Plugins

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.

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.

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.

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.

Place l’agent sur QQ comme personnage via SnowLuma (OneBot v11) : chats privés et de groupe, messages vocaux, stickers, journal Qzone, navigation Bilibili, reprises de chansons, génération d’images, mémoire longue et humeur. Chaque fonction est un module désactivable, remplaçable ou extensible localement ; les modules rechargés à chaud peuvent aussi réécrire les décisions de réponse de groupe, prompts, messages sortants et choix du modèle par chat. Sûr par défaut : interrupteur maître désactivé, mode simulation activé.

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.

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.

Studio basé sur un espace de travail pour créer des rapports, diapositives, tableaux, cartes mentales, quiz, flashcards, audio et vidéo étayés par des sources, avec les modèles DSH et des services d’artefacts partagés. La génération Office exige Python 3.12+ et ses dépendances, ainsi que DSH_OFFICE_PYTHON configuré ; le rendu multimédia nécessite Chromium et l’ASR local requiert aussi whisper.cpp et un modèle.

Connecte l’agent à QQ comme personnage via SnowLuma (OneBot v11) : conversations privées et de groupe, notes vocales, autocollants, journal Qzone, navigation Bilibili, reprises de chansons, génération d’images, mémoire à long terme et humeur. Chaque fonction est un module modifiable localement (désactivation, remplacement ou extension) ; les modules rechargés à chaud peuvent aussi réécrire les décisions de réponse de groupe, les prompts, les messages sortants et le modèle par conversation. Réglage sûr par défaut : interrupteur maître désactivé et dry run activé.

The memory that dreams — mémoire intersession pour DeepSeek Harness : se souvient de vous et de vos projets, consolide les souvenirs à l’inactivité (autoDream), met de côté les souvenirs contradictoires pour votre examen et conserve une piste d’audit rejouable. La mémoire reste sur votre machine dans SQLite avec des miroirs Markdown modifiables ; récupération en quatre modes (mots-clés, vecteur, BM25, graphe d’entités), panneau interactif, 10 outils de modèle, serveur MCP, API externe et CLI. La synthèse et la consolidation utilisent le modèle hôte déjà configuré ; avec un embedder local, la recherche sémantique fonctionne entièrement hors ligne.

Mémoire à long terme pour DeepSeek Harness en Markdown brut, un fait par fichier. À chaque étape, l’index `MEMORY.md` (stockage du projet s’il existe et stockage global sous `$DSH_HOME`) rejoint le contexte d’exécution, sans attendre la lecture d’un fichier. `ctx.tools.guard()` impose la limite par défaut de 200 lignes/25 KB : il refuse une écriture qui la dépasse et accepte une réécriture qui la réduit. Une page latérale en lecture seule liste les notes par type. Le plugin n’écrit jamais de souvenirs de lui-même ; le mode compagnon expérimental ajoute des types de notes sur la vie du personnage. Le même stockage fonctionne avec 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()

D’autres plugins aident l’agent à mémoriser ; celui-ci définit ce qui compte comme mémoire valide : l’agent propose, une personne approuve, avec validation à trois stockages et journal d’audit immuable. Rappel par SQLite FTS5/BM25 sans appel de modèle (p50 de 2,3 ms, mesure annoncée par le projet). Registre du coût en tokens et coffre unique pour DSH, Claude Code, Codex, Cursor et tout client MCP.

Mode red team : indiquer une organisation cible ; une session lance cinq rôles (reconnaissance, tri des actifs, découverte de vulnérabilités, exploitation, pivot interne), à concurrence réglable. Le précontrôle vérifie compétences/ressources. Score en quatre étapes (reconnaissance, Internet, frontière, interne), plafonds serveur et déduplication gardant le privilège maximal. Constats dans SQLite local. Console latérale persistante de neuf pages : carte des actifs, agents, sessions/tunnels, constats, objectifs, rapports, base POC, bibliothèque de compétences. v0.15.2 ajoute journaux de preuves/actions HTTP, import par lots, contrôle du périmètre, sonde de pivot par tunnel, preuve de données, journal de nettoyage et admission T0-T3 contre les dérives. 59 outils redteam_* ; 38 compétences.

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.