Plugins

Suite d'agents de recherche : contrôle d'objectifs à long horizon avec des chaînes de preuves auditables, planification cron, équipes d'experts multi-agents, mémoire de recherche auto-évolutive (rappel FTS5 + RRF), espaces de travail par projet, et une UI d'espace de travail personnalisée.

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.

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).

Gestionnaire de sessions archivées pour DSH Web : liste groupée par espace de travail, recherche plein texte FTS5 dans le contenu des sessions avec extraits par session, restauration et ouverture, et suppression définitive.

Mémoire inter-session avec rappel déterministe à zéro jeton (bigram-Jaccard fusionné avec FTS5 BM25 via RRF, tokenisation adaptée au chinois), renforcement qui consolide les observations répétées, et procédures cristallisées en fichiers SKILL.md affinés sur place via un cycle active-stale-archived avec archivage et restauration réversibles. L’ingestion et la purge exposent chacune un niveau d’autonomie choisi par l’utilisateur ; les conflits et les écritures à forte importance vont toujours en revue humaine, et rien n’est jamais supprimé automatiquement. Nécessite Node 22.5+.

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).

Plugin de mémoire inter-sessions pour DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect) : extraction automatique, indexation SQLite FTS5, rappel sémantique RRF injecté dans le prompt système à chaque tour, maintenance planifiée, consolidation LLM via ctx.llm, prévention de l'explosion du contexte, identité Soul globale via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0 : graphe de contexte temporel, modèle de confiance, résumé en fin de tour. v0.6.0 : embeddings sémantiques locaux (BAAI/bge-small-zh-v1.5), aucun appel au cloud. v0.6.1 : correction de l'expansion de ~ dans la config des chemins. Installation sans configuration.

Base de connaissances polyvalente pour DSH : importation de fichiers md/txt/json/yml/docx/pdf, gestion des dossiers, recherche plein texte FTS5 (BM25) et une interface web d'administration.

Recherchez, listez et lisez les sessions passées et en cours via le service `sessionQuery` propre au harness : utilise l'index SQLite FTS5 là où un déploiement l'active, et se replie sur un balayage borné des plus récentes en premier là où ce n'est pas le cas.

Recherche en texte intégral au niveau des messages dans les sessions DSH via un index trigramme FTS5 (user / assistant / steering / tool avec filtres par type), résultats dédupliqués entre sessions dérivées ou poursuivies, aperçu de contexte en lecture seule avec défilement automatique jusqu'au message ciblé, saut à la session réelle en un clic, et reconstruction incrémentale ou complète de l'index avec contrôle de santé ; l'i18n zh/en suit le service de locale du Host.

Génère des packs de base de connaissances auditables (SQLite FTS5) à partir de md/txt/docx/pdf, avec récupération déterministe et lecture du texte original.

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.

Documents de projet et mémoire à long terme en Markdown brut dans un coffre Obsidian dédié : six outils mem_* (search, read, write, log, brief, admin), une injection de rappel budgétée à la première étape d'une session, et distillation automatique des tours terminés. Obsidian n'a pas besoin d'être en cours d'exécution, et le coffre reste lisible avec le plugin désinstallé.

Adaptateur DeepSeek Harness pour Context Mode : outils ctx_* in-process pour l'exécution de code en bac à sable et une base de connaissances FTS5, plus des conseils de routage de la fenêtre de contexte.

Mémoire locale à trois couches pour DeepSeek Harness : L1 mémoire instantané (MEMORY.md/USER.md) lue à la demande via les outils memory_* + L2 base de connaissances interrogeable (faits + SQLite FTS5, recherche en chinois par tokenisation à fenêtre glissante) + L3 import depuis Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy et depuis les documents approuvés d'Agent Hub (memory/global, memory/projects, décisions acceptées) avec déduplication par hash de contenu. La v0.2.0 a supprimé toute injection automatique : la mémoire n'entre dans le contexte que lorsque le modèle appelle l'un des 12 outils memory_*, et les données restent sur le disque local.

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.

Memory Fortress for DeepSeek Harness: 5-track layered memory, self-evolution, knowledge graph (SQLite+FTS5), status pill. 本地记忆堡垒：五轨记忆·自我进化·知识图谱·状态灯。

Language-pack framework that rewrites model replies: A is an independent LLM rewrite, B injects FTS5 terminology retrieval into that rewrite, C applies local dictionary and regex rules, and composite runs a pipeline such as B then A then C. Ships a GitHub pack marketplace, a ZIP installer with path, size and file-type checks, and a mandatory risk disclaimer gate.

Self-tending living memory in one local SQLite file — a nightly patrol dedupes, merges, decays and cross-links entries on its own, with seven-signal RRF hybrid recall (FTS5 + jieba Chinese-first tokenization, optional vector KNN, graph PPR), a typed knowledge graph, conflict detection instead of silent overwrites, and web telemetry panels.

Clean Architecture reference library for DSH: 8 pinned reference repos (Go, Java, C#, Python) indexed into a local FTS5 database, with assertion rules, a review ledger, and a read-only observation panel.

Local semantic index over workspace documents (MD/PDF/DOCX/TXT): FTS5 BM25 + local embedding hybrid retrieval, hit citations with line numbers, and incremental updates.

Mémoire inter-sessions pour le modèle : recherche en texte intégral dans toutes les sessions passées (SQLite FTS5 via ctx.sessionQuery) et ramène les extraits les plus pertinents dans le contexte actuel.

DeepSeek Harness agent tool (session_search) for full-text search across historical sessions backed by core SQLite FTS5 engine without memory overhead.

DeepSeek Harness (dsh) host adapter for anysearch: thin Cordis bundle — hooks layer only, all business logic stays in the anysearch server over 127.0.0.1 HTTP IPC