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Quatre outils en lecture seule sur une base de connaissances WeKnora : lister les bases de connaissances, recherche hybride de passages, réassembler les chunks d'un document dans l'ordre, et la réponse RAG citée ou ReAct-agent de WeKnora avec un identifiant de session reprenable.

Hindsight, une mémoire d'agent qui apprend : mémoire de projet à long terme avec rappel et rétention automatiques, pages de connaissances, réflexion approfondie et banques de mémoire par dépôt.

Outils de récupération de connaissances WeKnora pour DeepSeek Harness (dsh) : recherche sémantique, lecture de documents et réponses RAG/agent sur vos propres bases de connaissances.

Tableau des tâches pour l'interface web dsh : un kanban multi-colonnes en barre latérale dont les cartes s'exécutent dans de vraies sessions d'agent DSH et peuvent aussi être planifiées avec des expressions cron, exécutées côté hôte même si le navigateur est fermé.

Tableau des tâches pour l'interface web dsh : un kanban multi-colonnes en barre latérale dont les cartes s'exécutent dans de vraies sessions d'agent DSH et peuvent aussi être planifiées avec des expressions cron, exécutées côté hôte même avec le navigateur fermé.

Récupération de chat pour DSH : modifier le dernier message utilisateur terminé et réessayer explicitement les tours échoués, les deux via des branches de bifurcation de session qui laissent la conversation d'origine intacte.

Remplace les fournisseurs de système de fichiers et bash par un espace de travail virtuel mirage : les outils de fichiers et les commandes shell s'exécutent sur des ressources montées (RAM, S3, Redis, Slack, Gmail, Notion, Postgres) au lieu du disque hôte, avec des modes lecture/écriture/exécution par montage, un routage de bac à sable par commande (monty, pyodide, quickjs en processus ; docker, e2b, daytona à distance), et des CLI installées (git, gh, slack, linear, ntn, gws, ou une que vous enregistrez) comme mots-clés de tête dans le terminal virtuel.

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.

Intègre le runtime actif installé de Codex Taskboard dans la barre latérale de DeepSeek Harness, en utilisant le descripteur de runtime du lanceur au lieu d'un port fixe.

Catalogue d'outils pour agents : recherchez parmi environ 2 600 points de terminaison externes (SEO et SERP, backlinks, réseaux sociaux, enrichissement de personnes et d'entreprises, bibliothèques publicitaires, scraping) selon la tâche à accomplir, consultez les paramètres et le prix par appel de chacun, puis appelez-le avec les identifiants injectés côté serveur. Fournit la skill ainsi qu'une ligne MCP qui reste désactivée tant que TREG_TOKEN n'est pas défini.

Lit les fichiers de session que 22 autres agents de codage 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 des sessions d'avant son installation. Comprend six outils (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), une commande /deja et un recall automatique optionnel ajouté au contexte d'exécution. Index BM25 local, sans LLM, sans embeddings, sans réseau (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

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.

Mémoire de récupération après échec : recherche et enregistre des leçons de récupération après échec issues de sessions d'ingénierie réelles, avec une recherche BM25 + RAG sémantique et une base de connaissances des leçons.

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.

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.

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.

Panneau d'utilisation en barre latérale qui attribue les tokens au site relais ayant traité chaque requête, lu depuis votre configuration de fournisseur existante : totaux du jour/mois/depuis toujours, répartitions par site et par modèle, une carte thermique d'activité annuelle, et les soldes New API / Sub2API / DeepSeek.

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.

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()

Moteur de rapports de recherche vérifiables pour DeepSeek Harness avec un registre de preuves adressé par contenu, des rapports scellés versionnés où chaque affirmation porte un verdict de vérification et le hash du manifeste scelle le répertoire, et une orchestration de récupération réutilisant les jonctions ctx.web et ctx.jobs.

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.