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Port fidèle du mécanisme MEMORY.md / USER.md de hermes-agent pour DSH : mémoire double-banque bornée (2200/1375 chars), un outil unique `memory` (add/replace/remove/batch), injection frozen-snapshot par session, rappels nudge, stockage JSON natif DSH — zéro dépendance externe, zéro coût LLM.

Combine le squelette de code de Headroom (Apache-2.0) et l’estimateur de TokenPilot (arXiv:2606.17016). Chiffres publiés : Headroom, 20 % de tokens en moins pour les agents de code et 60–95 % pour JSON à réponses égales ; TokenPilot, jusqu’à 60 % de coût en moins sur longues sessions. Ce sont les données de ces projets, pas des mesures ni benchmarks du plugin. Dans DSH, réglez profil, seuil Auto Compact et squelette de code. Mesure exacte avec tokenizer DeepSeek V4, vérification sur la même révision ; pour un modèle non pris en charge, fail-open conserve les résultats d’outils d’origine. Compression par squelette pendant le tour et résumé d’intention final dans la compression JSONL officielle.

Skill qui structure avant recherche : sépare prémisses, définitions et unités d’analyse ; choisit un plan (verdict, explication, causalité, comparaison, carte ou fiche métrique), confirme angle/faisabilité, puis répond en chinois ou anglais sans imposer vrai/faux. Ne se fie pas à la mémoire du modèle : recherche en parallèle dans plusieurs pays, récupère et évalue les sources primaires par domaine (politique, science, santé, finance, catastrophes, sécurité alimentaire, éducation, justice, etc.), relance avec des termes de réfutation et relie chaque affirmation à une URL complète et à sa position de citation. Avec une key, trois jugements peuvent aller à TypeSafe Jev (System One), sinon règles déterministes. Le modèle ne peut que réduire la confiance.

Compétence CTF pédagogique : explique le schéma, le choix d’outil et le mécanisme de chaque étape, puis rédige une solution reproductible sous solves/<challenge>/ soumise à une vérification en neuf sections.

Automatisation de navigateur pour DSH : remplit des formulaires, extrait des listes et agit entre onglets sur de vraies pages avec vos connexions existantes. Fenêtre visible dédiée ; même minimisée, elle continue sans voler le focus. Une connexion, CAPTCHA ou boîte native suspend l’exécution et vous rend la page ; aucune confirmation en votre nom. État conservé via profil propre et réinjection des cookies de session. 23 outils Playwright (20 actifs, 3 conditionnels désactivés par défaut), allowlist d’URL, suspension des dialogues et allowlist des méthodes CDP au niveau mécanisme, garanties par des tests.

Modèles locaux DSH en une étape. Détecte llama.cpp, Ollama, vLLM et LM Studio sur loopback/réseau privé, lit les limites de contexte/sortie et ajoute un fournisseur. Lui seul est réduit (outils via tools.restrict, prompt, mémoire, instructions, schémas) ; le cloud reste intact. Le panneau affiche hook, réduction et tests fournisseurs. Le démarrage évite les doublons, attend 3–600 s et ne termine que son enfant ; Stop ne touche qu’aux backends qu’il a lancés. La vérification RAM/VRAM refuse les fichiers trop gros, demande confirmation pour forte charge hôte et avertit avec mmap. Détecte GGUF/Ollama sur Windows/macOS/Linux. Supprimer un fournisseur ne supprime pas les poids. Seul un timeout est réessayé une fois.

Calcul exact SymPy et vérification indépendante pour Mathématiques I du concours chinois de master : 14 outils couvrant 214 opérateurs, résultats symboliques exacts par défaut et nouvelle vérification indépendante de chaque résultat. Python 3.10+, sympy et mpmath requis.

Polaris Memory : plugin de mémoire de projet local-first pour DeepSeek Harness. Utilise un `.dsh-memory.json` par projet et fournit les outils `memory_read/recall/write/update/delete`, la commande `/memory` et une interface Settings. Comprend l’injection par niveaux (profil utilisateur résident et souvenirs P1/P2/P3 déclenchés par la situation), la recherche sémantique (IDF et synonymes) et un garde-fou strict pour les souvenirs essentiels : détection du refus, autorisation puis blocage de la suppression par l’IA ; l’utilisateur peut passer outre après confirmation.

Garde de correctifs à l’installation pour le chat de groupe DSH entre machines : corrige les défauts de dsh-weave rc.14 (plantage à l’injection, port UDP aléatoire, limite de trame ACK de 4 Ko) par quatre correctifs idempotents, avec documentation de configuration, mécanisme et exploitation de la pile dsh-chat × dsh-weave × dsh-bridge.

Plugin de fond personnalisé (images / GIFs / fonds animés) pour la Web GUI DeepSeek Harness (DSH) : un interrupteur d'activation plus une bibliothèque d'assets locale, avec des mécanismes d'affichage séparés pour le thème officiel et les skins du centre de skins.

Native DeepSeek Harness plugin for evidence-traceable DAG computation and interactive HTML export.

Couche de discipline imposée par mécanisme pour équipes d’agents DeepSeek Harness : fiches de rôle, terminaison par quorum, rapports soumis aux preuves et budgets de coûts.

Thème Stardew Valley (édition avec remplacement de composants) : thème client utilisant le mécanisme officiel, qui superpose une couche de tokens alias papier crème, une police pixel cousue et le fond de vallée à l’UI React officielle intacte. npm : `dsh-theme-stardew-valley`.

Le bouton de sélection du modèle affiche l’icône de marque de chaque fournisseur et se réduit à une icône seule dans une ligne étroite, comme le bouton de mode d’accès intégré. Une icône générique sert aux fournisseurs nouveaux ou inconnus.