记忆

知枢 KnowHub 是 DSH 全局知识与项目长期记忆中心，含知识库/Repo Wiki、审核版本、增量更新、检索注入、自动提炼、备份恢复和中文面板。

把 DSH 的运行错误与编程任务复盘渲染成可交互的 GPU 图谱，并把记录下来的教训送回模型上下文。

给 DSH Agent 用的「md 即数据库」项目知识库：10 个 kb_* 工具（含登记已有笔记的 kb_register）、稳定 TID、`[[node]]` 只出链接不复制正文、`[[tscl]]` 定义就地展开、有界读取、覆盖 tscl 的结构 lint、工作区优先的库发现、内嵌 git 快照、节点图面板，另带系统提示词段落与随包技能，让 Agent 优先用 kb_* 而不是手写 docs/。

澜·轻量本地记忆与人格系统：四层文件记忆（pinned / memory / facts / experience）、可编辑 SOUL/MOOD 人格、零 LLM 捕获、BM25 检索与状态池卡片；无独立管理面板，不依赖 Python 服务、向量库或 API Key。

为 DSH 角色扮演插件提供持久化 SQLite 会话状态、故事记忆与回忆、数据仓库以及面向模型的记录工具。

通过 uvx 启动本地 compound-memory MCP server，并在每个会话注入一次简短的使用提醒。

白箱两段记忆：四层用户自写的长期记忆（必须遵守／行为设定／用户画像／可选遵守）注入为系统提示词的一节；另有「临时记忆」（跨对话交接／阶段目标／等待项）独立成节、独立预算（默认 1200 字），条目完结即停止注入。长期记忆是记忆目录里可读可改的 Markdown 文件，AI 只能提议，用户在中文面板点「采纳」才写入；临时记忆只在用户明确要求时写入，存放在 <DSH_HOME>/temp-memory.json（首次写入才创建），不在记忆目录里。不自动采集、不后台回写、不联网。

上下文用量环，支持按字符自定义自动压缩阈值、手动压缩、保留用户要求和回查原文，适配 DSH 0.2.0-rc.2。

助手主动维护的每日日志：它往系统提示词里注入一句话，把「记录用户做过的事和打算做的事」列为助手的职责，于是这些事被写成带日期的待办与记事，存放在 DSH home 下一天一个的 JSON 文件里，并画在右侧栏的月历上——有待办没做完的那天是空心圈，待办都做完是绿点，只记了记事的那天是蓝点；这句话可以直接在日历上改写，用它调整助手记忆的主动性与策略；每条记录带五个标签之一（工作 / 学习 / 生活 / 健康 / 其他）并显示为同色 chip，待办可以在卡片上勾选，全部日期的标题与标签都能搜索，点击一条记在对话里的记录会打开那次会话并停在对应轮次；月份标题旁的 ? 打开 GitHub 上的项目仓库。

DSH 的工作区长期记忆。会话开始只注入「一行一条」的记忆索引，正文由 memory 工具按需取——同样字数预算约装三倍条目；一轮结束时用当轮最后一条用户消息做纯本地检索，命中的记忆下一轮随简报召回，不花模型 token。可选自动提炼把一段对话归纳成结构化记忆，captureMode=draft 时先进审批队列、你批准了才生效。另有画像层：工作区与全局各一份全貌，由日志与条目重写生成，同样可走草稿。设置 → 记忆 里有档案 / 列表 / 时间线、体检（重复簇、过期未用、断链）、版本链 supersede 与一键回滚，以及「扫描本机」把已有的 WorkBuddy / Qoder 记忆文件导入（只读，不动来源）。

在 DSH 内提供 Claude Code 风格工作台：工作区/会话侧栏、流式文档式对话与统一工具卡、思考过程、Markdown 与 Mermaid 渲染、暗色主题，以及由宿主内 HTTP/WebSocket 服务驱动的可拖动悬浮面板。

让 DeepSeek Harness agent 与本机 Codex CLI 对等协作：把目标拆成共享工作清单、派活与交接、互相审查，并把每一步的提示词、事件流与回答留档在本地。

把现有 OpenClaw Markdown workspace 作为有界的人格与记忆上下文共享给 DeepSeek Harness，并提供 Sidebar 浏览与编辑。

灵魂的记忆提取侧·认知循环团队版：判断→捞取→组装→被判定→校准五步闭环，判官/捞手/史官/辩手/编辑/书记角色化子智能体承载，BM25 检索 + 时序素材 + LLM 组装「有用素材包」注入 linghun。与 dsh-linghun 组合使用。

anagenesis：DSH 自包含记忆编排与自进化引擎，含17个记忆工具、可切换注入策略、审计回滚、可逆效应、Agent 预设及零依赖可视化。

以项目为主线的 DSH 记忆插件。开放知识书写，以及插件提示词编辑，让用户不改一行代码就能重新设计记忆库结构与模型被驱动的方式。默认的记忆库核心设计在于，项目以一份你自己设计的项目文档（默认是一份交接文档）作为实体，插件自动识别会话所属项目、把沉淀的知识与项目绑定，并把可复用的部分升级进主题与全局层。用最自然的逻辑完成知识的初筛，上下文可控压缩和留档。

由本地 Go 服务支撑的跨会话长期记忆（约 50MB 内存，SQLite-vec + 经验证增强的论断）：每条用户消息零延迟注入召回、会话结束时摄入对话记录，提供 memory_search / memory_logs / memory_ingest 工具。安装：`dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge`。仅为协议桥：Go 主服务不随 `dsh plugin add` 安装，需先按仓库 README 安装并启动；服务未运行时工具静默返回空。

原生 DSH 插件：把每次提示送入本地 feedback 采集管线，并把归纳出的复发规则注入回上下文。

把 OpenBKN 企业业务知识网络接入对话：授权用户可选择知识网络范围分析，并查看每个回答的业务溯源

为 DSH 补上 ai-memory 的收敛闭环：DSH 会话结束时调用 ai-memory finalize-session，把本次捕获的观察整理成 wiki 页面，供 ai-memory 服务的其他 harness 读取；跳过子代理、串行化并发结束的会话，并补扫被强制重启遗留的会话。

面向小上下文模型的 DSH 上下文压缩插件：压缩大小可视化配置，默认 8k 交接摘要 + 16k 最近上下文，完整历史仍可查询。

dsh 的个人收件箱：输入框的 /inbox 或侧栏面板把链接、图片、文本与账密收进本地仓库，先按本地规则、再由有每日上限的模型分类，可在面板里筛选、搜索与编辑；对话里让助手按需检索取回，账密正文加密落盘，可选 WebDAV 或 S3 远端同步记录与附件字节。目前只在 Windows 实测。

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。

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。