记忆

轻量级跨会话反思：每轮结束时把 3–5 条可复用事实（工具链、文件路径、配置项、踩过的坑）写成 .dsh/reflections/{日期}.md 卡片，新会话启动时自动把最近 3 张卡片注入系统提示词末尾。提炼走真实的 ctx.llm.stream，模型不可用时降级为只读会话日志的启发式提取，并在卡片上如实标注来源。没有定时器、隔离区和审批流；卡片是普通 Markdown，可直接编辑删除。

移植自 OpenAI Codex 记忆流水线的长期记忆：闲置 6 小时的会话由所选模型在后台提取，再由一个隐藏的 agent 合并进 Markdown 记忆文件夹，最多每 6 小时一次；新 agent 在系统提示里获得记忆摘要，并有四个工具用来列出、阅读、搜索记忆和保存纠正。模型可在设置页或用 /memories 选择；可选的过滤器能把笔记文件夹挡在记忆之外。

让 DSH 与 WorkBuddy 共用一套 Markdown 记忆文件：项目记忆、用户记忆与用户画像会注入会话上下文，当日笔记不进提示词，只通过工具读取、追加与归档。六个工具（status、read、search、append、edit、prune）写回时统一经过跨进程锁、修订号校验、备份与原子写；左侧栏与右侧边栏的面板可编辑条目、整节与整份文件。

每几轮让模型判断是否有值得沉淀的经验，并把结论归入 memory、skill 或 hook 三类之一。

将已完成的 DSH 会话整理为可追溯的本地记忆，提供侧边栏管理、记忆地图和运行日志。

把记忆星云记忆库接进 DSH：页面内面板可搜索、编辑、置顶、忘掉记忆，另注册三个工具让智能体查看、检索和修订记忆。

把 Grok bot 式的 AI 组织搬进 DSH 左侧栏：总裁助理建部门、立岗位、开部门群，任务分派给本机真实运行的子 agent，做完的活由助理汇总成一条消息回报。它的 HTTP 路由没有 DSH 的访问检查，而这些路由可以创建智能体并向其派发任务。

DSH 工作区长期记忆：记录文件里不会写的取舍理由、失败教训与边界约束，并在后续会话中自动注入。

移植自 MiMo Code 的无限上下文记忆：窗口逐渐填满时，在后台让模型（默认沿用当前模型路由，可用 writerProvider/writerModel 指定）写出结构化 checkpoint 和项目 MEMORY.md，并在 DSH 原生 compaction 之前，用任务、checkpoint、最近用户消息、记忆与笔记重建的内容替换当前可见窗口，没有可用 checkpoint 时回退到 MiMo 式压缩。记忆文件存在 $DSH_HOME/mimo-context（按会话、按项目，另有只读的全局记忆）；提供 mimo_* 记忆、历史、checkpoint、重建工具和 /mimo-* 命令，dream/distill 默认关闭。需要 DSH 0.2.2-rc.1 或之后的 0.2.x。

DeepSeek Harness 的本地知识库：工作区 Markdown 笔记，带来源、审核状态、BM25 检索与 4 个 km_* 工具。

让 DeepSeek Harness 的 agent 用简体中文推理：每轮在对话末尾追加一条运行时上下文指令，并可选在系统提示词里保留一条稳定声明。设置里可选简体中文或关闭，并决定是否保留该声明。

DeepSeek Harness 的每日编年史：采集会话事件，跨过午夜后把上一自然日收口进 Markdown 周文件（LLM 打分才产日结，规则档不产），并提炼跨天合并、可被推翻的持久事实（决策 / 约定 / 坑）。10 个工具、只读侧栏面板、规则导出；产物是独立的 Obsidian vault，零第三方依赖。

经验与技能引擎：左侧栏「经验库」控制台，注册 exp_record / exp_recall / exp_feedback / exp_consolidate / exp_type 五个工具，数据存本地 JSON 文件。可选的 Git 备份（配置远端前不启用）会把经验库推送到你指定的远端；GitHub 登录用设备码，或使用存在本机设置里的 token。

面向 DeepSeek Harness 的本地优先记忆星图，提供图形视图、证据链、记忆体检与离线快照。只读地读取各工作区以及其他记忆插件（如 meow-memory 的 SQLite）的记忆库，只写入 $DSH_HOME/memory-nebula。会注册 9 个 agent 工具和一段系统提示（每轮带用法规则，读过几条记忆后再补充尚未读过的邻近记忆）；/export 与 /share 接口在本地服务上无需认证即返回完整记忆原文；可选的独立引擎监听 127.0.0.1:7890。

随手笔记：本地 Markdown 笔记插件，默认存放在用户主目录 ~/dsh随手笔记（跨平台、无盘符依赖）。卡片式全新界面，回收站（删除 30 天内可恢复），自定义标签管理（可提前建标签、一处删除全局生效、同名标签固定配色），列表密度切换与字号/行宽调节，平铺速览列表，全文检索，Markdown 预览，自动保存，批量删除，Office 零依赖文本抽取，支持 AI 回写。由 dsh-knowledge-lite 深度改造而来；老用户可在状态栏「库位置」选回旧库自动迁移。

DeepSeek Harness 的本地长期记忆内核：明文笔记、限长索引、五个工具、可选的宿主模型整理，并保留可追溯原话。它会把每条不超过 32,000 字符的用户和助手消息以明文追加到 ~/.companion/cold/<日期>.jsonl，没有内置清理，并在每次的系统提示词里加一份笔记索引；基于模型的整理默认关闭，打开后会把这些消息发给当前会话的模型。

通过一条 required 的 user-role 运行时上下文，让 agent 的深度思考使用简体中文，并在思考与最终回复中保持「鲸类萝莉」人设（自称本鱼、慵懒傲娇）；专用名词、代码标识符、路径、命令、URL 与报错保持原文；人设、附加名词与上下文顺序可配置。默认对该 profile 里的所有 agent（含子代理）生效。

写一段全局提示词或人设，之后每条新对话都会自动带上。

原生 Google Antigravity Agent 规范加载与子代理编排引擎，支持模型选择与 Web 设置界面集成。从 ~/.agents/agents 和工作区的 .agents/agents 读取 agent 定义；选中的主 agent 的指令会写进系统提示，匹配到的 agent 指令还会加到 DSH 自带的 subagent / spawn_teammate 调用的提示词前面；设置写在工作区的 .agents/agents/settings.json。

基于 @rsrsai/memlite 的 DSH 持久本地记忆，支持 respire 流程、JSONL 因果树、Git 同步、Rust 兼容与四视图。

DeepSeek Harness 的仿脑认知架构，包含海马体式情景记忆、皮层式语义记忆、扩散激活召回、评价驱动的情绪、神经调质状态、大五人格及双过程判断。

DeepSeek Harness 本地记忆，约600 Token 缓存友好注入，支持三阶段巩固、间隔复习、时效判断、子代理改写 L0 心智模型及分类。

将 dsh-mnemon 的记忆空间、项目文档、运行时记忆及技能文件和数据备份到 S3 兼容存储或 WebDAV，并支持恢复。

EvoMap 的 Evolver 插件：在提示前召回已验证策略，回合结束汇报复用情况，并在对话外沉淀验证过的工作。