Plugins

Mémoire Markdown partagée pour DSH et d'autres agents de codage, avec capture automatique, injection de contexte pré-étape, rappel interrogeable, et auto-évolution mémoire-vers-skill via un panneau de revue.

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

Auto-évolution continue : un état de harness versionné, auditable et sûr en cas de retour arrière (prompts, mémoire, skills, spécifications de sous-agents), affiné à partir des trajectoires de session, avec des points de contrôle de revue et des skills rechargés à chaud.

Auto-évolution : l'agent monte ou retire à chaud des plugins persistants sur lui-même en pleine session.

Boucle d'auto-raffinement continu : mémoire persistante, revue-et-raffinement périodique, connaissance partagée entre sessions, et rollback automatique via un outil harness_refine appelable par modèle.

Contrôleur d'auto-évolution axé sur les preuves : génération bornée de candidats Cordis, admission Loader réelle en une seule tentative, évaluation Harbor et lignée journalisée reprenant après incident.

Mémoire inter-sessions pour DeepSeek Harness avec gouvernance, auto-évolution et écriture soumise à approbation. Rappel classé par chaleur, conventions d'environnement, cycle de vie de l'oubli, chaînes de remplacement, défense contre l'empoisonnement, auto-distillation et mesure ouverte.

Surveille les traces d'exécution de l'agent et déclenche une revue LLM à la fin de chaque tour réussi lorsque des signaux se déclenchent, cristallisant des flux de travail réutilisables en compétences enregistrées qui s'améliorent progressivement au fil des exécutions ultérieures.

Long-term memory and self-evolving skills for the DeepSeek Harness · DeepSeek Harness 的长期记忆与自我演进能力 —— Plain Markdown on disk, no vector store

Memory Fortress for DeepSeek Harness: 5-track layered memory, self-evolution, knowledge graph (SQLite+FTS5), status pill. 本地记忆堡垒：五轨记忆·自我进化·知识图谱·状态灯。

Self-evolution actuator: consumes problem tickets mined from session logs, synthesizes skill candidates (zero-code tiers by default) behind an eval gate with hold-out canaries, then promotes to project .dsh/skills with human confirm and deterministic rollback.

Contrôles composables de travail, de raisonnement, de qualité et d'auto-évolution relue par un humain pour DeepSeek Harness Web.

Hermes-style self-evolution for DeepSeek Harness: a skill_manage tool that lets the agent save proven procedures as skills, prompt guidance for when to save them, usage tracking, and a background curator that keeps the self-authored skill library healthy

Verification-driven self-evolution loop: failure logs become verified AGENTS.md rules; in-session plugin (evolve_learn / evolve_apply / evolve_touch / evolve_recall), tool-verify gate, rule lifecycle, local recall.

Evidence-backed Skill self-evolution for DeepSeek Harness: redacted trajectory learning, quarantined proposals, arena validation, canary monitoring, automatic rollback.