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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.

Connecte DeepSeek Harness à la base de connaissances personnelle local-first et auto-évolutive de ReMe : capture automatiquement les conversations terminées de l'agent principal comme mémoire Markdown vous appartenant, recherche conversations et sources via reme_search avec BM25, embeddings optionnels et expansion de wikilinks, et planifie une consolidation quotidienne de la mémoire.

Connecte DeepSeek Harness à la base de connaissances personnelle locale d'abord et auto-évolutive de ReMe : capture automatiquement les conversations de l'agent principal terminées en tant que mémoire Markdown appartenant à l'utilisateur, recherche dans les conversations et les sources via reme_search avec BM25, embeddings optionnels et expansion de wikilinks, et planifie la consolidation quotidienne de la mémoire.

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.

Ajoute un fournisseur deepseek-web qui utilise les modèles web de chat.deepseek.com dans DSH, avec capture de connexion navigateur, signature de requêtes PoW, streaming SSE et appels d'outils basés sur des prompts.

Intégration DeepSeek Harness pour OpenContext avec mémoire durable inter-sessions, capture et rappel automatiques des prompts, résumés de sessions, aperçus structurés, et récupération de documents.

Panneau de terminal pour l’interface web de DSH : l’entrée « Terminal » de la barre latérale ouvre un terminal interactif xterm.js à onglets multiples sur un PTY réel (node-pty), avec des onglets SSH distants (ssh2, authentification agent / key / password), un cwd qui suit la session actuelle et les outils d’agent tty_list / tty_capture / tty_send.

Kit d'apparence pour DeepSeek Harness. Réglez séparément opacité et flou de verre dépoli sur 8 zones (fond, barre latérale, cartes/panneaux, champs/contrôles, paramètres, cadre de conversation, trajectoire, points forts — 9 avec dsh-better-sidebar). Toute image ou vidéo en fond d'écran, avec éditeur de position (glisser-déposer, molette pour zoomer) et 5 modes de disposition (Fit/Fill/Stretch/Tile/Center) ; les vidéos bouclent en muet, survivent au rafraîchissement et capturent une image en direct pour l'aperçu, l'extraction de couleurs et le cadrage. Rotation d'images (aléatoire/ordre, à chaque rafraîchissement/quotidien/hebdomadaire). Aussi : roue chromatique style PS, extraction des couleurs en un clic, 6 préréglages + profils enregistrés, bascule auto jour/nuit, export/import du thème.

Synchronise le fond d'écran actuellement appliqué dans Wallpaper Engine avec l'arrière-plan de l'interface web DSH via un pont local : modes aperçu/capture/rendu complet, verrouillage du moniteur, panneau de bibliothèque de fonds pour le contenu local et du marché, lentille de focus avec suivi oculaire, mode immersif, et un lanceur d'applications Windows qui installe des logiciels depuis des liens directs ou un lien partagé de cloud drive et les lance en un clic.

Convertit les événements du cycle de vie de session, boucle d'agent, LLM et outils en traces et métriques GenAI OpenTelemetry, exportées via OTLP/HTTP standard vers tout backend compatible, avec la capture de contenu désactivée par défaut.

Un gestionnaire de notes markdown pour DSH : un **gestionnaire de notes MD** et un **éditeur de notes MD** complets, capture rapidement les conversations en notes, maintient les notes par **synchronisation avec des dépôts Git**, et **intègre les notes dans le contexte de la conversation**.

Récupération sémantique, gestion des ressources, rappel automatique (espaces doubles utilisateur + agent) et mémoire de session pour DeepSeek Harness : memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sur des URI viking://, gestion des ressources memadd/memremove, statut d'observateur memqueue, capture de session memcommit et génération de playbooks de compétences memlearn.

Faites que l'IA retienne votre façon de penser, pas ce que vous avez dit : elle capture activement vos principes, vos lignes rouges et vos habitudes de travail d'une session à l'autre, avec capacité de mémoire, décroissance progressive et justification lisible par un humain pour chaque entrée. La 0.7.0 apporte un portrait de persona intuitif avec traçage des preuves.

Un deuxième cerveau autonome pour DeepSeek Harness : capture automatiquement les connaissances durables du dialogue dans un coffre-fort Markdown local (dedup personnalisé, recherche CJK, compatible git), avec une base de connaissances graphique et un graphe de connaissances interactif (filtre de légende, coloration par dimension temporelle, sélection par boîte, fusion, suppression, export/import PNG).

Plugin mémoire DSH maison : stockage persistant SQLite + garde d'audit au niveau base de données (enforceAudit) + journal d'audit. Capture automatiquement les connaissances après les conversations, les agents se souviennent via memory_recall, prise en charge du partage multi-agents Claude Code/Codex/Cursor. Zéro dépendance externe.

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.

Agent de navigateur en panneau latéral Chrome pour DeepSeek Harness avec des outils pour inspecter les pages, naviguer, cliquer, taper, faire défiler et capturer des captures d'écran via un pont local.

Plugin de mémoire à long terme et d'auto-évolution pour DSH : capture L0 → extraction de mémoire L1 → regroupement de scènes L2 → persona utilisateur L3, injection automatique de rappels, synthèse de compétences, entièrement local (SQLite FTS5 + jieba, rappel vectoriel optionnel).

Un espace de travail de fichiers côté droit pour DeepSeek Harness Web avec aperçus de sources, diffs DSH capturés, onglets et une arborescence d'espace de travail.

Panneau latéral Chrome qui intègre l'interface web dsh et permet à l'agent de lire la page actuelle, capturer le trafic HTTP et piloter le navigateur.

Capture de fenêtre façon Codex pour DSH Desktop sur macOS et Windows : appuyez sur les deux touches Command (macOS) ou les deux touches Ctrl (Windows), ou sur le bouton caméra, pour capturer la fenêtre au premier plan, la joindre au chat en cours et injecter un arbre d'accessibilité de style VoiceOver comme contexte masqué.

Intégration de TencentDB Agent Memory avec capture des conversations, extraction structurée de la mémoire, rappel automatique, et outils de recherche dans la mémoire et les conversations.

Une seule couche de mémoire pour tous les outils et agents IA : injection de Context Bundle, rappel au moment du prompt, outils MCP, et capture du fil DSH à la fin de chaque tour.

Capture automatique sans LLM et index symbolique \[ENGRAM\] avec divulgation progressive, un protocole de tâche/preuve de type ESR-lite (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link), et une télémétrie d’utilisation par espace de travail avec un benchmark de rappel hors ligne (npm run eval).