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.

Mémoire Markdown partagée pour DSH et d'autres agents de codage, avec capture automatique, injection de contexte pré-étape, rappel interrogeable, et auto-évolution mémoire-vers-skill via un panneau de revue.

Lit les fichiers de session que trente-trois autres agents de codage présents sur cette machine ont déjà écrits — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed et d'autres — y compris les sessions antérieures à son installation : six outils (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), une commande /deja, et un rappel automatique optionnel ajouté au contexte d'exécution. Index BM25 local, aucun LLM, aucun embedding, aucun réseau (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Apporte l'historique de session de dix-neuf autres agents de codage à DeepSeek Harness : rappel, résumé de session et outils d'historique par fichier sur un index local, plus rappel automatique optionnel avant chaque étape.

Extension de mémoire persistante inter-agents et local-first pour DeepSeek Harness (DSH), propulsée par Mnemon. Elle partage la mémoire à long terme entre les agents compatibles Mnemon et ajoute une mémoire d'exécution, des documents de projet consultables, un rappel sémantique, un graphe de connaissances et une interface de barre latérale.

Enregistre le serveur MCP local flowix-cli afin que l'agent puisse rechercher, lire, créer et modifier des mémos Flowix et des artefacts de carte mentale.

Mémoire persistante supervisée par LLM pour les agents IA — rappel basé sur un graphe, connaissances inter-sessions, binaire unique. Fonctionne avec DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw et tout runtime d'agent.

Couche mnémotechnique.

Enregistre le serveur MCP local flowix-cli afin que l'agent puisse rechercher, lire, créer et modifier des mémos Flowix et des artefacts de cartes mentales.

Mémoire PLUR pour DeepSeek Harness — les engrammes sont injectés directement dans le prompt, sans appel d'outil requis

Mémoire à long terme pour DeepSeek Harness en Markdown brut, un fait par fichier, lisible dans n'importe quel éditeur. L'index `MEMORY.md` est soumis à une limite stricte de 200 lignes / 25 Ko imposée par `ctx.tools.guard()` : toute écriture qui dépasserait la limite est refusée, tandis qu'une réécriture qui la réduit est toujours acceptée, permettant de compacter progressivement un index surdimensionné. Le plugin n'écrit jamais de souvenirs de lui-même — ce qui est conservé est décidé par vous et le modèle. Le même stockage est également utilisé par Claude Code, Codex, Kiro et OpenClaw.

Plan de contrôle mémoire à trois niveaux pour DeepSeek Harness : contexte d'exécution persistant, documents de projet recherchables, mémoire à long terme enfichable, routage intelligent, flux de travail d'agent supervisés, WebUI et outils headless.

Mémoire à long terme organisée et basée sur des fichiers pour DeepSeek Harness — notes markdown lisibles par un humain, un unique stockage de fichiers texte partagé entre les hôtes (ignoré par git lorsqu'il se trouve dans un dépôt de projet), et une limite d'index déterministe imposée par ctx.tools.guard()

Mémoire inter-sessions à portée projet : stockage SQLite à sept couches (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) sur node:sqlite, injection au premier message adaptée au cache plus correspondances de mots-clés par message, outils memory_remember/search/find_similar/read/update/project et consolidation en fenêtre d'inactivité (« dream ») avec suppression aux heures de pointe. Les textes d'invite sont fournis sous forme de fichiers de données par langue — le framework prend en charge les utilisateurs multilingues.

La mémoire qui rêve — mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : elle se souvient de vous d'une session à l'autre, se consolide automatiquement pendant son sommeil (autoDream), gèle les souvenirs contradictoires pour votre relecture et conserve une piste d'audit rejouable. Recherche sémantique locale offline-first sur SQLite avec des miroirs Markdown modifiables à la main, un graphe d'entités, un panneau de mémoire interactif, ainsi qu'une API externe et une CLI.

Mémoire inter-session délimitée, en couches, soumise à approbation et auditable : une interface `ctx.memory` typée avec un fournisseur SQLite sans dépendances, un outil `memory`, et l'injection d'instantanés figés, ainsi que la répétition du dsh-memory-protocol v1 avec un registre d'adaptateurs et une suite de conformité distribuable.

Mémoire à long terme pour les agents DSH — souvenirs durables et inspectables avec des outils de rappel, de recherche, de navigation et de graphe de connaissances, importation depuis dix autres outils de codage IA et une page de paramètres.

La mémoire qui rêve — mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : elle vous retrouve d'une session à l'autre, se consolide automatiquement pendant son sommeil (autoDream), gèle les souvenirs en conflit pour votre revue et conserve une piste d'audit rejouable. Recherche sémantique locale offline-first sur SQLite avec miroirs Markdown modifiables à la main, graphe d'entités, panneau de mémoire interactif, plus une API externe et une CLI.

La mémoire qui rêve — mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : elle se souvient de vous d'une session à l'autre, se consolide automatiquement pendant son sommeil (autoDream), gèle les mémoires en conflit pour votre revue et tient une piste d'audit rejouable. Recherche sémantique locale offline-first sur SQLite avec miroirs Markdown éditables à la main, graphe d'entités, panneau de mémoire interactif, plus API externe et CLI.

Les conversations récentes restent vivaces. Les plus anciennes s’effacent en résumés, pas dans l’oubli. StrataGate offre à DeepSeek Harness une mémoire à six couches, à décroissance temporelle, tandis que les événements durables et les relations se déposent dans un graphe de connaissances. Apportez avec vous vos souvenirs d’autres IA — pas besoin de recommencer à zéro.

Mémoire causale pour dsh : un pont stdio MCP à dépendance zéro qui monte les 17 outils du serveur de mémoire causale sous des noms propres (pas de préfixe mcp__) - décision → bords de résultat avec des relations typées (causées / activées / empêchées) dans un magasin SQLite local qui survit au compactage - plus une section d'invite système épinglée. Nécessite le binaire du serveur de mémoire causale sur PATH (pip install causal-memory ou une version prédéfinie).

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.

Moteur de mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : stockage SQLite + miroir Markdown modifiable par un humain, consolidation autoDream, recherche sémantique hors ligne (vectorisation/reclassement/clustering locaux), chronologie entité-attribut, Sleep Mode, autoSummarize avec modèle personnalisé et 7 outils de mémoire.

Assistant personnel pour DeepSeek Harness qui transforme les engagements conversationnels en plans inter-sessions, rappels et tableau de bord auditable