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）。

安装

# GitHub 源码（首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试）

dsh plugin --profile web add github:ICCuse/dsh-knowledge

GitHub 来源的插件在安装时会在你的机器上执行构建脚本。请只安装可信来源，并尽量锁定 commit（github:owner/repo#sha）。

README

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把 agent 接进你的全局知识库 D:\knowledge——与 Codex kb.cmd CLI 写的是同一份 Markdown + YAML frontmatter 库。任一侧沉淀的知识另一侧立即可见：一份库，两个 agent。

工具	行为
`kb_add`	写一条类型化笔记（lesson/pattern/preference/project/reference/concept/moc/decision/note），与 Python CLI 逐字节兼容：slug 化唯一文件名、按类型进目录、YAML frontmatter（`title/type/tags/aliases/status/created/updated` + project/domain）。
`kb_search`	关键词扫描（标题 > 标签 > 正文），返回路径/标题/类型 + 片段。
`kb_show`	按标题/路径/标签定位并返回全文。
`kb_timeline`	追加带时间戳的一行到 `notes/99_时间线.md`——每次写回后必须调用（"失联等于白写"）。

重读侧（ask/reflect/map/ingest）仍走 Python CLI；本包负责确定性写入 + 快速读取，中文内容全程不经 shell 编码。

字段	默认	含义
`kbRoot`	`D:\knowledge`	知识库根目录。
`maxSearchResults`	`8`	检索结果上限。

配套纪律：knowledge-writeback skill（写回三问 + 检索协议 + 因果范式世界观）。

slugify 复刻 kb/ingest.py：NFKC 规范化、[\w\u4e00-\u9fff] 外字符折叠、60 字符截断、untitled 兜底。
unique_path 复刻 stem.md → stem-2.md 去重。
frontmatter 以引号标量与流式数组输出，python-frontmatter 可读。若 kb/frontmatter.py 变动，需同步本包。

尚未发布到 npm —— 直接从此仓库安装：

npm install github:ICCuse/dsh-knowledge
# 或：pnpm add github:ICCuse/dsh-knowledge

然后在 profile 组装中挂载（package.json 已声明 dsh.bundle）：

- id: dsh-knowledge
  name: 'dsh-knowledge'

发布后亦可 dsh plugin --profile web add dsh-knowledge。