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DDDFXYqiming/Agent_Extensions

Extensiones de habilidades para agentes inteligentes y DeepSeek Harness (DSH): conjunto de habilidades generales para agentes inteligentes (General_skills) + plugins estándar DSH (dsh-plugin), listo para usar para mejorar las capacidades del agente de IA.

¿Qué es Agent_Extensions?

Este skill de agente, diseñado para plataformas como Claude Code, Cursor y Codex, implementa un sistema de memoria persistente entre sesiones para agentes de inteligencia artificial, inspirado en DeepSeek Harness (DSH). Se estructura en tres niveles: L1 (índice inyectado en cada ronda), L2 (hechos del entorno) y L3 (experiencia de tareas). El agente lee automáticamente la memoria al iniciar nuevas tareas relevantes o al encontrar obstáculos, y escribe nueva memoria solo tras completar exitosamente tareas validadas, siguiendo una estricta política de 'No Execution, No Memory'. Prohíbe explícitamente registrar información no verificada, suposiciones o estados volátiles, asegurando que la memoria solo contenga datos útiles y depurados. La gestión incluye herramientas como `memory_list`, `memory_read`, `memory_write` y `memory_index`, con una estructura de almacenamiento en `<home>/.dsh/memory/` que separa reglas, hechos y procedimientos operativos estándar (SOP). Esto permite al agente recordar configuraciones, rutas, parámetros reales y patrones de trabajo complejos, reduciendo la repetición de errores y aumentando la eficiencia en tareas repetitivas o dependientes del entorno.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentación

Gestión de Memoria (Versión DSH)

Memoria persistente entre sesiones: Índice L1 inyectado en cada ronda + Hechos del entorno L2 + Experiencia de tareas L3.

Cuándo se Activa

Lectura (¿cuándo consultar la memoria?)

  • Al iniciar una nueva tarea: si la tarea involucra el entorno local, configuración de herramientas, una pila tecnológica específica o algo similar ya realizado antes → primero usa memory_list para ver qué hay, luego memory_read para recuperar las entradas relevantes.
  • Al encontrar dificultades/obstáculos: memory_read para buscar SOPs relacionados (coincidencia por palabras clave en el nombre del archivo en sops/ o la sección de hechos).
  • Índice de memoria en el prompt del modelo (memory:index): índice de existencia L1 visible en cada ronda. Si ves términos desencadenantes relevantes, debes usar activamente memory_read/memory_list para obtener los detalles.

Escritura (¿cuándo consolidar memoria?)

Cuando una tarea finaliza (o al completar una fase) y existe información verificada por una acción exitosa, llama a memory_write:

Lo que se puede escribir (debe incluir pruebas/evidencia):

  • Hechos específicos del entorno: rutas, configuraciones, parámetros reales medidos, comportamiento de herramientas (→ entry_type: fact)
  • Experiencia de tareas complejas: puntos críticos que requirieron múltiples reintentos, condiciones previas ocultas, pasos estables (→ entry_type: sop)
  • Reglas generales de prevención de errores (→ también se puede escribir a través de memory_write sop o sugerir directamente mantener en [RULES])

Prohibido escribir (escribir esto es contaminar):

  • ❌ Información sin evidencia verificada (sin acción, no hay memoria)
  • ❌ Conocimiento inherente del modelo, conjeturas razonadas, hipótesis no verificadas.
  • ❌ Estados volátiles: marcas de tiempo, PID, rutas temporales, IDs de un solo uso.
  • ❌ Sentido común general, registros de log, detalles del proceso de razonamiento.

Sincronización del índice

  • memory_write ya sincroniza automáticamente el índice L1, normalmente no es necesario hacerlo manualmente.
  • Después de modificar manualmente facts.md o los archivos en sops/ → ejecuta memory_index para reconstruir el índice.
  • Si el índice supera las 30 líneas: simplifica [RULES] (modificaciones a nivel de palabra, prohibido sobrescribir todo el contenido).

Estructura de almacenamiento

<home>/.dsh/memory/
├── memory_management_sop.md   Reglas meta L0 (cómo gestionar la memoria)
├── index.txt                  Índice L1 (≤30 líneas: lista de existencia L2/L3 + RULES)
├── facts.md                   Hechos del entorno L2 (## SECTION)
├── sops/*.md                  Experiencia de tareas L3
└── file_access_stats.json     Estadísticas de frecuencia de acceso

Herramientas

HerramientaPropósito
memory_listListar toda la memoria (hechos + SOPs + número de líneas del índice)
memory_readLeer una memoria específica (índice / tema de hecho / nombre de archivo SOP)
memory_writeEscribir una memoria (fact/sop, evidencia obligatoria)
memory_indexReconstruir la sección automática del índice L1

Principios

  1. Verificación por acción: No Execution, No Memory. Solo escribe información que haya sido verificada exitosamente.
  2. Mínimo suficiente: el contenido debe ser lo más breve posible; solo guarda información cuyo olvido llevaría a costosos reintentos.
  3. No eliminar ni modificar hechos verificados: se puede comprimir o reubicar, pero está terminantemente prohibido descartarlos.
  4. Escritura activa: la escritura de memoria siempre la inicia el modelo o el usuario de forma activa; nunca modifica automáticamente la configuración ni instala plugins.

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