记忆

跨会话「第二意见」：一个会话卡住时，把问题交给另一个独立会话单独思考，把方案拿回来继续。不冒充用户发言，也不唤醒闲置会话。

tabellio 的 DeepSeek Harness 原生适配：有预算的自动召回、原生记忆工具和显式线索候选；记忆核心仍在 tabellio。

仿神经元记忆框架：对话自动进海马体，夜巡按关键词分池归档，每轮只注入最小交接（自动压缩）、当前心情（对接 dsh-feiyu-mood）和相关性命中的记忆（艾宾浩斯半衰期衰减，被想起时会像间隔重复一样强化），跨会话、抗上下文压缩；单条/每池硬上限防膨胀，历史会话原文可检索（多帧 zstd），可导入 dsh-fish-memory；可选向量检索（默认关，服务不可用退回关键词）。3D 面板提供星云/皮层/矩阵/极简四套主题，记忆被想起时从中心向节点脉冲。

dsh 跨会话事实便签：保存带标签的一句话记录，在任意会话通过 /fact 或 fact_find 找回。

DeepSeek Harness 的 MemoryBear 长期记忆：每轮召回、轮末写入，并提供 memory_search 工具。

分层记忆与混合召回知识库插件，为 DeepSeek Harness 接入记忆、来源标注、置信度兜底及画像管理。

学习模式 agent 预设 + 主题知识库：回答先从你自己存的卡片里检索，命中就标出处，查不到标「未验证」，必须查证才联网；侧边栏面板按主题浏览、搜索、编辑卡片，每张卡可 AI 校验补充、核实、回退和看版本；卡片之间可以用 `[[标题]]` 互链，面板里能看到「它连着谁」和「谁引用了它」；新卡片先出预览，确认后才入库；主题名和卡片名都能在界面里改。知识库是本地普通文件，不做后台自动抓取。

项目级 SQLite 记忆，支持渐进检索、有界上下文、聊天框按键与可视化审批。安装仓库根 DSH Bundle 后，用本机 Python 3.10+ 执行 /learning-init 加项目绝对路径完成初始化。

DeepSeek Harness 的本地知识库：每个库对应一个本地文件夹，支持 UTF-8 文本、文本型 PDF 与图片 OCR 资料；每轮对话前用中文 n-gram 与 BM25 从本会话所选库中检索，回答带可在右侧阅读器打开原文的引用；并提供 kb_list、kb_search、kb_read、kb_stats、kb_propose_text 五个工具与 /kb 系列命令（新建、选用、文件、检索、重扫）。

DeepSeek Harness 长会话记忆插件：把已经定下来的决定、用户的纠正和精确数字连同统计口径与来源存下来，压缩或重启后仍能找回、复用，适合 100–1000+ 轮会话；每步只注入一小段有预算的证据块，已启用的 skill 规则也在这块里按任务重新装配。

为 DeepSeek Harness 提供的分层长期记忆：追加式事件日志、可重建标签索引、按天日记、语义层、趋势隔离，以及离线知识图谱面板。

为 agent 准备一套工作区管理协议——认知、工具、外部信息三库，一条可选的、已读过工作区的预加载会话，以及工作区变化达到阈值后弹出的重读卡片。

以纯 Markdown 加 git 存放长期记忆：每次会话开始按全局总册与各项目册渲染一段 memory-context（人格卡、用户档案、当前焦点、路由表、最近日志），记录代理读过哪些记忆文件，并在当天日志还没提炼时提醒收口；人格放在 roles/<role>/SOUL.md 角色卡里，附侧边栏七页签设置页与四个 skill。依赖 Python 3.10+。

DSH 主目录的静态上下文审计：六层基线（规则/记忆/技能/工具面/会话/KB）、能力地图失效路径校验、记忆重复/过期/超限报告、SKILL.md 描述压缩，以及从会话日志推算的工具面与冷启动静态上下文。四个 DSH 工具全部只读；写操作需 --apply 且先备份。需要宿主上的 Python 3.10+（仅标准库；四个工具都调用随包附带的 CLI）。

用模型自写的交接便签替代摘要式上下文压缩：换窗后只保留系统提示、便签与当前 turn，并提供预算感知与归档回查。

原生生成时 MoA：每轮参考模型并行预演同一会话上下文产出草稿，单一聚合模型带完整工具循环执行；配置即模型配方、F 镜像 / R 裁剪双视野、子会话门控（双形态会话目录索引，修复后实效）、按成分派生的配方级视觉（视觉参考路可为纯文本聚合转述图像）、节拍节奏（定调与巡检两套阵容、拍间冻结复用）、退化守卫（剔除退化的参考输出）、模型面匿名（失败提示零供应商身份）、缓存友好化注入（预演记录钉在产出它的那一步而非每步追加到请求末尾，缓存前缀覆盖它、每步只付新增量，缺省开启、全 cadence 档生效）。

自带一套最小账本工具：brief.ps1 查过往踩过的坑，add-lesson.ps1 记新的，安装时自动部署到技能目录并接好 AGENTS.md。模型动手前查一遍、踩坑后记成规则，同一个坑不必踩第二次。本插件负责盯着它有没有真的这么做，并把「查了几次、记了哪几条」摆在面板和输入框下方。

按工作区分开的记忆面板：人设卡、用户画像、事件与模型自述日记各存一份，每条都带原话与改动史、可以撤回；工作区之间能共用同一份记忆并随时切断；可选按人记录的他人画像；事件有上限、可标 ★。纯本地、不联网、零依赖。

每个新会话只读注入本地Second Brain的限量时间戳快照（身份、状态指纹、索引）；零写入、失败显错、零依赖。

DSH本地跨会话记忆：提供工具、系统提示注入及设置页。

Elephant Memory为DeepSeek Agent保留项目中的全部聊天，并在每轮通过固定数量的摘要行读取。

为 DeepSeek Harness 按 Jev 评分压缩上下文：保留重要消息，压缩次要消息。

为 DeepSeek Harness 注入灵魂：Whale Chan 角色 Agent 预设，配备分层长期记忆与梦境式巩固。

分区式长期记忆：用文件夹收纳记忆，先看一行索引再翻对应分区，带遗忘曲线。