Awesome DeepSeek Harness Plugin

Hindsight：会学习的 Agent 长期记忆系统，自动召回/保存、知识页、深度反思与按仓库隔离的记忆银行。

由 Mnemon 驱动的 DeepSeek Harness（DSH）跨 Agent、本地优先的持久记忆插件。它可在支持 Mnemon 的 Agent 之间共享长期记忆，并提供运行时记忆、可检索项目档案、语义召回、知识图谱和 Sidebar UI。

面向 DeepSeek Harness 的 OpenViking 记忆与上下文插件：pre-step 自动召回与画像注入、会话捕获、`viking://` URI 防护，以及对接 OpenViking 服务端的 recall/write 记忆工具。

把 TiddlyWiki 5 变成 DSH 的持久知识库：十个 tiddlywiki_* 智能体工具（带过滤的检索、读写/批量/改名/删除、最近、标签，以及 git 同步与冲突解决），GUI 中央栏经同源代理内嵌完整 TiddlyWiki 编辑器，右侧栏知识库 Tab，会话级汇总本会话读写过的笔记，快速笔记卡片支持草稿自动保存，另可选剪藏书签（选中图片一并存为二进制附件）——全部由自动提交的 git 仓库支撑。

会做梦的记忆 — DeepSeek Harness 跨会话记忆插件：跨会话记住你与项目、深夜 autoDream 自动巩固记忆、冲突记忆先冻结待你裁决、全程可回放审计。默认离线：SQLite 配人工可编辑的 Markdown 镜像，提供本地语义检索、实体图谱、交互式记忆库面板及外部 API 与 CLI。

主动联想记忆 + Astra 式上下文管理：自动唤回（固定边界注入，前缀缓存友好）/自动沉淀/技能固化/交接账本与 PLAN 白板跨窗口续命/水位感知（窗口自动适配当前模型）。本地 Markdown 存储，模型无关，零依赖；词法 0GB 兜底，可选语义档。

给 DeepSeek Harness 装上自研「第二大脑」：对话结束自动把值得复用的内容沉淀成本地 Markdown 知识卡（自研去重、CJK 检索、可 git 管理），设置页提供图形化知识库 + 交互式知识图谱（图例过滤、时间维、框选、合并、导入导出）。

近期对话保持清晰，久远记忆逐渐化为摘要，而不是消失。StrataGate 为 DeepSeek Harness 带来六层时间衰减记忆，并将长期事件与关系沉淀进知识图谱。还可以把其他 AI 中的已有记忆一起带过来，不必从头开始。

项目级跨会话记忆：node:sqlite 七层存储（soul/user/project/fact/lesson/rules/topic），首条消息缓存友好注入 + 每条消息关键词命中，memory_remember/search/find_similar/read/update/project 工具，空闲窗口自动整理记忆（dream，峰时抑制）。prompt 文案按语言数据文件加载——框架支持多语言用户。

提供本地与远程知识库，支持项目和会话范围检索、可控回写以及内嵌 Web 管理台。

DSH 插件：挂载 8 个 Project Memory 技能，首次使用时引导记忆架构初始化，并注册 codebase-memory 桥接工具。

有界、分层、带审批门、可审计的跨会话记忆：`ctx.memory` 服务 + 零依赖 SQLite 存储 + `memory` 工具与冻结快照注入，并预演 dsh-memory-protocol v1——适配器注册表与可分发的一致性套件。

为 DeepSeek Harness提供持久化的项目级记忆。专门针对项目开发，原生融合 dsh 任务系统，会话内任务清单与读过的文件自动沉淀为跨会话任务记录，任务↔文件自动关联——开发工作流可切换、可续接，无需重复梳理整个项目。文档与代码符号在读取时索引，无需全量预扫；针对不同语言的项目，支持可选功能增强。经验笔记自动去重，避免重复记录。所有数据召回附带出处可溯源。纯 JS、单依赖、静默运行、零操作成本。

为 DSH 提供工作区隔离的持久化记忆，让每个工作区拥有可检索、可审计、可纠错和可删除的独立记忆，并支持受控的全局记忆。

分层记忆插件，面向 Agent 暴露 10 个工具：高权限写入（memory_add / memory_delete / memory_import）、反刍控制（memory_ruminate / _cancel / _status）与记忆图谱（memory_search_graph / memory_expand_graph_node），底层为 L0–L3 蒸馏管线，并在每步模型调用前召回注入相关记忆。

将本地 Markdown 与文本文档转为可检索的知识库，支持语义与关键词混合搜索、引用校验与来源注入。

跨会话明文记忆：确定性 BM25 关键词召回（无向量嵌入），memory_save/list/search/confirm/forget 五个工具 + 人工确认闸门，global/project 两层 JSON 存储（project 随 git 分享）。

人类可读的 Markdown 记忆插件：用户级（~/.deepseek-harness/MEMORY.md）+ 工作区级双层记忆，每轮自动注入提示词，回合结束自动写日志并按期蒸馏沉淀；可桥接已有 WorkBuddy/CodeBuddy 记忆目录；内置 memory_note / memory_note_user / memory_read 三个工具（自动去重）与中英双语设置页。纯文件存储、无数据库，记事本即可编辑。

dsh 长期记忆：对话自动蒸馏为原子事实、场景摘要与用户画像，每步模型调用前自动注入相关记忆。开箱零配置——BM25 + 向量混合检索，可选本地离线嵌入，chat/work 双族隔离。

管理 soul.md 人设卡与长期记忆，支持按工作区和会话选择人设，并提供读取和更新工具。

读取本机上其他三十三个编程智能体已经写下的会话文件——Claude Code、Codex、Cursor、VS Code Copilot Chat、opencode、OpenClaw、Hermes、Kimi、Cline、Zed 等，包括安装之前的历史：提供 deja_recall、deja_session、deja_blame、deja_fix、deja_how、deja_remember 六个工具与 /deja 命令，并可选地把召回结果加入运行时上下文。本地 BM25 索引，不用大模型，不用向量嵌入，不联网（dsh plugin --profile web add dsh-deja）。

自研 DSH 记忆插件：SQLite 持久存储 + 数据库层审核守卫（enforceAudit）+ 审计日志。对话结束自动沉淀知识卡，Agent 经 memory_recall 按需召回，支持 Claude Code/Codex/Cursor 多智能体共享，零外部依赖。

仅本地运行、零捆绑运行时依赖（仅使用 DSH 宿主 peer）且不调用外部服务的项目记忆：以 JSON 为单一事实源并自动生成 PROJECT_MEMORY.md、按 token 有界且按会话冻结的 Hot Memory 以保持 prompt-prefix cache 稳定、带查询缓存的跨项目 BM25 召回、可信 session/turn 溯源、可解释的写前重复/冲突治理、可编辑的重要度/置顶/标签/supersede/归档生命周期、可配置的顶层回合自动蒸馏，以及支持搜索、检查、诊断和实时设置的中英双语 Web GUI。

单文件本地 SQLite 的自整理活记忆——夜巡引擎自动去重、合并、衰减、建链，七信号 RRF 混合检索（FTS5+jieba 中文优先分词、可选向量 KNN、图谱 PPR），带类型知识图谱，冲突检测标记矛盾而非静默覆写，Web 遥测面板。

本地文献知识库 RAG：10 个工具（kb_ingest、kb_search、kb_rag、kb_zotero、kb_dedup、kb_clear、kb_fetch、kb_scope、kb_stats、kb_status），BM25+向量+重排混合检索、DOI 可点击溯源问答，全本地 bge 嵌入 + 单文件 SQLite 索引。需要 Python 3.9+ 及 pymupdf、faiss-cpu、sentence-transformers（`npx dsh-kb-rag-install` 安装器会自动装好并预下载模型）。

带 LLM Wiki 结构与 SOUL 人格文件的长期 markdown 记忆库：会话启动注入 boot 块（默认提问后才注入、且只注入当前激活会话），含 remember/recall/consolidate/forget 工作流、内嵌 memory 技能、pack/unpack 迁移工具，以及空闲时以第一人称主动追忆（recall nudge）的拟人化能力。同时补上记忆库原先缺的“可观测 + 可维护”：按文件分配 boot 预算（索引路由表不再被截断）、自动戳记 last_access（salience 衰减真正生效）、只读记忆健康看板（体量/新鲜度/与 lint 同源的体检）、声明式索引编译器（页面声明 summary:，一条命令重写索引行），可拖动、可滚轮缩放的记忆图谱（页间链接 + 共享 tag）、结构化检索（tag/type/salience/hot/stale 过滤）、针对「尚无内容关系」页面的补链建议，以及以「最该做的 N 件事」收尾的 `checkup` 体检报告。同时把操作细节移到按需加载的技能，boot 注入体量减少约 23%。

把 DeepSeek Harness 接入 Busabase：检索工作区知识、操作结构化记录与应用、将写入提交为可审阅的 ChangeRequest，并在实时卡片中查看结果。

集成 TencentDB Agent Memory，支持对话捕获、结构化记忆提取、自动召回，以及记忆和对话搜索工具。

可逆的上下文瘦身插件：均匀 JSON 数组走 TOON 式无损表格化重编码，管道表按行号抽样保留窗口，90 秒内字节级相同的工具输出跨轮去重；每次替换都要通过双重门（压缩后 ≤72% 字节且估算 token 严格下降），原文落盘并以 `[save-token #id]` 标记，可用 `save_token_expand` 工具一步取回；设置页仪表盘分别统计实际计费与节省的 token。

基于文件的跨会话记忆：纯 Markdown 记忆文件，检索结果自动注入；格式与 Claude Code 的 CLAUDE.md 及记忆文件兼容，迁移即手工复制文件。

把 dsh 连接到本地 Obsidian vault：通过 `obsidian_*` 工具搜索、读取、写入、移动与回收笔记。

失败恢复记忆库：从真实工程会话中搜索和记录失败恢复教训，支持 BM25 + 语义 RAG 检索和知识库管理。

在 DSH 设置界面维护常驻指令，自动注入此后每一轮对话的系统提示词。

DSH 内置版 Obsidian 知识库：agent 把对话、文档与网页蒸馏为结构化 .wiki 知识图，支持检索、图谱导出、笔记编辑、增量构建与多库管理。

自动复盘：对话收尾后自动把有价值的经验蒸馏成可复用的技能（skill）存入技能库，支持信号加速触发、手动立即复盘、审批模式与技能库治理（归档/恢复，永不直接删除）。

供 DSH 与其他编程 Agent 共享的 Markdown 记忆，支持自动捕获、步骤前上下文注入、搜索召回，以及通过审阅面板实现 memory-to-skill 自进化。

DSH 的 MD 笔记管理插件：提供完整的 **MD 笔记管理器** 和 **MD 笔记编辑器**，对话内容可快速记入笔记。笔记可 **同步 Git 仓库** 维护。对话时可将笔记 **加入上下文**。

官方 OpenViking 记忆插件的配置管理界面：连接与用户 Key 配置、本机连接诊断、输入栏会话级记忆开关、按主题隔离的召回范围，以及分数阈值、注入条数、查询扩写与排除 URI 的召回调优。

上下文剃刀：把当前会话上下文逐条列出（角色/预览/≈token 估算），超阈值标红，勾选后不经 LLM 精确裁剪，删了什么一目了然。

融合 Claude Code 的 Auto Memory 与 Codex 的 Session 记忆整理，为 DeepSeek Harness 提供简单、透明、上下文友好的长期记忆。

DSH 上 hermes-agent 记忆机制的忠实移植（MEMORY.md / USER.md）：有界双记忆库（2200/1375 字符）、单个 memory 工具（add/replace/remove/batch 全有或全无）、每会话冻结快照注入与 nudge 提醒、DSH 原生 JSON 存储——零外部依赖、零 LLM 成本。

接管 DSH 自带的压缩摘要器，改用五段式交接摘要，被压掉的每条消息都能在分段目录里读回。

零 LLM 自动捕获 + 符号化 \[ENGRAM\] 索引渐进披露，配 ESR-lite 任务/证据闭环（esr_task / esr_node / esr_close / esr_link）、按工作区的真实使用遥测与离线召回基准（npm run eval）。

多 Agent 共享一个 Obsidian vault：零依赖 Python core（检索/晋升/裁决/遗忘）+ vault 模板 + dsh 插件（memory_search/show/submit/status）。

有界本地记忆 + CBDC 权威门控：SQLite + FTS5 claims，作用域召回并给出可解释的采用/核验/忽略决策与完整审计轨迹，/memory 命令，每次注入 ≤3 条/1200 字符，不增加额外模型调用。

经 MCP stdio 把 Agent 接入持久化 OKF 记忆库：Python 服务端（SQLite FTS5 + Markdown），10 个工具用于检索与写入决策、事实和偏好。

给 DeepSeek Harness 的长期记忆，以纯 markdown 保存：一条事实一个文件，任何编辑器都能打开。索引 `MEMORY.md` 有 200 行 / 25KB 的硬上限，由 `ctx.tools.guard()` 强制执行——让已超限的索引继续变大的写入会被拒绝，而缩小它的重写一律放行，于是过大的索引可以一步步压缩下来。插件不会自行写入记忆，记什么由你和模型决定。同一个记忆库也被 Claude Code、Codex、Kiro、OpenClaw 使用。

由 Plastic Labs 维护的 Honcho 记忆插件：会话启动时注入用户画像、会话摘要与相关结论，后台脱敏后逐轮上传对话到 Honcho，提供 honcho_search / honcho_chat / honcho_remember 工具及 /honcho 状态命令；通过与其他 Honcho 集成共用的 ~/.honcho/config.json 配置，支持托管的 honcho.dev 或自建实例。

dsh 跨会话记忆：agent 保存、检索并更新用户偏好、事实与项目决策，重要条目自动注入后续会话，设置面板可浏览、编辑、归档与删除。

面向 DeepSeek Harness 的记忆与知识中台：在兼容插件之间路由 update、retrieve 和 subscribe 调用，并提供可选的事务化 Rust 后端。

会话记忆自动驾驶：监听 DSH 会话，在会话结束与压缩前通过宿主 LLM（ctx.llm，默认 deepseek-official）就地抽取 OKF 条目，无需外部 API Key。

把 AGENTS.md 里 @路径 引用的文件读出来，在会话启动时注入模型上下文；带字节预算、压缩后重新注入和六语言设置卡片。

为 DSH Agent 提供长期记忆——可检索、可检视的持久记忆，带回忆、搜索、浏览与知识图谱工具，支持从十个其他 AI 编码工具导入记忆，并附设置页。

基于本地 SQLite 的长期记忆，支持 CJK 分词检索、BM25 与字符 n-gram 余弦重排、去重和生命周期管理。

基于 DSH 原生接缝的按工作区记忆：事实与有界常驻档案落在 storage-domain 的 JSON 单元上，写入经人工审批并带 `(sessionId, seq)` 引证，确定性召回 + session-query 全文检索历史会话——无外部服务器、无自建 SQLite。

将较早的 DSH 上下文压缩为结构化交接，保留最近消息，并让会话历史保持可搜索。

DSH 有界持久记忆：memory_save/search/replace/remove/list 覆盖全局、用户、项目、失败四类范围，基于 DSH storage-domain 持久化，写入前做密钥与提示注入扫描，支持会话范围检索、保留期清理与可选的会话开始注入；常驻上下文用 memory_pin/memory_pins/memory_unpin 管理。

DSH 通用知识库插件：导入 md/txt/json/yml/docx/pdf、目录化管理、FTS5 全文检索（BM25）、Web 管理界面。

证据约束的负面知识账本：记录被证伪的路径（command_failed / file_missing）及其结果与前置条件证据，重复尝试时警告或拦截，证据变化后自动解除。

跨会话记忆库：remember / recall / forget 工具、每轮提示注入与设置页条目浏览。

基于本地 Obsidian/Codex 知识库的持久 AI 记忆：5 个 obsidian_memory_* 读写搜索工具，外加侧边栏知识库浏览器。

对话历史回忆：字面/模糊/语义三层检索全部历史会话的原始文本，完全本地离线——AI 再也不会忘记你说的话。一条命令安装（自带 `dsh.bundle.patch`），语义推理跑在 worker 线程。

DeepSeek Harness 与 ai-memory 之间的记忆桥梁：DSH 会话结束时调用 ai-memory 的 finalize-session，把已捕获的观察记录转成可检索的 wiki 页面。跳过子代理、排队处理并发结束的会话，并清扫因强制重启而遗留的会话。 需自行安装并运行 ai-memory 服务，并手工接好 DSH 生命周期钩子（ai-memory 自带的 install-hooks 不支持 DSH）；本插件只负责把已经捕获的会话落地成 wiki 页面。

让模型自主压缩自身上下文的 dsh 插件：mind_map 工具俯瞰模型自己的上下文表面（稳定 seq、角色、token 重量、清理边界标记，返回内附清理手册），clear_mind 工具把选定的对话历史区间替换成模型自写的检查点（走平台原生 compaction 事务，GUI 渲染可展开的压缩行），调用对自动折叠成单行墓碑，上下文过长或单轮步数过多时主动提醒模型清理；人类侧会话记录保持原样、可审计可回退。

为 DeepSeek Harness agent 提供持久化专注板：在会话工作区维护目标、约束与决策笔记，跨压缩与会话存活，支持自动注入上下文、清空归档与可选 Web 面板。

原生实现 Claude Code 式自动记忆:类型化记忆文件(user/feedback/project/reference)+ 自动注入系统提示词的 MEMORY.md 索引,无记忆时零提示词占用;memory_write/read/list/delete 遵循 Claude Code 写入规则(查重更新、相对日期转绝对、交叉链接);项目级与用户级双层作用域,跨进程文件锁与孤儿锁自愈,记忆为磁盘纯 Markdown,无外部服务、无 embedding。

用户治理的跨会话记忆空间，提供独立的来源与使用关系、来源追踪、版本管理和发送前注入检查。

为 DeepSeek Harness 接入 OpenContext，提供跨会话持久记忆、提示词自动捕获与召回、会话摘要、结构化洞察和文档检索。

/remember 命令将事实写入 dsh 已加载的 AGENTS.md 指令层级，并配有 Memory 标签页，显示加载器在字节预算内实际保留了哪些指令。

自进化团队记忆，以纯 Markdown 存于 Git：原生 Cordis 插件注册 38 个裸名记忆工具，并按每次组装动态注入 prompt-signals 段；含 RPE 强化、衰减与睡眠巩固；与 Claude Code（MCP）、OpenClaw 宿主共享同一数据仓；已对 DSH 0.1.0-rc.6 实测。

将 DeepSeek Harness 接入 ReMe 本地优先、自进化的个人知识库：自动把已完成的主 Agent 对话沉淀为用户掌控的 Markdown 记忆，通过 reme_search 结合 BM25、可选向量检索和 wikilink 展开搜索对话与资料，并按日整理长期记忆。

让模型主动记下你的判断依据（原则/红线/工作方式），跨会话复用 —— 有容量上限、会遗忘、每条都说得出为什么记。0.7.0 重构为画像式速写，带证据追溯与红线硬约束，告别冷冰冰的数据库列表。

DSH 知识图谱记忆：better-sidebar「记忆图谱」页签与独立看板 /graph-memory/app；抽取任务/技能/事件节点并跨会话召回，npm 包名为 dsh-graphmemory。

受大脑启发的认知插件:情景、语义、程序与情绪记忆,带强化学习信号;目标栈支持时间触发器,好奇心驱动的自主网络研究与主动提议。

基于 SodaMem 守护进程的双时间轴记忆：每轮组装提示词时注入检索结果，回合结束后自动写回，读路径不经工具调用也不额外调用模型；每条召回的事实都标注来源回合并带有效期，失效的事实不再被检索到。

把你在 Claude / ChatGPT 里已有的历史搬进 DSH：Claude 导出包里的 memories.json 零 token 瞬时入库，本机 Claude Code 记录免导出直读，历史对话用你在 DSH 里已配好的模型提纯。每条记忆都带由代码回原文核对的逐字证据——转述会被丢弃并计数，只在 AI 回复里找到的证据一律转人工确认而非直接入库。

超级简化版 llm-wiki 记忆插件：一个索引文档（自动加载）+ 每个主题一个 md 文件（需要时才读）——不会把所有东西塞进上下文烧 token。简单轻量，安装卸载无压力，想怎么改就怎么改。

以唯识心所与种子藏记录 agent 的状态，并以第一人称倾向写回提示词。

在后台将会话工作提炼为观察和反思，以便在上下文压缩后保留会话上下文。

把语雀文档作为 dsh 的外部记忆：对话中自动检索并注入相关文档片段，支持目录快照检索、云端全文搜索与在线阅读。

ZCode 风格持久化项目记忆：设置内完整管理页、索引式注入与 agent 记忆工具。

模型在知识库目录执行 grep/glob 搜索时自动补充 QMD 语义检索：零依赖 DSH 插件，异步注入下一步上下文，无需手动调用。

基于本地 Git 的 DeepSeek Harness 长期记忆，提供中英文混合检索、带引用的上下文、事务式同步、预览与回滚。

双账本跨会话记忆：自动把对话中的长期事实提取进 MEMORY.md，并维护项目进度账本 PROGRESS.md，每个新会话自动召回两本账。

知识库驱动的 Agent 预设：wiki 长期记忆、网页知识库、管理页、可选界面润色。

工作区级的无限画布便签：便签以 Markdown 文件保存，可手动创建、从对话中摘录或由 AI 提炼生成，并能作为上下文提供给 AI 使用；附带 12 个模型工具与 5 个内置技能，用于创建、打标签、整理、比较与合并便签。

一个 Obsidian 风格的知识库：摄取资料，让 LLM 构建并维护互联 wiki，并基于它提问。

DeepSeek Harness 的本地优先 Agent 经验网络：从 trace 与实时 Manifest 蒸馏任务级经验，按 H0-H4 证据分级、按兼容性发现，经显式审阅后才晋升。

Minta 记忆引擎的 DSH 原生接入层:合成官方 dsh-mcp-client 行、注册 minta-memory-governance 技能与 session-start 记忆预热,并提供 Minta agent 预设;19 个 MCP 工具由需单独部署的 Minta 引擎(Python/Docker)提供,未部署引擎则无法使用。

配置一次 Notion Integration Token，Agent 即可搜索、读取、查询、创建、更新、追加 Notion 页面与数据库内容，并提供 Web 设置页。

跨会话记忆：全文检索所有历史会话（复用 ctx.sessionQuery 的 SQLite FTS5 索引），把最强匹配片段带回当前上下文。

DeepSeek Harness 分层文件记忆，提供工作区隔离的 USER/MEMORY 笔记、后台沉淀与混合会话召回。

面向 DeepSeek Harness 的本地优先持久记忆：在 pre-step 注入有预算上限的热记忆，使用精确匹配与中文二元 BM25 召回冷层，提供六个 Agent 工具，并以审批门禁、租约锁、恢复回执和只读治理与轨迹复盘候选保护写入。

生成 AI 叙事的 DSH 会话报告（日报/周报/月报、任意区间）并同步到 flomo：单一可配置标签（默认

只读桥接 Claude Code 已有项目记忆到 DSH：按 git 仓库根解析、注入前脱敏、按需检索工具，零依赖。

为 DeepSeek Harness 提供基于自然遗忘曲线的就地对话压缩：近期对话逐字保留、中期结构化脱水（零 LLM 成本）、久远对话折叠为有界摘要对——有限记忆预算上的无限对话。

通过 ETAPI 把 Trilium 笔记库接入 agent，提供 20 个工具：记忆读写（remember/recall + 自动注入索引）、笔记管理（CRUD/克隆/属性/修订）、全文搜索、周报工作流、附件、日历笔记、备份导入，独立设置卡片，配置 0600 落盘。

配置一次 flomo API URL / API Key，Agent 即可用 flomo_send 把笔记、摘要、待办写进 flomo（浮墨笔记）。

将 Memory Lake 作为 dsh 的持久记忆层：基于 memorylake CLI 的 memory_search、memory_remember、memory_forget 三个工具，会话状态行，以及引导安装/诊断 skills，与 Claude Code、Codex 插件共享同一 ~/.memorylake 身份与记忆。

dsh-ecolink 记忆生态的 dsh 侧组件：浏览器扩展收割 DSM 格式记忆标签并向网页对话注入回忆、零依赖本地服务写入共享记忆池、本 adapter 负责 pre-step 注入与 /ecolink-push 写回，共同打通 chat.deepseek.com 与 DSH；压缩为事务化双池（暂存提交/回滚）。

DeepSeek Harness 记忆分诊插件：每轮对话结束自动判断条目保留或归档，把项目条目迁入 project 桶、全局条目留在总体记忆，合并近义重复条目，规则拿不准时用 LLM 兜底；自动动作只做可恢复的归档，永不直接删除。

跨会话「触点记忆库」插件：自动从每轮对话提取任务/会话级触点与用户惯用词，存入全局持久记忆库；检测到话题切换时重新注入相关历史记忆（关键词或向量匹配）。

PostgreSQL 持久个人记忆：MCP 记忆工具 + 可查看记忆与候选的 Web 面板。

为 DeepSeek Harness 提供人工记忆、自动对话保留以及图谱和向量排序召回的持久记忆插件。

把 dsh 的每一轮 prompt 送入本地 agent-feedback-loop 反馈记忆管线——捕获用户不满、离线评审沉淀为反思，并把编译好的复发规则上下文附着回当前轮次，从不阻塞 prompt。需要先安装 agent-feedback-loop 运行时；安装后执行 agent-feedback-loop install 会自动接线已有的 dsh profile。

个人经验记忆：把真实解决过的问题存为带来源、可纠正、有适用条件的案例，新任务中自动召回复用，纠正与删除会级联影响后续召回。

DSH 的纠错式补料知识库：agent 反复撞同一堵墙时，后台 worker 在限流下联网抓取、蒸馏结果先落暂存区，只有两段式 commit 才能进入召回——无来源的页面一律拒绝。

把 DeepSeek Harness 接到本机思源笔记桌面端：把笔记工具注册为 mcp__siyuan__<tool>，额外把思源里配置好的 AI 与其 agent 回路也做成一个工具（按档位门禁），附带笔记使用技能，并在每次调用上执行只读/创作/完整三级策略；思源关闭时工具列表依然可用。

DeepSeek Harness 的可追溯、可检索跨会话记忆：把对话知识沉淀为带类型的图节点（任务/技能/事件）与关系边。

将本地 flowix-cli 注册为 MCP 服务，让 agent 可以搜索、读取、创建和编辑 Flowix 备忘与思维导图产物。

模型驱动的上下文压缩（Active Context Pruning）：由模型决定何时压缩、压缩什么。

因果记忆插件：零依赖的 MCP stdio 桥，把 causal-memory 服务的 17 个工具以干净名（无 mcp__ 前缀）挂载——本地 SQLite 记录「决策 → 结果」因果边（caused / enabled / prevented），压缩后记忆仍存活——另注入一段常驻系统提示词。需先将 causal-memory 服务端装到 PATH（pip install causal-memory，或下载预编译包）。

把本地 Obsidian 库当作 Agent 知识库，并用只读 DSH 工具把状态、偏好、纠错、记忆、项目、搜索与建议路由到对应页面。

自动对话蒸馏：后台 subagent 反省 + 技能 create/update。

面向 DeepSeek Harness 的 OpenViking 语义检索、资源管理、自动召回（user + agent 双空间）与会话记忆插件：基于 viking:// URI 的 memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob 检索工具、memadd/memremove 资源管理、memqueue 队列状态、memcommit 会话捕获，以及 memlearn 技能手册沉淀。

面向 DeepSeek Harness 的自动上下文压缩插件：在工具输出进入模型前压缩，并通过 CCR 检索工具保持所有有损压缩可逆。

Agent-Body 的记忆器官：静默 2 分钟进浅睡、5 分钟进深睡，深睡里用确定性规则把真实经历压成记忆卡（坑/打法/薄弱环节/未解决/事实），新命令进来按关键词召回并注入上下文；久未使用的卡按半衰期衰减后归档而非删除。同时对全身的稳态告警做降噪：窗口内重复只计数不刷屏，反复出现且从未自愈的收敛成已知稳态偏移并静默。巩固与召回都不调用模型。

拾光记忆引擎（SGME）桥接：多智能体共享长期记忆（HTTP）—— L0/L1/L1.5/L2 分层提炼、按场景注入、统一检索、主动关怀信号（memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack），npm 包名 `dsh-sgme`。

DeepSeek Harness 长期记忆与自进化插件：L0 对话捕获 → L1 记忆提取 → L2 场景归纳 → L3 用户画像，自动召回注入 + 技能合成，纯本地（SQLite FTS5 + jieba，可选向量召回）。

为 DSH Web 客户端增加多用户设置面板：使用模式选择、成员管理与在线状态、一人多设备绑定，以及各成员记忆体和知识库的切换与共享。

跨会话记忆，零 token 确定性召回（bigram-Jaccard 与 FTS5 BM25 经 RRF 融合，中文分词精确）；重复观察会强化已有理解而非堆叠重复；过程性知识结晶为 SKILL.md，就地精炼升级，走 active-stale-archived 生命周期治理，归档可逆、可回滚。摄入与处置各有一档用户可选的自治程度，冲突与高重要写入始终交人工复核，任何档位都不会自动删除。需要 Node 22.5+。

给所有 AI 工具和 Agent 共用的一层记忆：注入 Context Bundle、提示时检索、MCP 工具与回合结束 DSH 线程捕获。

跨会话记忆插件（v0.6.1，npm 包 @asherliner/dsh-memory-connect）：自动提取、SQLite FTS5 索引、RRF 语义召回（每轮注入系统提示词）、定时维护、LLM 智能合并（自动接入 ctx.llm）、上下文爆炸防护、全局身份 Soul（~/.dsh/soul.md）。v0.5.0 新增：时态上下文图谱（valid_from/valid_until/supersedes，reviseMemory 追加式修正）、信任模型（历史记忆作为不可信参考注入，当前指令绝对优先）、轮末自动摘要。v0.6.0 新增：本地语义 embedding（BAAI/bge-small-zh-v1.5，embed_server.py 提供，余弦相似度 + 与 FTS5 的 RRF 融合，纯本地无云端调用，CPU 约 232 条/秒）。v0.6.1 修复 path 配置 ~ 展开。零配置装完即用。

为 DeepSeek Harness 打造的生物仿生记忆系统：以单一 SQLite 库为唯一事实来源（node:sqlite，WAL），Markdown 树仅作只读镜像；含 memory 工具、会话启动时的冻结快照注入、分级审批门、按需把当前会话抽取成记忆、近重复合并、归档与取代生命周期、记忆代谢（dream）、记忆钉、基于本地嵌入的语义检索，以及 /memory 命令。

Karpathy LLM Wiki 模式的 DSH 知识库系统：wiki-write/wiki-search 技能引导模型写读 Obsidian wiki，零依赖管线（lint/索引/mnemon 记忆体同步/质量闭环），极简生命周期插件注入守则与知识预览，Ollama 兼容代理接 SiliconFlow 语义召回。

纯 OKF v0.2 Markdown 的通用 agent 知识库：13 个 wiki_* 读写工具、渐进披露、backlinks、AGENTS.md 门控写入、index/log 自动维护、lint 体检，以及命名多目录 bundle 切换（会话级或全局）。

带治理的长期记忆：只追加证据账本、写入闸门、7 级权威声明与取代链，pre-step 按领域配额预算注入。

五层持久记忆系统：相关性注入、LLM 自动提取、画像轮替与六个 agent 工具。

三级记忆 agent 底座：L1 常驻层、L2 索引、L3 详情骨架与模板，受保护文件门禁（一次性审批令牌），零判断事件日志，周审提炼与 TDD 执行流技能。

DSH ↔ agentmemory 会话记忆桥：把会话生命周期镜像到本地 agentmemory 守护进程（REST），提供 memory_recall / memory_remember 工具，并通过 agent/pre-step 按会话注入记忆上下文窗口。

给 DSH agent 的积累型设计品味语料库：喂好坏例子、提炼原则，用学到的判断评审新设计，而不是套固定规则。

向量+图记忆后端：observe/remember/search/recall 四个工具对接本地 memoria 服务，HNSW 语义召回 + FTS5 关键词 + 知识图谱信号经 RRF 融合排序，回合结束自动写入，按 Agent 命名空间隔离。

DSH 全本地向量记忆:本地 embedding、SQLite 存储、自动召回注入、去重与冲突检测、软删除回收站、在线备份,可选 LLM 提取。

从 md/txt/docx/pdf 构建可审计知识库包（SQLite FTS5），确定性检索与原文阅读。

读开源代码后记一笔的档案：快记或深读笔记按 仓库/文件/符号 归并成一张卡，追加式落盘为可放进 Obsidian 的 Markdown 笔记；可检索历史、回看最近阅读，也能搜你自己 Obsidian 里的笔记、把相关笔记挂到阅读记录上。共 9 个工具、/codevault 命令与 code-reading 技能。

跨会话记忆插件：用官方 ctx.storage 存储域持久化记忆，注册 system-prompt section（memory:recall）把记忆注入模型上下文，提供 memory_save / memory_forget 工具让 agent 自行存取记忆（maxMemories 可配置）。

记忆强制协议插件：桥接 opencode-memory MCP 服务器，工具调用前强制 memory_weave、每轮自动存档、自动注入记忆上下文。

每个工作目录与 git 分支自动维护 handoff.md：记录回合、折叠为简洁 Markdown 并注入后续会话，存储于 ~/.agent/agent-handoff，与 pi-handoff 字节级兼容。

DSH 本地混合记忆插件：L1 快照（MEMORY.md/USER.md，由 memory_* 工具按需读取）+ L2 可检索知识库（facts + SQLite FTS5，滑窗分词支持中文检索）+ L3 从 Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy 以及 Agent Hub 已批准文档（memory/global、memory/projects、accepted decisions）导入，内容哈希去重。v0.2.0 已移除全部自动注入：记忆只在模型调用 12 个 memory_* 工具之一时才进入上下文，数据全部留在本地。

DeepSeek Harness 离线二维码（SVG/PNG/ASCII）与条码（Code128/EAN-13）生成器，无网络、无 shell。

扫描当前会话可见的技能，按与最近对话的相关性排序推荐。

为 DSH 桌面端官方 Hindsight 插件补齐本地记忆生命周期：一键启停 hindsight-embed 守护进程、开机自启、退出随停、隐藏 uv.exe 黑框，并支持把档案柜与模型装到其它盘。

基于 BM25 关键词检索的记忆召回。

DeepSeek Harness 上下文管理：每轮对话自动总结为记录并按优先级排序注入，⭐ 置顶记录跨会话继承，自定义文本每轮注入；真实对话任意范围折叠成摘要真省 token，全状态持久化重启不丢。注意：非标准一键安装——需手动将三个包目录复制到 profiles/node_modules、粘贴 cordis.patch.yml 接线并重启 DSH。

Hana 式助手管理：可视化配置助手预设（卡片、四性格「元」、头像裁剪），并完整复刻 Hana 记忆系统（滚动摘要、分层编译、SQLite 事实库、深度记忆）。

自托管 mem0 记忆读写插件：agent 直接读写自有 mem0 服务（增删查改、搜索、历史、重置、状态），并带设置面板配置卡片。

dsh 网页端项目级+全局长期记忆：分拆 POST /items 路由避免路径冲突，多轮工具调用上下文压缩后存入记忆项，去重与会话级持久化。

SQLite 条目化记忆、日历到点提醒，以及 cron 驱动的定时 agent 任务；13 个模型工具，中英双语界面。

本地优先的个人状态档案与决策引擎：逐字保留你的原始输入并精确到行地溯源，给出结论前先生成"证伪项"反驳自己，为每个事实单独设置有效期，并指出这个决定正建立在哪些空白之上。

带血缘的决策与目标记忆：显式命令与模型工具确定性记录决策，状态卡跨压缩重锚定，无损事件流 + BM25 分词检索兜底，场景级保真回归集作发布门禁。

解决 AI 金鱼脑：本地可审计的个人记忆层——偏好、项目约定、工作流与纠错教训，以带变更日志与完整性校验的 JSON 持久化在工作区，支持一次性设置、项目约定自动提取、证据化教训与快照恢复。

面向 DeepSeek Harness 的模型驱动上下文裁剪插件，通过官方 compaction API 释放上下文空间。

编码任务复盘记忆：每轮对话后用本地 LLM 蒸馏被否决方案/踩坑/工程约束，按 type:rejected_solution 写入 MemOS，编码任务时对这类记忆加权召回。

把项目文档与长期记忆以纯 Markdown 存进专用 Obsidian 仓库：六个 mem_* 工具（search / read / write / log / brief / admin）、会话第一步的一次带预算召回注入，以及已完成回合的自动蒸馏。Obsidian 无需运行，卸载插件后仓库内容照常可读。

项目作用域持久化键值记忆：set/get/list/delete/search 模型工具，JSON 文件存储。

按学习到的 Prompt 画像改写每个请求，并自动更新习惯清单、防幻觉规则与学习记录。

基于 DSH 无损会话日志的引用式记忆：蒸馏出的事实带 `(sessionId, eventRange)` 引用，可随时展开回原始日志片段。

DeepSeek Harness 记忆标准协议（mm）：分层 MEMORY.md 与硬性预算、冻结快照、mm:// URI 互认、会话日志摄取，附带 mem_* 工具与独立 CLI。

跨会话经验记忆：经验按证据定级，本轮话题相同时才注入；动手前提示只在记录自己声明了适用哪次调用时才出现。不管聊什么都要守的规矩（例如「一律用中文」）可以标成**常驻**，之后每一轮都会带上它——24 个隔离真模型回合实测：标常驻 6/6，对照组（空库、同一条不标、无关常驻）合计 0/18。光是猜的东西进不了常驻层：标了常驻也必须有可核实的出处。没人再查的记录会被退役（可逆）。五个模型工具、七个斜杠命令、运行时零依赖。

把 cipher 记忆平台原生带进 DSH：四类记忆每轮沉淀、跨会话确定性检索经 systemPrompt.context 注入、洞察复核只进沉淀、会话级 UNNI/LOOP 模式（记忆驱动自动续轮）、记忆检索/写入两个工具，以及设置页（SOUL 编辑器）与 AgentPool 面板。

持久化项目记忆、事件溯源的任务生命周期、上下文预算控制与多智能体协作交接。

Mnemosyne 记忆插件 for DeepSeek Harness：提供 remember / recall / forget / stats / sleep 工具、内嵌技能、Settings 面板和可选的自动记忆功能。

面向 DeepSeek Harness 的跨应用项目记忆，支持角色分离写回、可视化知识工作台、确认后纠错、会话控制、本地 Writer 与整理模型设置，以及免账号 Windows 本地安装预览。

通过 MCP 桥接 MemOS 记忆服务：agent 获得 mcp__memos__* 记忆写入/检索/更新/删除、多 Cube 共享与记忆调度工具。

DeepSeek Harness 的项目记忆插件。每个工作区三份 Markdown 文件（PROJECT.md / DECISIONS.md / SESSIONS.md）：会话首个步骤自动创建、内容变了才重新注入（被上下文压缩挤掉也会重注入），并按分类经 memory_checkpoint 工具写回，在「干了实事却没记录」时给一次收尾提醒。memory_read 与 memory_search 可读活日志与归档，后者走零依赖 BM25 索引。会话日志上限 200 条，溢出搬进 SESSIONS-archive.md —— 不自动注入，但可见、可读、可搜，并能逐条恢复。设置界面：带路径筛选的工作区列表 / 三份记忆文件与归档的只读页签 / 重新读取 / 单个工作区记忆包的导出导入（JSON）/ 两步确认的清除 / AGENTS.md 指令段的重写或移除面板 / PROJECT.md 陈旧提醒。输入框状态图标显示该工作区的同步状态，无记忆时可点击创建。零依赖——不含向量库、embedding 或模型调用。

面向 dsh-mneme 的记忆巩固调优（开启 autoDream、放大输出预算、deepseek-chat 路由）与 llm-deepseek 推理力度修复，附带可审计智能体运行时 seed-society 的 MCP 工具桥与六个唯识种子技能。

在 DSH 侧边栏中查看与删除持久化的技能记忆。

会话开始自动注入的长期记忆：preference/fact/summary/knowledge 四类、global/project 双作用域，`agent/pre-step` 字节预算召回，JSON 原子持久化。

DeepSeek Harness 持久记忆插件：记忆读写/检索工具、回合自动记录、项目作用域召回注入、管理界面，可非破坏导入 Claude Code 记忆。

DeepSeek Harness 决策日志：通过 decision_log / decision_list / decision_audit 工具把关键决策（选了什么 + 为什么）沉淀为可版本化的 DECISIONS.md，并在后续会话自动注入摘要，让决策可追溯、不重复、不推翻。

给 DeepSeek Harness 的长期记忆（0.1.0 为只读）：用 scribe_recall 工具读取纯 markdown 记忆房间，路径规则拒绝目录穿越、Unicode 夹带与 NTFS 备用数据流，索引超限必定报告而不静默截断。

原生 DSH 基础插件：注册持久化默认工作区，分页只读查看插件、skills、memory、会话、storage、settings、credentials 与 DSH_HOME 文件，并将 CLIProxyAPI 的模型能力同步到原生 Provider 设置。

DSH 永久记忆插件，支持向量搜索、LLM 反思和知识页面生成。

一体化记忆与上下文管控插件：四层记忆体系（L2–L4）、上下文压缩/裁剪/冻结、提示词编排、输入框 UI 按钮与角色权限控制的企业级安全。

为 DeepSeek Harness 提供持久化对话记忆：记忆标签页、AI 自动命名、按 AI 隔离的隐私边界、侧栏显示 AI 名称与经验自动归档。以静态 profile 插件形式在所有预设中常驻，重启不丢。

文件型工作记忆：memorize/recall 把关键前提逐字保存在会话笔记文件，无损挺过上下文压缩。

全局知识库桥：kb_add/kb_search/kb_show/kb_timeline 读写与 Codex 共享的 D:\knowledge（格式逐字节兼容）。

压缩后前提漂移守卫：摘要丢失关键字面锚点时注入一次性提醒。

DSH 注入调度器：跨插件注入段的注册/排序/记账落在官方 storageDomain，含冲突检测与每会话预算汇总（B10 面板数据源）。

接入 Hindsight 长期记忆：每轮开始前自动注入相关记忆，回合结束后自动沉淀对话。

memoria 进阶工具：会话上下文注入（画像+召回）、近期决策、健康报告、命名空间白名单、记忆关系图与实体搜索；dsh-memoria 的伴生插件。

面向 DeepSeek Harness 长会话的上下文分诊插件：通过官方 ctx.compaction 接缝，用确定性规则筛查并裁剪过期、重复、失败与超大的上下文内容。

把多个文件夹与会话收纳为「项目」，共享 PROJECT.md 记忆与 AGENTS.md 指令并注入每个会话，附带项目树侧边栏。

北极星记忆：DeepSeek Harness 本地优先项目记忆插件。每项目一份 .dsh-memory.json（按 cwd 隔离），提供 memory_read/recall/write/update/delete 工具、/memory 命令与设置页；分级注入（用户画像常驻 + 场景触发记忆带 P1/P2/P3 等级）、语义召回（IDF+同义词层）、底线记忆硬守卫机制（识别禁止语义→授权→拦截 AI 删除；用户可确认绕过）。

分层持久记忆（user／env／project）：每层各有字符预算与语义查询路由；层满时拒绝写入，而不是静默淘汰。

面向 DeepSeek Harness 的项目级本地上下文引擎：对历史、代码、文件、用户偏好和 Agent 轨迹做检索/压缩/优先级排序，为任意 LLM 生成动态上下文窗口。

压缩后端：用确定性语义提取器替换 LLM 摘要（保留代码/路径/命令，剔除闲聊），附带 28.4x KV 压缩记账。

LLM 驱动的记忆记/忘插件：每轮对话后由模型决定记住什么/忘记什么（MemoryDirector），请求前注入相关记忆，自动去重，跨会话持久化。

分层跨会话记忆，只推变化的部分：首轮注入全部有效条目，之后只推新增 / 已更新 / 已失效，没有任何变化时一个字都不注入。事实与决策带语义键（一个 key 只有一个有效结论），模型只能写收件箱、由人确认后才成为常驻事实；条目可以带复核时间，到期后提醒一次；检索按相关度排序，中文按 bigram 匹配；侧边栏页签不再只是列文件，而是讲清流程：条目按「待你确认 / 已在用 / 已归档」分组，可按类型、标签或日期三种维度查看，并能在界面上确认候选、撤回或归档常驻条目、取回已归档条目、删除候选，同时显示全局与工作区规范文件以及当前注入体积。附带零依赖 CLI，不装 DSH 也能用这套记忆库。

DeepSeek Harness 的长期持久记忆：以 JSON 保存事实／偏好／实体／规则／经历等分类条目，注册为 memory_remember 与 memory_recall 两个 agent 工具；召回按关键词重叠、重要度与访问频次排序。

给 DeepSeek Harness 的按需记忆库：会话日志提炼成分层 markdown（总览、索引与分主题明细），mem_query 只回命中条目而非整份索引。不每轮注入、零依赖，每条记忆都保留指回原对话的溯源标记。

协调兼容的记忆与学习提供方进行有界项目召回，提供共享设置和提供方生命周期管理。

按项目隔离的本地记忆，支持审核后检索、来源追溯、可回滚整理与通用 Cordis 服务；Harness 适配提供搜索和设置页，可选接入 Brain。

PLUR 记忆在每次组装时渲染进系统提示词，而非以工具调用形式暴露，因此记忆块是被替换而不是追加，整段会话的上下文长度保持不变。全本地混合检索（BM25 + BGE，RRF 融合）、可直接编辑的纯 YAML 存储、按工作区划分 scope，并提供 /plur-memory 浏览器界面。

给 DSH agent 的项目记忆:历史相似编辑作为先例出现、越界修改被 scope 锁拦下、认知跨会话持续积累(47 次上游验收修复、去 gold 化 20/20)。

按工作区记录未完成任务：自动捕获排队/执行中的用户指令，插队自动标记打断，一键按原状态恢复重发。

把笔记存成你选定根目录下按分组组织的本地 Markdown 文件，带侧栏页面，并把 AGENTS 等规则 md 作为写作上下文，另有六个 agent 工具。

共享工程技能、提供 SQLite 审计说明的只读记忆库仪表盘，以及 DSH 工作流请求预览。

本地关系记忆工作台，一切 AI 写入先过确认闸门：AI 提取的记忆与新建的联系人都先进入待确认队列，由用户在界面拍板收录；素材逐字存档，AI 提取时逐条校验原话摘录溯源；已确认记忆聚合为联系人时间线、礼赠时机与往来视图。内置「关系记忆」agent preset 支持对话录入；默认 JSON 存储、可选 SQLite 后端，零生产依赖。

面向 DeepSeek Harness 的记忆库 + 提示词查看器：把被压缩折叠掉的内容重新变得取得到——浏览历史会话或 Tavern 周目归档（摘要、原文、状态）并全文检索；逐轮查看模型真正收到的提示词，列出每个 system 段落的顺序、字数、偏移、哈希与可变性，附装配地图、注册表导出，以及段落为空或日志读不出时的如实诊断。可选一键生成 RP preset。

单文件持久陪伴记忆：把兴趣、偏好、任务与过往作品摘要注入系统提示词，提供读取与更新工具。

面向「纯文件（markdown 卡片 + git）长期记忆库」的只读增强插件：memory_find 检索工具、一小段受预算约束的记忆库摘要注入，以及带概览/健康/开关的设置页。

动作-状态时序记忆：记录类型化的状态与动作，做趋势、异常与因果关联分析。

DeepSeek Harness 的 PowerContext 常驻插件：模型每步前自动召回有界上下文，19 个 pc_* 工具覆盖记忆、工作移交、经验与技能，附带 Windows Server 看门狗实现常驻自启与崩溃自动拉起。

DeepSeek Harness 自动做梦插件：后台定期回顾近期会话与记忆，整合去重、更新过时、删除矛盾、修剪索引，支持 hybrid/volume 自动触发、/dream 手动执行与设置面板配置。