Plugins

Compétences de flux de travail de recherche ARIS en tant que bundle DeepSeek Harness : 82 compétences plus revue adversariale inter-modèles via Codex.

Panneau d'opérations SSH pour DSH : terminal web, transfert SFTP avec progression, redirection de port locale et exécution de cluster en une seule commande sur plusieurs hôtes ; les agents partagent la même configuration d'hôtes.

Panneau d'opérations SSH pour DSH : terminal web, transfert SFTP avec progression, redirection de port locale et exécution de cluster en une commande sur plusieurs hôtes ; les agents partagent la même configuration d'hôte.

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.

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.

Plugin DeepSeek Harness qui relie l'agent à Postiz via MCP : lister les canaux connectés, récupérer les règles de publication de chaque plateforme, et planifier, rédiger ou publier des posts sur plus de 28 plateformes.

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.

Couche mnémotechnique.

Mémoire à long terme inter-sessions + auto-évolution en arrière-plan (5 volets : mémoire / conscience des branches git / évolution des compétences).

Espace de travail terminal pour DeepSeek Harness avec importation locale de thèmes JSON/JSONC VS Code, effets d'arrière-plan de terminal hérités, sélection de texte à la souris, vues structurées d'outils et de diff, gestion Session/Profile/plugin et navigateurs Skill/MCP.

Mémoire inter-sessions à portée projet : stockage SQLite à sept couches (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) sur node:sqlite, injection au premier message adaptée au cache plus correspondances de mots-clés par message, outils memory_remember/search/find_similar/read/update/project et consolidation en fenêtre d'inactivité (« dream ») avec suppression aux heures de pointe. Les textes d'invite sont fournis sous forme de fichiers de données par langue — le framework prend en charge les utilisateurs multilingues.

Plan de contrôle mémoire à trois niveaux pour DeepSeek Harness : contexte d'exécution persistant, documents de projet recherchables, mémoire à long terme enfichable, routage intelligent, flux de travail d'agent supervisés, WebUI et outils headless.

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()

Skills et lignes MCP optionnelles pour onze marketplaces : comparaison des prix sur Wildberries, Detsky Mir et Yandex Market, plus recherche par source, cartes produit et avis, y compris Ozon, Avito et AliExpress. Les 14 skills se chargent à l'installation ; les deux lignes MCP restent désactivées jusqu'à ce que RU_MARKETPLACE_MCP_DIR pointe vers un clone local, qui requiert Python 3.12+ et uv.

La mémoire qui rêve — mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : elle se souvient de vous d'une session à l'autre, se consolide automatiquement pendant son sommeil (autoDream), gèle les souvenirs contradictoires pour votre relecture et conserve une piste d'audit rejouable. Recherche sémantique locale offline-first sur SQLite avec des miroirs Markdown modifiables à la main, un graphe d'entités, un panneau de mémoire interactif, ainsi qu'une API externe et une CLI.

Mémoire inter-session délimitée, en couches, soumise à approbation et auditable : une interface `ctx.memory` typée avec un fournisseur SQLite sans dépendances, un outil `memory`, et l'injection d'instantanés figés, ainsi que la répétition du dsh-memory-protocol v1 avec un registre d'adaptateurs et une suite de conformité distribuable.

La mémoire qui rêve — mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : elle vous retrouve d'une session à l'autre, se consolide automatiquement pendant son sommeil (autoDream), gèle les souvenirs en conflit pour votre revue et conserve une piste d'audit rejouable. Recherche sémantique locale offline-first sur SQLite avec miroirs Markdown modifiables à la main, graphe d'entités, panneau de mémoire interactif, plus une API externe et une CLI.

Centre personnel pour DeepSeek Harness : statistiques d'utilisation cross-session, estimation des coûts par modèle, instructions personnalisées globales, ajusteur global de taille de police, un animal de bureau piloté par les données avec skins bitmap et vectoriels, et une vue d'ensemble de l'état des conversations, le tout local et hors ligne.

La mémoire qui rêve — mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness : elle se souvient de vous d'une session à l'autre, se consolide automatiquement pendant son sommeil (autoDream), gèle les mémoires en conflit pour votre revue et tient une piste d'audit rejouable. Recherche sémantique locale offline-first sur SQLite avec miroirs Markdown éditables à la main, graphe d'entités, panneau de mémoire interactif, plus API externe et CLI.

Les conversations récentes restent vivaces. Les plus anciennes s’effacent en résumés, pas dans l’oubli. StrataGate offre à DeepSeek Harness une mémoire à six couches, à décroissance temporelle, tandis que les événements durables et les relations se déposent dans un graphe de connaissances. Apportez avec vous vos souvenirs d’autres IA — pas besoin de recommencer à zéro.

Mémoire automatique à la Claude Code, nativement : fichiers de mémoire typés (user/feedback/project/reference) avec un index MEMORY.md injecté automatiquement dans le prompt système (aucune empreinte quand il est vide) ; memory_write/read/list/delete suivent les règles d'écriture de Claude Code (déduplication et mise à jour, dates absolues, liens croisés) ; couches à l'échelle du workspace et de l'utilisateur, verrouillage de fichiers entre processus avec récupération des verrous orphelins, Markdown simple sur disque, aucun service externe, aucun embedding.

Modèles Google Antigravity (agy CLI) pour DSH — chat en streaming avec les abonnements Gemini/Claude/GPT-OSS, cartes d'outils natives, tours de réflexion, et connexion Google OAuth dans le GUI.

Recherche conçue pour les agents : couverture multilingue sur le web, l'académique, le code, le shopping, la finance, l'actualité et les encyclopédies.

Intégration DeepSeek Harness pour OpenContext avec mémoire durable inter-sessions, capture et rappel automatiques des prompts, résumés de sessions, aperçus structurés, et récupération de documents.