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Coffre Obsidian local comme base de connaissances de l'agent, avec des outils DSH en lecture seule qui orientent statut, préférence, correction, mémoire, projet, recherche et suggestion vers la page correspondante.

Coffre Obsidian local comme base de connaissances de l'agent, avec des outils DSH en lecture seule qui acheminent statut, préférence, correction, mémoire, projet, recherche et suggestion vers la page correspondante.

Mémoire de projet uniquement locale, sans dépendance d'exécution intégrée ni service externe : JSON comme source de vérité plus un PROJECT_MEMORY.md généré, Hot Memory bornée en tokens et figée par session pour la stabilité du cache de préfixes de prompt, rappel BM25 inter-projets mis en cache, provenance fiable de session/tour, gouvernance explicable des doublons/conflits avant écriture, cycle de vie éditable importance/épingle/étiquettes/remplacement/archivage, distillation configurable en fin de tour de haut niveau, et une GUI web bilingue pour la recherche, l'inspection, le diagnostic et les réglages en direct.

Mémoire à long terme pour DeepSeek Harness : récupération multicanal et un magasin de mémoire évolutif.

StrataGate offre à DeepSeek Harness une mémoire évolutive, local-first et à long terme pour les préférences utilisateur, les décisions de projet, les conversations et les résultats d'outils à travers les sessions ; elle superpose l'historique avec une décroissance temporelle réglable par l'utilisateur, renforce les souvenirs via leur utilisation dans de vraies réponses, affiche des compteurs d'usage conscients de l'espace de travail et maintient les preuves rappelées traçables jusqu'à leurs messages d'origine.

Mémoire à long terme pour DSH : les conversations sont automatiquement distillées en faits atomiques, résumés de scènes et un profil de persona, avec injection des souvenirs pertinents avant chaque étape du modèle. Zéro configuration, prêt à l'emploi — récupération hybride BM25 + vectorielle, plongements locaux hors ligne optionnels, séparation des familles chat/travail.

Pipeline de coût en tokens pour DeepSeek Harness : compaction en couches sensible à la pression (projection sans perte sous 40 % de pression de contexte, résumé par LLM au-delà), liste d'outils autorisés par agent, conversion de texte long en image avec résumé par vision, et une commande /token-status suivant la pression, les paliers et les tokens économisés.

Mémoire de projet pour dsh avec intégration native au système de tâches : les todos de session et les lectures de fichiers sont condensés automatiquement en enregistrements de tâches inter-session (liens tâche↔fichier), afin que les workflows puissent être repris et réutilisés sans recontextualisation. Mémoire à la lecture (pas de scan préalable) : extrait les symboles de code, résume les docs et relie docs↔symboles ; enrichissement sémantique TS optionnel (activé automatiquement si TS est installé). Les notes d’expérience sont dédupliquées automatiquement. Chaque rappel inclut une citation traçable. Pure JS, une seule dépendance, fonctionne immédiatement, fonctionnement silencieux, surcharge nulle.

Récupération sémantique, gestion des ressources, rappel automatique (espaces doubles utilisateur + agent) et mémoire de session pour DeepSeek Harness : memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sur des URI viking://, gestion des ressources memadd/memremove, statut d'observateur memqueue, capture de session memcommit et génération de playbooks de compétences memlearn.

Passerelle ShiGuang Memory Engine (SGME) : mémoire à long terme partagée multi-agents via HTTP — distillation L0/L1/L1.5/L2, injection par scénario, recherche unifiée et signaux d'attention proactifs (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), installable comme `dsh-sgme`.

Plugin de mémoire inter-session pour DeepSeek Harness (DSH) : mémoire de projet en Markdown tenue au fil des échanges par le modèle de dialogue, avec divulgation progressive des fichiers thématiques, distillation silencieuse en arrière-plan en option, isolation par projet et panneau de réglages à mise à jour à chaud. Mécanisme aligné sur Claude Code auto memory. | Mémoire Markdown inter-session maintenue par l’agent : fichiers thématiques à divulgation progressive, distillation silencieuse opt-in, isolation par projet. Aligné sur Claude Code.

Plugin de mémoire à long terme et d'auto-évolution pour DSH : capture L0 → extraction de mémoire L1 → regroupement de scènes L2 → persona utilisateur L3, injection automatique de rappels, synthèse de compétences, entièrement local (SQLite FTS5 + jieba, rappel vectoriel optionnel).

Mémoire d'équipe auto-évolutive en Markdown brut dans git : un plugin Cordis natif qui enregistre 38 outils mémoire à nom simple plus une section de signaux de prompt réévaluée à chaque assemblage, avec renforcement RPE, décroissance et consolidation pendant le sommeil ; partage un dépôt de données avec ses hôtes Claude Code (MCP) et OpenClaw ; vérifié avec DSH 0.1.0-rc.6.

Mémoire d'équipe auto-évolutive en Markdown brut dans git : un plugin Cordis natif qui enregistre 38 outils de mémoire à nom simple ainsi qu'une section de signaux de prompt réévaluée à chaque assemblage, avec renforcement RPE, décroissance et consolidation pendant le sommeil ; partage un seul dépôt de données avec ses hôtes Claude Code (MCP) et OpenClaw ; vérifié avec DSH 0.1.0-rc.6.

Transportez un état de tâche durable entre DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code et Codex, grâce à des points de contrôle lisibles par machine et un verrouillage optimiste.

Boucle d'auto-raffinement continu : mémoire persistante, revue-et-raffinement périodique, connaissance partagée entre sessions, et rollback automatique via un outil harness_refine appelable par modèle.

Mémoire persistante locale d'abord pour DeepSeek Harness : injection de mémoire chaude pré-étape bornée, rappel à froid BM25 exact et bigramme chinois, six outils d'agent, écritures lease-lock à approbation validée avec reçus de récupération, et candidats de gouvernance en lecture seule et revue de trajectoire.

Port fidèle du mécanisme MEMORY.md / USER.md de hermes-agent pour DSH : mémoire double-banque bornée (2200/1375 chars), un outil unique `memory` (add/replace/remove/batch), injection frozen-snapshot par session, rappels nudge, stockage JSON natif DSH — zéro dépendance externe, zéro coût LLM.

Enveloppe le travail dans des tâches nommées et, dès qu'une tâche se ferme, replie l'intégralité de sa plage de messages en un seul résumé à la limite d'étape suivante ; le contenu original peut être restauré à la demande.

Mémoire inter-sessions basée sur des fichiers : fichiers mémoire en Markdown brut avec injection automatique de récupération, format compatible avec CLAUDE.md et les fichiers mémoire de Claude Code, donc la migration est une copie manuelle de fichiers.

Un coffre Obsidian partagé pour tous les agents : cœur Python sans dépendances (recherche/promotion/arbitrage/oubli), modèle de coffre, plugin dsh (memory_search/show/submit/status).

Côté DSH de l'écosystème de mémoire dsh-ecolink : fait le pont entre chat.deepseek.com et DeepSeek Harness via une extension de navigateur qui récolte les balises de mémoire au format DSM et injecte les souvenirs rappelés dans les discussions web, un service local sans dépendance qui écrit un pool de mémoire partagé, et cet adaptateur, qui injecte les souvenirs avant chaque étape et propose une écriture en retour /ecolink-push ; la compression est transactionnelle (pool de préparation avec commit/rollback).

Mémoire graphe locale en aperçu technique pour DSH et Codex : rappelle les preuves globales du propriétaire et du projet en cours avant chaque tour, écrit les enregistrements USER et ASSISTANT séparément, et préserve la provenance de projet, session, acteur et source pour un atlas visuel et des pages de connaissances citées.

Mémoire graphique locale en aperçu technique pour DSH et Codex : rappelle les preuves globales du propriétaire et du projet en cours avant chaque tour, écrit séparément les enregistrements USER et ASSISTANT, et conserve la provenance du projet, de la session, de l'acteur et de la source pour un atlas visuel et des pages de connaissances citées.