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Plugin mémoire DSH maison : stockage persistant SQLite + garde d'audit au niveau base de données (enforceAudit) + journal d'audit. Capture automatiquement les connaissances après les conversations, les agents se souviennent via memory_recall, prise en charge du partage multi-agents Claude Code/Codex/Cursor. Zéro dépendance externe.

Filtre les sorties, purge le contexte périmé et révèle les skills à la demande dans DSH 0.2.1-alpha.1.

Plugin d’ingénierie du contexte et d’optimisation des tokens pour DeepSeek Harness (DSH) : filtre les sorties des outils, élague le contexte et révèle progressivement les compétences aux agents de programmation LLM.

5 outils: `video_outline` carte texte sans tokens image (4–60 fenêtres/temps); `video_probe` métadonnées/plan sans décodage; `video_storyboard` planche contact+index timecode, zoom/dédup.; `video_zoom` agrandit 1–9 cellules; `video_read` OCR keyframes seulement, plan/[mm:ss]. Audio: sous-titres→`DSH_ASR_CMD`→transcript; audio long : segments d’environ 45 s coupés sur silence. Dès 10 min, keyframes seules. OCR : Windows, tesseract line boxes ou `DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv : ≤300 s CDN sans disque; plus long, téléchargement unique, cache max 4 GB/24 vidéos; URL play 10 min. ffmpeg requis, ffprobe si présent, aucune autre dépendance runtime. Wire-compatible SAOS-3624/dsh-video-storyboard; mêmes noms `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom`, incompatibles.

Compression de dialogue en place par courbe d'oubli pour DeepSeek Harness : les tours récents restent textuels, les tours moyens sont structurellement déshydratés (sans LLM), les tours anciens se replient dans une paire de résumés bornée — conversations illimitées sur un budget mémoire borné.

Mémoire à la demande pour DeepSeek Harness : les journaux de session sont synthétisés en Markdown par couches (résumé, index, fichiers par sujet) ; mem_query renvoie seulement les entrées correspondantes. Aucune injection à chaque tour ni dépendance ; chaque entrée garde un pointeur vers la conversation source.

One plugin brings the rtk token-saving setup from Claude Code to DeepSeek Harness: commands rtk can rewrite are rewritten, and builds, tests and logs that rewriting cannot reach are compressed too; common commands such as git, cargo, npm, pytest and docker are covered (rtk itself supports 100+ commands). After compression the model is told what was elided and how to recover it — when the sandbox cannot reach the rtk store, the original is saved separately and its path is given — and `/rtk stats` shows how much was saved. When a rewrite is unreliable the original command runs as usual: if rtk cannot run, or the command rtk returns would drop arguments, nothing breaks. The rtk binary ships with the package, so mainstream platforms need no separate rtk install, unlike most other rtk plugins.

Gestion du contexte DeepSeek Harness : allège les sorties d’outils selon leur contenu, nettoie les vieux journaux, épingle les exigences utilisateur et travaux en cours, puis archive avant compactage avec piste d’audit.

File-state cache skill for coding agents: one explore call replaces ls+grep+read, reads remember they already happened, and edits return a diff plus the exact changed line range instead of a full re-read. State is a JSON cache on disk, so it survives across tool calls and restarts. Requires Python 3.8+ (standard library only).

Plugin anti-gaspillage multi-agents : métriques de déduplication read-ledger, règles résistantes à la compaction, contrôle de fin et voie de revue par modèle économique.