usage against its context window, instead of only the automatic token-threshold trigger.

Плагин «dsh-cherry-kb» для DeepSeek Harness: Knowledge-base and memory switch for dsh web: a three-position memory button in the composer tool row (left of the model selector) plus 「我的知识库」 and 「Cherry Studio 知识库」 settings pages. The host half orchestrates the local 我的知识库 toolchain (记忆开关 / idx / cher

Плагин «dsh-malko-prefs» для DeepSeek Harness: Personal dsh preferences: a tunable companion to the official compaction engine (threshold, retention, summarization model/reasoning, turn-end compaction) and llama.cpp model-enrichment for the Models page

Плагин «dsh-command-context-trim» для DeepSeek Harness: Model-free /trim for DeepSeek Harness — drop the oldest, least valuable span of context on demand (the `/trim` command) or automatically when a request hits the model's context wall, without any model call.

Плагин «dsh-plugins-jizuo-creator-memory» для DeepSeek Harness: 即作记忆：创作记忆、设定与知识图谱查询

Плагин «dsh-context-compaction-optimizer» для DeepSeek Harness: DSH plugin: mark messages as invalid so an operator annotation digest steers what a compaction checkpoint absorbs. Cache-preserving: appends after the cached prefix, never rewrites history.

Долговременная память, вводимая в начале сеанса: предпочтения/факты/сводки/знания в глобальном масштабе и для каждого проекта, бюджетный вызов через `агент/предварительный этап`, надежное хранилище JSON.

Плагин «dsh-message-recall» для DeepSeek Harness: 删掉不喜欢的 AI 回复，或删掉已发送的错误提示词 —— 每条消息可撤回 / 删除 / 删除此处及之后。DSH 插件：写 append-only 墓碑，模型上下文与界面同步移除。Per-message recall & delete for DeepSeek Harness sessions.

Плагин «dsh-context-guard» для DeepSeek Harness: DSH context-pressure guard: when a session's next request would carry a dangerously large prompt, tell the user at turn end to write the handoff and start a new session. Consumes the official token-meter contextPressure projection; injects no prompt, regi

Плагин «dsh-page-refresh» для DeepSeek Harness: Refresh button in the DeepSeek Harness conversation header (desktop-first, client-only, zero tokens).

Плагин «dsh-plugin-jev-compaction» для DeepSeek Harness: Jev-scored context compaction for DeepSeek Harness -- keep the messages that matter, compact the ones that do not

Плагин «dsh-hindsight-gui» для DeepSeek Harness: A settings page for the Hindsight memory stack in the DeepSeek Harness sidebar.

Собственный базовый пакет DSH, который регистрирует постоянное рабочее пространство по умолчанию, обеспечивает постраничную проверку плагинов, навыков, памяти, сеансов, хранилища, настроек, учетных данных и файлов DSH_HOME с постраничным доступом только для чтения, а также синхронизирует широкие возможности модели CLIProxyAPI с собственными настройками поставщика.

Команда /remember, которая записывает факты в иерархию инструкций AGENTS.md, уже загружаемую dsh, а также вкладка Memory, показывающая, какие инструкции загрузчик сохранил в пределах выделенного ему бюджета в байтах.

Постоянная память разговоров для DeepSeek Harness: вкладка памяти, автоматическое присвоение имен ИИ, изоляция конфиденциальности для каждого ИИ, имена ИИ на боковой панели и автоматическое архивирование опыта. Плагин статического профиля доступен в каждом пресете и не исчезает при перезапуске.

Ограниченная областями постоянная память для DSH: memory_save/search/replace/remove/list для глобальной области, пользователя, проекта и сбоев; хранение в домене данных DSH со сканированием секретов и prompt injection, поиск в области сеанса, очистка по сроку хранения и необязательная вставка при запуске сеанса; закреплённый контекст через memory_pin/memory_pins/memory_unpin.

Механизм локального контекста на уровне проекта для DeepSeek Harness: извлечение/сжатие/приоритизация истории, кода, файлов, пользовательских настроек и траекторий агентов, создание динамического контекстного окна для любого LLM.

Надежная память с изолированной рабочей областью для DSH с возможностью поиска, проверки, исправления и съемной памятью рабочей области, а также управляемой глобальной памятью.

Автоматическое управление памятью сеансов: отслеживает сеансы DSH и внутри процесса извлекает записи OKF с помощью LLM среды Harness (ctx.llm, по умолчанию deepseek-official) в контрольных точках простоя, commit, compaction и завершения, сохраняя их через MCP-сервер vault.

Связывает агента с постоянным хранилищем памяти OKF через MCP stdio: Python-сервер (SQLite FTS5 + Markdown) с 10 инструментами для поиска и сохранения решений, фактов, полученных знаний, соглашений, профилей и источников.

Память DSH на основе графа знаний с вкладкой better-sidebar и отдельной панелью управления /graph-memory/app: извлекает узлы TASK/SKILL/EVENT, находит сохранённые сведения между сессиями и поставляется как npm-пакет dsh-graphmemory.

База знаний Yuque в качестве внешней памяти для dsh — автоматически вставляет в разговор совпадающие фрагменты документов с поиском по каталогу, полнотекстовым поиском в облаке и онлайн-чтением.

Панель заметок/задач для каждой рабочей области, которая автоматически фиксирует поставленные в очередь и выполняемые пользовательские инструкции, помечает выгруженные задачи как прерванные и восстанавливает их в предыдущее состояние одним щелчком мыши.

Постоянная сопутствующая память в виде одного файла: интересы, предпочтения, задачи и прошлые работы, обобщенные в системной подсказке, с инструментами чтения/обновления.

Временная память действий и состояний: записывайте типизированные состояния и действия, затем анализируйте тенденции, аномалии и причинно-следственные связи.

TideGauge 潮汐计 — персональный индикатор использования и выставления счетов для веб-интерфейса DeepSeek Harness.

Курируемая долговременная память на основе файлов для DeepSeek Harness — удобочитаемые примечания к уценке, одно хранилище простых файлов, совместно используемое всеми хостами (игнорируется git, когда оно находится внутри репозитория проекта), и детерминированное ограничение индекса, обеспечиваемое ctx.tools.guard()

Официальный плагин памяти DeepSeek Harness, поддерживаемый Hindsight (vectorize-io). Добавьте команды /hindsight и инструменты моделирования, которые вызывают, запоминают, проверяют и забывают через банк памяти Hindsight.

Межсессионный отзыв для dsh Web: '@' упоминает и средство выбора композитора ссылается на предыдущие сеансы в качестве справочных фишек; хост делает их снимки в контексте отзыва прямо перед вопросом, записывая их только для чтения в значок цепочки заголовков сеанса.

Совокупное отслеживание использования токенов для DeepSeek Harness с разбивкой по моделям и по дням, панелью управления на странице настроек и каталогом данных, изменяемым в режиме онлайн.

Семантический поиск, управление ресурсами, автоматический вызов (двойные пробелы пользователя и агента) и память сеанса для DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob по URI viking://, управление ресурсами memadd/memremove, статус наблюдателя в очереди, захват сеанса memcommit и создание книги навыков memlearn.

Долговременная память для DeepSeek Harness, поддерживаемая Hypatia: адаптер CLI на стороне хоста, контролируемый реестр SQLite, принадлежащий плагину, возврат по одному и тому же запросу и инструменты узкой памяти. Требуется CLI `hypatia` для PATH.

Консоль знаний Hypatia для веб-интерфейса DSH: запись на боковой панели, которая открывает просмотр полки, поиск JSE, проверку записей, график локальных связей и защищенное удаление в главном столбце.

Монитор использования учетной записи DeepSeek (HP/MP) — модуль боковой панели с полосами баланса и использования токенов; WeChat сканирует вход в систему через встроенный интерфейс командной строки (login-cli.mjs), ежечасную синхронизацию только для видимых пользователей и увеличение локальных токенов в реальном времени.

Контекстно-зависимые инструменты создания изображений и видео TokensAPI для DeepSeek Harness

Совместимый с Symphony оркестратор задач с несколькими поставщиками и панель мониторинга для DeepSeek Harness.

Быстрые заметки на панели инструментов композитора: записывайте идеи или задачи, автоматически сохраняемые в формате Markdown, одним щелчком мыши отправляйте их в чат.

Карта взаимосвязей установленных плагинов DSH: разверните панель на боковой панели, нажмите зависимость/сходство/связь проекта, размер шарика = частота звонков, цвет = тип, светлый и темный = включенный статус; включает в себя использование навыков и анализ стоимости кэша токенов.

Созвездие памяти проекта в виде вкладки беседы DeepSeek Harness.

Плагин памяти DSH: глобальная горячая память + библиотека взаимодействия по требованию с извлечением FTS5 и картами WebUI