Plugins

Mémoire inter-sessions traçable et recherchable pour DeepSeek Harness — la connaissance des conversations sous forme de nœuds de graphe typés (TASK/SKILL/EVENT) et d'arêtes typées.

Ajoute un canevas de conversation modifiable à DeepSeek Harness, où les connexions graphiques sélectionnent le contexte pour les requêtes de canevas, avec des importations de branches, de fusions et de sessions d'agent locales.

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.

ThoughtDAG pour DeepSeek Harness : transforme la session DSH actuelle en un graphe de pensée modifiable sur une toile infinie.

Exploration de l'architecture AGI en boîte blanche : métacognition (boucle d'auto-cognition), apprentissage continu (volant d'inertie des connaissances), modèle du monde (espace de conditions, graphe de mémoire spatio-temporelle), auto-amélioration (discipline bootstrap), pipeline en boîte blanche zéro-LLM et garde-fous de confiance auditables.

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.

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.

Passerelle ShiGuang Memory Engine (SGME) : mémoire à long terme partagée multi-agents via HTTP — distillation L0/L1/L1.5/L2, injection par scénario, recherche unifiée et signaux d'attention proactifs (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), installable comme `dsh-sgme`.

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.

Un outil read_graph adossé à un graphe de connaissances du code (relations CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL).

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.

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.

Publishes a lesson into the DSH conversation: the dependency spine, the question and the vault's drawings, drawn in the vault's own palette.

Adapt ERP: learn your ERP through the browser and build private local knowledge in DeepSeek Harness

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。

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.

Persistent long-term memory for DeepSeek Harness: a JSON store of typed entries (fact, preference, entity, rule, episodic) exposed as the memory_remember and memory_recall agent tools, with recall ranked by keyword overlap, importance and access frequency.

DSH knowledge-graph memory with a better-sidebar tab and a standalone /graph-memory/app dashboard: extracts TASK/SKILL/EVENT nodes, recalls across sessions, and ships as the npm package dsh-graphmemory.

Bridge local projects into Obsidian: bounded manifest scanning, deterministic dependency/tech/topic edges, and wiki-linked notes written into a managed graph/ vault namespace via the Local REST API or the vault filesystem.

Knowledge base (Vault memory + knowledge graph) for dsh: kb__* tools for deterministic memory search/write, knowledge-graph nodes/edges/subgraph/traversal, document-to-graph ingestion and unified cross-store query (KAL) - no web-search tools.

Long-term memory for DeepSeek Harness backed by Hypatia: a host-side CLI adapter, a plugin-owned SQLite control ledger, same-request recall, and narrow memory tools. Requires the `hypatia` CLI on PATH.

A typed, inference-capable ontology (TBox + ABox) plugin for DeepSeek Harness — durable domain knowledge the agent can define, assert against, and query under schema constraints.