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RAG à double graphe de connaissances pour notes Markdown avec décroissance de mémoire half-life : graphes de prérequis et de similarité (parcours P/S-Agent), découpage en paragraphes, recherche hybride n-gram/embedding, et boucle explicite de rétroaction pondérale — plugin natif Cordis, installable via npm comme @eqman00003/knowlp-rag.

Backend de mémoire vecteur + graphe : outils observe/remember/search/recall vers un serveur memoria local, fusionnant le rappel sémantique HNSW, la recherche par mots-clés FTS5 et les signaux de graphe de connaissances via un classement RRF, avec persistance automatique en fin de tour et isolation par espace de noms par agent.

Cœur de cerveau humain simulé pour le chat : espace de travail global, évaluation émotionnelle, mémoire à deux systèmes avec consolidation nocturne et interface sensorielle expérimentale. Le pont QQ nécessite un client snowluma local et est désactivé par défaut.

Panneau de notes façon Obsidian dans la barre latérale droite DSH : arborescence d’un dossier local, aperçu Markdown avec numéros de ligne, édition et sauvegarde, callouts Obsidian, tableaux et wikilinks, collage de captures dans le vault, insertion en un clic du chemin d’une note dans la saisie du chat, archivage ou suppression groupés des sessions et espaces de travail.

Banque structurée de problèmes mathématiques pour DeepSeek Harness, avec solutions multiples, graphe de connaissances à plusieurs niveaux et difficulté à six dimensions.

Bibliothèque d’expériences locale pour DeepSeek Harness : recherche par signature d’erreur, rappels avant étape, brouillons échec-vers-correction, comblement des lacunes de connaissances et panneau latéral. Fournit une bibliothèque de départ assainie. Aucun appel modèle ni réseau.

Mémoire de compagnon de jeu de rôle pour DeepSeek Harness : documents de persona modifiables par conversation (poids de 1 à 100 par entrée, affinés progressivement par l’IA selon l’histoire), affinité et lien par interlocuteur dans les discussions à plusieurs, souvenirs actifs avec vecteurs notés par l’IA, tableau de neuf émotions actualisé à chaque tour, registre d’auto-évolution IA, recherche des transcriptions des dernières 48 h, compression conversationnelle de compagnon et base de connaissances locale archivée par date, empaquetée automatiquement par tours ou tokens. Une page d’intégrations liste des plugins sélectionnés et télécharge leurs GitHub Releases.

Réessaie dans le tour les échecs du modèle (coupures, délais, rate limits, 5xx). Nombre, délais, backoff et fallback configurables ; backoff rate-limit plafonné avec jitter et respect des indications serveur. Option retry-until-success avec limite de temps. Config/panneau : nombre, délai initial/max., facteur/jitter, attente rate-limit, plafond, déclencheur/limite fallback, TTL blacklist routes mortes, fichier log. Après échecs répétés, bascule vers une route épinglée, filtrée par allowlist ou choisie du catalogue. Auth failure, abonnement expiré et billing la blacklistent 30 min ; stale-assembly garde les retries sur la nouvelle route. Panneau latéral : état en direct, routes et incidents ; chinois/anglais ; logs en mémoire par défaut.

Notifications Windows natives de question et de fin, avec titres et icônes personnalisables, suppression lorsque DSH est au premier plan, accusé de réception et activation d’un onglet navigateur DSH existant. Configuration locale requise une seule fois.

Mémoire inter-sessions et base de connaissances par workspace dans un seul plugin. Les mémoires sont en JSONL dans ~/.dsh/memory par défaut ; chaque session reçoit les éléments pertinents dans son system prompt et en écrit un à la fin. Recherche dans kb/ en lecture seule par workspace et un dossier global, avec citations jusqu’aux lignes. 11 outils préfixés scribe_ (7 scribe_memory_*, 4 scribe_kb_*), commande /scribe et onglets de réglages : aperçu, mémoire, base de connaissances, migration. Bailian memory library, ChromaDB et cloud-primary avec miroir local sont facultatifs ; tout déplacement exige une approbation explicite, est journalisé et réversible.

知枢 KnowHub — centre de connaissances global et mémoire longue par projet pour DSH : base de connaissances, Repo Wiki, revue/versions, mises à jour incrémentales, recherche et injection au contexte, distillation auto, sauvegarde/restauration et panneau chinois.

Consigne les erreurs d’exécution DeepSeek Harness et rétrospectives de code dans un graphe GPU interactif, puis réinjecte les leçons enregistrées dans le contexte du model.

Préréglages de sous-agents nommés liés à des listes autorisées de routes modèle. Un modèle enfant hors liste est refusé avant délégation ; chaque conversation enfant affiche le modèle réellement utilisé par sa dernière demande.

Graphe de recherche biomédicale fondé sur la littérature et les résultats expérimentaux : fork d’hypothèses, liaison des preuves et progression de la recherche.

Crée une base Markdown à partir des supports de cours puis vous entraîne jusqu’à ce que chaque notion atteigne la précision cible ; chaque réponse doit inclure le raisonnement.

Enregistre les tours complets (question et réponse intégrale) en Markdown simple dans le workspace de session, permet de promouvoir les meilleurs vers une base de connaissances personnelle interprojets et de la rechercher à la demande avec le modèle. Sans base de données ni dépendances runtime.

Mémoire par projet pour DSH. La rédaction des connaissances et les prompts du plugin sont modifiables : restructurez la bibliothèque et le pilotage du modèle sans changer le code. Par défaut, un document de projet conçu par l’utilisateur (handoff initialement) définit le projet ; le plugin détecte le projet de la session, y rattache les connaissances et promeut ce qui se généralise vers les couches theme/global. La logique naturelle filtre les connaissances en amont, avec compression et archivage du contexte réglables.

Automatisation de navigateur pour DSH : remplit des formulaires, extrait des listes et agit entre onglets sur de vraies pages avec vos connexions existantes. Fenêtre visible dédiée ; même minimisée, elle continue sans voler le focus. Une connexion, CAPTCHA ou boîte native suspend l’exécution et vous rend la page ; aucune confirmation en votre nom. État conservé via profil propre et réinjection des cookies de session. 23 outils Playwright (20 actifs, 3 conditionnels désactivés par défaut), allowlist d’URL, suspension des dialogues et allowlist des méthodes CDP au niveau mécanisme, garanties par des tests.

Contexte de réseau de connaissances métier OpenBKN pour DeepSeek Harness

Accès SSH sur liste autorisée depuis DeepSeek Harness vers Unix/AIX/macOS ; sans shell et en lecture seule par défaut. remote_ssh_probe fournit une suite de tests adaptée à l’OS.

Canal de compte officiel WeChat pour DSH : les messages WeChat déclenchent les tours de l’agent et les réponses sont renvoyées via l’API de messagerie du service client, avec callbacks vérifiés par signature et liste d’autorisation openid.

Mémoire à la demande pour DeepSeek Harness : les journaux de session sont synthétisés en Markdown par couches (résumé, index, fichiers par sujet) ; mem_query renvoie seulement les entrées correspondantes. Aucune injection à chaque tour ni dépendance ; chaque entrée garde un pointeur vers la conversation source.

Directeur de distillation (distillation-director) : méta-skill à régime de jugement qui distille un livre en skills d'Agent exécutables (V4.6 : au-dessus du système anti-pièges V4.3–V4.5 et du workflow du juge, ajoute le §21 **porte obligatoire** — gate_start, la barrière d'auto-preuve au démarrage (hachage du manuel + transcription littérale des clauses + fiche d'exécution + couche machine + modèle officiel) / gate_stage, la chaîne de dépendances entre étapes (interdiction d'entrer si l'étape précédente n'est pas validée) / preflight, qui intègre automatiquement les tâches de distillation actives)

Boîte à outils FDE : un seul plugin installe une sélection d’extensions dsh courantes (serveur Git, montage WebDAV, base de connaissances, tâches planifiées, reprise automatique, retouches UI, rétrospective, gestionnaire de fichiers, titres intelligents, tableau de tâches, marché, réduction du contexte, passerelle IM et barre latérale). Un panneau indique l’état et complète les manques en un clic.