Plugins

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.

Lecture approfondie et résumé pour DSH : livres, articles, vidéos et web transformés en notes Obsidian structurées via des parseurs de plugins, des sous-agents parallèles MapReduce de lecture profonde, des sorties JSON Schema et un cache idempotent.

Pipeline de coût en tokens pour DeepSeek Harness : compaction en couches sensible à la pression (projection sans perte sous 40 % de pression de contexte, résumé par LLM au-delà), liste d'outils autorisés par agent, conversion de texte long en image avec résumé par vision, et une commande /token-status suivant la pression, les paliers et les tokens économisés.

Espace de travail média et vision pour DeepSeek Harness : génération d'images, de vidéos et de parole, questions-réponses sur images et localisation d'éléments, OCR de longues images, diff de pixels, vérification par capture d'écran HTML et résumé de vidéos, avec des fournisseurs DashScope et compatibles OpenAI, des pools de modèles et un client de type workbench.

Plugin de mémoire inter-sessions pour DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect) : extraction automatique, indexation SQLite FTS5, rappel sémantique RRF injecté dans le prompt système à chaque tour, maintenance planifiée, consolidation LLM via ctx.llm, prévention de l'explosion du contexte, identité Soul globale via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0 : graphe de contexte temporel, modèle de confiance, résumé en fin de tour. v0.6.0 : embeddings sémantiques locaux (BAAI/bge-small-zh-v1.5), aucun appel au cloud. v0.6.1 : correction de l'expansion de ~ dans la config des chemins. Installation sans configuration.

Gestion automatique du contexte façon Codex pour DeepSeek Harness : rollover sans perte et sans appel de modèle de résumé, ancres de transfert par tâche, notes de travail conservées après compactage et rappel verbatim des fenêtres archivées. Les notes périmées deviennent un avertissement explicite au lieu d'être garanties à jour. Comprend bouton en un clic et commande /smart-compact, rollover automatique à trois niveaux et assainissement obligatoire des ancres ; fonctionne sans configuration.

Ensemble de renouvellement de la fenêtre de contexte piloté par le modèle pour DeepSeek Harness : contexte de travail neuf, notes durables gérées par le modèle, une petite queue récente mot pour mot et une récupération ciblée de l'historique — sans résumé.

Boucle d’orchestration des tâches longues : Codex planifie, note et révise ; DeepSeek exécute ; Kimi complète (validation visuelle, synthèse, recoupement).

Personal dsh preferences: a tunable companion to the official compaction engine (threshold, retention, summarization model/reasoning, turn-end compaction), llama.cpp model import for the Models page, and tab/notification helpers (status-light favicon, bro

Context trimmer: lists the current session's context entries with role, preview and ≈token estimate (cl100k), highlights over-threshold items, and removes selected entries exactly without LLM summarization.

Boîte à outils d'analyse de données : profilage CSV/TSV/JSON, détection d'anomalies par IQR et z-score, résumé structuré avec problèmes de qualité, et requêtes de filtrage/groupement/agrégation sans code.

Skill de compression de contexte pour DeepSeek Harness -- résumé intelligent de conversation.

Kill AI Slop for DSH — score a received document on three weighted axes (expression, execution, decision), audit work-slop with a delivery-obligation ledger, and machine-verify every quote against the source. Reads docx, pptx, xlsx, pdf, txt, md, csv, json and html. Zero runtime dependencies, zero network, fully local.

Semantic context watcher for DSH agents: maintains a journey ledger with flash summarization and MinHash novelty detection, folds milestones, and can inject long-term context with a three-level stall response; injection and the stall-2/3 responses are off by default.

Stops compaction summaries and session titles from burning their output budget on reasoning, by lowering the thinking level and raising the token floor for auxiliary calls only.

Archive DeepSeek Harness sessions into a self-hosted WeKnora knowledge base with extraction, summarization and incremental dedup.

Rapid-refill circuit breaker for DeepSeek Harness automatic compaction. It refuses a compaction that would be futile — the context refilled within fewer than N tool turns M times in a row, which the unbounded step-pressure trigger cannot detect — and instead of burning a summarization call on every step it reports the situation with advice, usually that a single read or tool output was too large. Shows state and re-arms through /compaction-breaker, and injects one prompt section so the model relays it to the user. Covers host-plane sessions through its profile bundle; ordinary sessions need one row replaced inside an agent preset.

CWL — Context Window Lifecycle for DeepSeek Harness: structured context eviction (arXiv:2606.11213). Graduated, deterministic, zero-LLM eviction of exploration/action episodes when context pressure exceeds budget — no summarization lossiness, no hallucina

One-click context compression for the dsh web GUI: a 压缩 button on the session title bar summarizes the whole conversation into a few lines, opens a new session in the same workspace seeded with the summary, and switches to it — the original session stays untouched.

Compaction backend replacing LLM summarization with a deterministic semantic extractor (keeps code/paths/commands, drops chatter) plus 28.4x KV-compression accounting.