Plugins

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

Kit opérationnel axé sur les preuves : six outils en lecture seule (catalogue de capacités, plans de workflow par étapes, lecteur de skills empaquetés, recherche bornée dans la mémoire locale, audit des releases du dépôt, checklist de release) et cinq skills empaquetés — planifie et audite, sans jamais écrire à distance.

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).

Rappel de mémoire par mots-clés basé sur BM25.

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.

Weekly digest generator: aggregates git commits, DSH session activity and daily memory entries into a Markdown weekly report, read-only.

Memory Lake as a persistent memory layer for dsh: memory_search, memory_remember, and memory_forget tools over the memorylake CLI, a session status line, and guided setup/diagnostic skills, sharing one ~/.memorylake identity and memory set with the Claude Code and Codex plugins.

Human-readable Markdown memory for DeepSeek Harness: user-level (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + workspace-level memory injected every turn, auto daily-log writing with distillation, bridges existing WorkBuddy/CodeBuddy memory dirs, memory_note / memory_note_user / memory_read tools with built-in dedup, and a bilingual settings page. Plain-text storage, no database.

Biomimetic memory system for DeepSeek Harness: plain-Markdown data layer, memory tools, frozen-snapshot injection, graded approval gating, structured audits, memory metabolism (dream), memory pins, semantic recall, /memory command, and cross-session retrieval.

Faithful port of the hermes-agent MEMORY.md / USER.md mechanism for DSH: bounded dual-bank memory (2200/1375 chars), a single `memory` tool (add/replace/remove/batch), frozen-snapshot injection per session, nudge reminders, DSH-native JSON storage — zero external dependencies, zero LLM cost.

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

Portage de TencentDB Agent Memory pour DeepSeek Harness : capture de conversation L0 → extraction de mémoire structurée L1 → scénario L2/profil L3, injection par rappel automatique + outils de recherche mémoire/conversation ; réutilise les données existantes de ~/.memory-tencentdb/memory-tdai ; avec un panneau de réglages Web UI.

Mémoire des préférences utilisateur pour DeepSeek Harness : profil utilisateur persistant avec des outils memory_get/memory_update et injection dans le prompt système.

Relie la mémoire, les skills et la configuration d'OpenAI Codex à DeepSeek Harness.

Outils d'informations d'appareil Windows en lecture seule : un outil agent par catégorie d'appareil Win32 (heure, système, cpu, mémoire, disque, gpu, réseau, batterie, processus, usb, audio, imprimantes) via WMI/CIM et des collecteurs Node os.

Mémoire inter-sessions à l'échelle du projet : instantané PROJECT.md injecté dans le premier message utilisateur, un outil memory_remember et une auto-réflexion après les tâches ReAct ; chaque projet garde son propre fichier de mémoire.

Mémoire citée sur le journal de session sans perte de DSH : les faits condensés portent des citations `(sessionId, eventRange)` qui se déplient vers l'extrait exact du journal d'origine.

给 DeepSeek Harness 补上时间轴记忆：定宽只追加的事实日志 + agent 自己维护的摘要金字塔，固定阅读预算下 recall 成本不随记忆量增长。

NPM-installable DeepSeek Harness plugin that bundles Engram persistent memory MCP and injects parent-agent memory protocol.

Native DeepSeek Harness (dsh) plugin: hybrid local and XMemo cloud memory for Cordis-based agents.

Native StrataGate layered long-term memory for DeepSeek Harness

Evidence-backed, human-approved project memory for DeepSeek Harness

DSH 全局经验插件（骨架）：自动探测本地依赖/便捷路径/网络/磁盘并沉淀为跨会话环境档案，订阅 session/event 折叠每会话统计，把低开销摘要注入每轮系统提示，env_profile 工具按需查全量——减少重复探测、加快会话、降低 token 消耗。

Automatic cross-session GoodMemory recall and writeback for DeepSeek Harness