Plugins

Ensemble de mémoire et de contexte OpenViking pour DeepSeek Harness : rappel automatique avant étape et injection de profil, capture de session, protection des URI `viking://`, et outils de mémoire pour rappeler/écrire pris en charge par un serveur OpenViking.

🌌 Mebular · mémoire partagée sécurisée, contrôlable et décentralisée et collaboration de tâches pour agents. Le plugin natif DSH partage la mémoire entre appareils et agents et fournit des graphes de tâches. Il se rattache à une application ou un runtime CLI Mebular existant ; sinon, le panneau installe le runtime partagé à la demande. Il ne télécharge ni ne lance jamais Mebular sans action explicite.

Mémoire automatique à la Claude Code, nativement : fichiers de mémoire typés (user/feedback/project/reference) avec un index MEMORY.md injecté automatiquement dans le prompt système (aucune empreinte quand il est vide) ; memory_write/read/list/delete suivent les règles d'écriture de Claude Code (déduplication et mise à jour, dates absolues, liens croisés) ; couches à l'échelle du workspace et de l'utilisateur, verrouillage de fichiers entre processus avec récupération des verrous orphelins, Markdown simple sur disque, aucun service externe, aucun embedding.

Agent Context Editor est un plugin inter-agents permettant d'exclure, d'éditer et de compresser sélectivement le contexte de conversation IA manuellement. Il prend aussi en charge la recherche, le filtrage, la sélection, le masquage, la restauration et l'annulation des modifications de conversation tout en préservant la session d'origine.

Mémoire Mebular, graphe de tâches et console partagée pour DeepSeek Harness.

Injecte la date et l’heure actuelles dans le contexte d’exécution à chaque tour afin que l’agent les lise au lieu de les déduire.

Audits and evolves agent context at four scopes: a single repository, a group of related repos, a knowledge hub, or the whole machine. Discovers projects, instruction files, skills, tools, knowledge, project state, evidence and credential references; reports drift, duplicate facts, broken pointers, paths left unverifiable in prose, budget overruns, unindexed knowledge, stale state and unregistered credentials; scores each scope on the dimensions that belong to it; and turns findings into reviewable migration plans that back up every file before moving it. The format contract behind the metrics is written down as a versioned spec (CTX rules, markdownlint-style IDs) that follows open conventions — AGENTS.md for instruction files, llms.txt-shaped link indexes. Also scaffolds a deliberately small hub for durable knowledge and project state. Ships a stdlib-only Python CLI plus two skills, with credentials referenced by path and never printed. Requires Python 3.9+ (stdlib only) and DSH 0.2.1-rc.2 or newer, below 0.3.0.

One read-only index of every local AI-agent session (Codex, Claude Code, DSH, Trae, or any JSONL source) grouped by project, plus an append-only shared board for decisions and handoffs so switching agents leaves no context gap.

Copie le chemin du journal d’une session ou un bloc de relais prêt à coller, puis convertit le journal zstd multi-trames en fichier lisible qu’une autre session peut reprendre.