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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.

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.

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.

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.

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.

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.

Répond par une explication visuelle HTML d’une page : brouillon Markdown bref, puis le CLI am crée diagrammes de flux, séquence, arbre, chronologie et ER, tableaux et encadrés.

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.

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.

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.

Lit les fichiers de session déjà écrits, y compris avant son installation, par 42 autres agents de code sur cette machine (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed, etc.). Fournit six outils (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), la commande /deja et un rappel automatique facultatif dans le contexte runtime. Index BM25 local, sans LLM, embeddings ni réseau. Installation : dsh plugin --profile web add dsh-deja

Plugin d’analyse de sécurité pour DeepSeek Harness : 33 outils couvrant six domaines de sécurité, les preuves, les rapports et les utilitaires, ainsi que le cycle de vie des dossiers, le routage et le journal des outils. Il fournit un flux de dossier lié à la session, une chaîne de preuves, la validation des E-id et des constats reproductibles ; 362 références à la demande ; trois profils de personnalité interchangeables ; et un espace de travail à quatre onglets (armor / case / intercept / about), avec reprise de l’état du dossier après compactage du contexte.

Compagnon Bilibili autonome : un tick toutes les 60 s de l’hôte du plugin réveille une session d’agent à une heure aléatoire des plages configurées ; la probabilité de sauter un jour est réglable. CLI de 38 sous-commandes (flux, sous-titres, danmaku, commentaires, captures ffmpeg, deux journaux). Publie au plus N éléments/jour avec commentaire et mention @ du propriétaire (3 par défaut, quota dans un journal) ; s’arrête au rate limit/captcha. Vérifie réponses, DM et danmaku en direct. Les réponses aux tiers attendent l’approbation dans Settings. Settings → 养鱼 enregistre ~/.dsh/bili-whale.config.json ; cookies séparés dans ~/.bili-ai/credentials.json, jamais réaffichés. HTTP uniquement loopback derrière le trust fence DSH. Node 18+ ; ffmpeg dans PATH pour les captures.

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.

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.

Preset de recherche vérifiée : chaque étape repose sur des observations validées par le système, les affirmations L3+ passent à un évaluateur indépendant et la session forme un registre rejouable et une ontologie consultable. Nécessite DSH >=0.1.7-alpha.1.

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.

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 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.

Outils en lecture seule pour la base de connaissances Molio : lister les vaults, parcourir l’arborescence, rechercher en texte intégral et lire des documents via l’API HTTP du daemon Molio local, qui doit être lancé. Publié sur npm sous le nom dsh-plugin-molio.

Plugin de base de connaissances Molio pour DeepSeek Harness (dsh) : recherche, parcourt et lit la base locale Molio depuis n’importe quelle session dsh.