插件

在 DSH 侧边栏提供 Hindsight 配置与状态面板，管理连接、模型、向量和记忆库设置，支持健康检查及经归属核验的本机服务控制；记忆工具由独立的官方集成提供。Hindsight 服务需另行安装，本插件不负责部署。

打通 DeepSeek 网页版与本地 DSH 的记忆生态：直读本地结构化记忆池，在 pre-step 注入打分与预算筛选后的记忆，支持 #记忆名 过滤

带治理的长期记忆：只追加证据账本、写入闸门、7 级权威声明与取代链，pre-step 按领域配额预算注入。

为 DeepSeek Harness 提供基于自然遗忘曲线的就地对话压缩：近期对话逐字保留、中期结构化脱水（零 LLM 成本）、久远对话折叠为有界摘要对——有限记忆预算上的无限对话。

Mnemosyne 记忆插件 for DeepSeek Harness：提供 remember / recall / forget / stats / sleep 工具、内嵌技能、Settings 面板和可选的自动记忆功能。

DSH Web 实例管理器：Mini Utility Dock 面板列出本机可见的全部 dsh web 实例（端口、PID、运行时长、会话数、常驻内存、版本），可在 3080–3129 自动选一个空闲端口或按指定端口启动新实例、把某一行在新标签页打开，并通过目标实例自身的优雅退出停掉单个或全部实例。行内还显示每个实例在跑什么，只读的实例日志与会话概要一点即达。配置了 peer 时，同一个面板会通过带 bearer 鉴权的链路列出并查询其他机器上的实例。所有路由都做回环校验，面向浏览器的操作还要额外通过宿主自身的鉴权。

把 Superself 的 self CLI 暴露为模型工具（项目上下文、工作单元、报告、决策）并提供 /self 命令——跨会话、跨项目的项目状态，保存在代码仓库之外。

游戏风格悬浮 HUD：余额血条、上下文蓝条、官方峰谷定价与切换倒计时、上下文不足5%自动压缩、携带记忆开启新对话。

对话历史回忆：字面/模糊/语义三层检索全部历史会话的原始文本，完全本地离线——AI 再也不会忘记你说的话。一条命令安装（自带 `dsh.bundle.patch`），语义推理跑在 worker 线程。

面向 DSH 的本地 Markdown 用户与项目记忆：置顶偏好、关键词检索、软失效、历史归档，以及带预览、备份与回滚的 JSON 迁移。

Windows DSH QQ 角色集成包，连接 NapCatQQ / SnowLuma、B站、本地 GPT-SoVITS 语音、可塑记忆与控制台；开发预览，配套服务需另行配置。

Cortex 原生 DSH 工作台及 22 个 Agent 工具，涵盖漏洞、资产、记忆图谱、快照、复测、Web Fuzzer 与小程序逆向。

给长期陪伴型机器人的记忆层：事件编码、情绪加权遗忘、召回分三档确定度、改口即失效、按人隔离，另有关系、事实、章节、技能、缺口五张表。包含命令行、HTTP 接口和 DSH 插件三件套。

纯本地长期记忆：跨对话、跨项目，数据只存本机一个 JSON 文件，不联网、不调大模型、不需要 API key。提供 memory_save / memory_search / memory_list / memory_forget / memory_review 五个工具；每轮按关键词与标签检索并注入相关记忆，检索权重可调；支持 Markdown 导入（含 Kun 与 Hermes Agent 格式）与导出（原生与 Hermes Agent 格式）；设置页可直接浏览与编辑记忆。

为 DeepSeek Harness 提供基于证据的经验学习。

DSH 会话的本地长期记忆：上下文压力升高时归档较早轮次，提供轮次摘要索引（列表、统计、窗口与归档规划更快；索引不可用时自动重建，并支持手动全量校验）、四板块分级热记忆、项目档案（支持启用/停用/归档筛选与可由拥有者控制的家族共用）与项目热记忆、轮次用户与助手双摘要、记忆家族与根转移（家族名可独立修改，转移保留项目热记忆）、让位恢复与空根接管、摘要关键词定位与段级候选翻页、手动注入、20K 分段读取和 tag 关联检索；包含分级回忆 cue、旧版记忆布局自动兼容与安装后版本校验。新会话默认关闭，用 /palace on 或「记忆回廊」页签开启。数据都保存在工作区。

为 DSH agent 提供 HarnMem 记忆插件：字节稳定的热索引注入、记忆工具、会话末提取和只读浏览面板。

本地优先的经验库：给 DeepSeek Harness 的索引化 markdown 知识，支持错误签名检索、开口前召回、失败→修复起草、缺口→条目闭环与整页浏览视图；自带脱敏起步库，不调模型、不联网。

《AI记忆》角色扮演伴侣记忆：每个对话独立的人格文档（每条设定可配 1~100 权重，默认允许 AI 小步润色角色性格与例句）、多人对话按说话人分开记录的好感度与羁绊、带 AI 打分的活跃记忆、每轮实时更新的九种情绪表、AI 自我演化的性格/喜好/习惯、最近 48 小时对话检索、伴侣式上下文压缩、空闲时后台预判下一轮话题的睡眠期预计算、按对话统计并注入的语气卡、把习惯小模型抽出的习惯写进「对话人习惯」的接入桥，以及按日期归档的本地知识库（支持按轮数或 tokens 自动打包）和统一「接入软件」页（收录精选插件并从 GitHub 下载发布包）。

给 DeepSeek Harness 的分层长期记忆：热层约 600 字、超限自动腾挪，冷层按月归档、可按关键词跨月召回并按使用度排序，日/周/月三级抽取式摘要控制注入体量。

DeepSeek Harness 的多渠道 IM 桥：QQ（SnowLuma / OneBot v11、官方 QQ Bot）与 Discord 的每个群、每个私聊都对应一个独立的 agent 会话，会话绑定角色卡、角色卡背后的领域承载知识库（含草稿审批）、共享记忆、只读 GitHub 查询与群聊触发策略；内置客服与群聊两套人格，支持统一推送（含广播）与人工接管。

显式、按项目隔离的记忆交接：新开会话时，经你确认后只调用一次模型，把同一项目里之前的对话整理成有长度上限的摘要，注入到新会话的第一步；不会在后台偷偷调用模型。“记忆”面板可以查看摘要、编辑笔记。

给 DeepSeek Harness 的分层长期记忆：每轮只注入「人设框架 + 相关记忆索引」，原文留在磁盘按需展开，不把整个库塞进上下文。事实层按槽位做冲突消解，改口后旧值自动失效；人设框架由模型从记忆里自行归纳，带三道防污染闸门（拒收开发流水、拦截自身注入的回流、同一件事按共享实词归并）。记忆周期性固化——合并近似重复、把大话题压成摘要、归档低价值旧条目，全程只打标签不删原文；追加式存储也会就地压缩（实测 4.7 MB → 355 KB）。零第三方依赖，无构建步骤。⚠️ 注意：每轮注入会不可避免地降低缓存命中率，请勿在工作场景使用。