记忆

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。

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。教训被编译成分层规则区块（每轮点名全部家族、按需展开指令），同类反思会合并，避免同一课教训被当作多份重复读取；索引事实按「现行 → 可能已过期 → 休眠」降级，而不是被永久信任。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。每条 prompt 都会运行 ~/.agent/feedback-loop/hooks/core-hook.sh，并把 prompt 写入它的标准输入。

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。

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。

Codex 式一会话一草稿记忆插件：分层披露（摘要 → 可搜索注册表 → 少量草稿/证据），写入克制、幂等整合水印，仅在你显式要求时修改长期记忆

会话记忆 → OKF 知识沉淀插件：把会话中的高价值内容按 OKF v0.1 规范沉淀为长期记忆、跨会话自动唤起，并带预测性召回与权重衰减

面向 DeepSeek Harness 的 SAG 本地个人知识库插件：检索知识、上传文件、写入笔记

L-clone 记忆钩子：每轮结束自动捕获到外置大脑，侧边栏「大脑看板」打开记忆工作台

人脑式上下文压缩逻辑，大幅减少长任务上下文占用以及 token 消耗

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。

每轮回复结束时用独立审查模型审核输出，判定不合格则引导 agent 修复，每轮最多追问 2 次；可注入 SOP 文件夹标准作为额外审核维度。

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。

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。需要 DSH ^0.2.0-rc.1（已在 0.2.0-rc.2 验证）。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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

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。