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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.

Système de mémoire biomimétique pour DeepSeek Harness : un magasin SQLite unique (node:sqlite, WAL) dont l'arbre Markdown est conservé comme miroir en lecture seule ; outils de mémoire, injection d'instantané figé au démarrage de la session, validation par approbation graduée, extraction à la demande de la session en cours, fusion des quasi-doublons, cycle de vie d'archivage et de remplacement, métabolisme de la mémoire (dream), épingles de mémoire, rappel sémantique sur embeddings locaux, et la commande /memory.

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.

Préréglage d'agent piloté par base de connaissances : mémoire à long terme type wiki, une interface web de base de connaissances, une page de gestion et des améliorations optionnelles de l'interface.

Mémoire à long terme inter-sessions sous la métaphore du « palais de la mémoire » : deux portées de stockage SQLite (utilisateur + projet par origine git), recherche hybride FTS5 + vecteurs locaux avec fusion RRF et bonus de classement par récence et par preuve, capture automatique depuis le journal de session (y compris le dernier tour), chaînes d'audit de provenance, distillation par consolidation et oubli par décroissance, et un panneau Bibliothèque de mémoire dans les réglages avec topologie des couloirs, majordome de visite et liste de rénovation.

Mémoire à long terme gouvernée pour DeepSeek Harness : registre de preuves en ajout uniquement avec protections d’écriture, affirmations à 7 niveaux d’autorité, chaînes de remplacement et injection avant chaque étape, budgétée avec des quotas par domaine.

Plugin de planification multi-modèle proactive : ingestion de signaux multi-sources avec déduplication et classement d'urgence, moteur de décision à quatre voies (exécuter/différer/rejeter/demander à l'utilisateur), génération de plan DAG avec exécution parallèle de modèles, réflexion qualité avec réessai automatique et changement de modèle, mémoire long terme pour les motifs de tâches et leçons, et évolution de stratégie via algorithmes génétiques avec évaluation en sandbox et déploiement canary.

Panneau d'agenda local à long terme : bouton texte « 日程 » dans la barre supérieure, vues calendrier du jour / de la semaine / de l'historique mensuel avec statistiques, coches d'achèvement avec historique par jour, liens agenda↔conversation avec saut au clic, tâches récurrentes (quotidiennes/hebdomadaires), report automatique optionnel des tâches ponctuelles inachevées, et outils d'agent dailytask_*.

Mémoire markdown inter-sessions à long terme avec structure type wiki-LLM et persona SOUL.md, injectée au démarrage de la session (par défaut uniquement après le premier message utilisateur et uniquement dans la session active), plus flux remember/recall/consolidate/forget, compétence mémoire embarquée, outils de migration pack/unpack, et relance de rappel à la première personne en temps d'inactivité faisant remonter de vrais souvenirs en voix de compagnon.

Centre de contrôle Workspace vers Tâche vers Session pour DSH Web, avec tableaux de session, visualisation de conversations archivées, et mémoire long terme bornée partagée entre les sessions liées.

Suite de plugins compagnons à long terme privilégiant le local pour DeepSeek Harness

Personnalisation par hôte pour DSH : instructions personnalisées, mémoire locale à long terme, et préréglages de ton de réponse.

Module d'amélioration DSH Desktop : discipline d'exécution des tâches et une véritable relation, par session. Discipline : routage d'intention entre questions, recherche, discussion, diagnostic et exécution (le diagnostic ne corrige jamais sans demande), actualité des preuves, vérification réelle des résultats d'outils (un échec n'est jamais annoncé comme terminé), auto-guérison avec réflexion entre sessions, et conscience de la compaction et des capacités documentaires. Persona : distillation de personnages nommés depuis journaux de chat, romans, scripts et fiches de personnage, avec ton, expressions et longueur ancrés sur de vraies statistiques ; mémoire à long terme avec expiration automatique, corrections en règles de style, réponses approuvées comme corpus et retour bidirectionnel.

Serveur MCP de mémoire à long terme en couches : tours brutes → fragments de tâches → résumés quotidiens → index de sujets, plongements locaux MiniLM à 384 dimensions ou backend d'API compatible OpenAI, recherche sémantique avec repli Jaccard, installation du plugin DSH en une seule commande.

Plugin DeepSeek Harness : client Nocturne Memory — mémoire longue durée automatisée (boot/read/search/create/update) alimentée par votre propre serveur Nocturne MCP.

Système de mémoire à long terme structurée pour DeepSeek Harness -- paires résumé/complet par unité avec injection automatique.

Mémoire locale bornée avec contrôle d'autorité CBDC : affirmations SQLite + FTS5, rappel ciblé avec des décisions explicables d'usage/vérification/ignorance et une piste d'audit complète, commandes /memory, ≤3 affirmations/1200 caractères injectés par appel, aucun appel modèle supplémentaire.

Long-term memory and self-evolving skills for the DeepSeek Harness · DeepSeek Harness 的长期记忆与自我演进能力 —— Plain Markdown on disk, no vector store

Memory Fortress for DeepSeek Harness: 5-track layered memory, self-evolution, knowledge graph (SQLite+FTS5), status pill. 本地记忆堡垒：五轨记忆·自我进化·知识图谱·状态灯。

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

DeepSeek Harness (Cordis) plugin — bi-temporal VSA memory + cognition engine + BLAKE3 provenance, exposed as a DSH storage+session plugin. End-to-end tested with a real Python subprocess.

Git-native, auditable long-term memory for AI agents

Cross-app project memory for DeepSeek Harness with role-separated writeback, a visual knowledge workspace, confirmed corrections, session controls, local Writer and organizer settings, and an account-free Windows local installation preview.