插件

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。

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。

Web 端会话大纲面板：用户提问为根节点（序号、提问时间、该轮工具数与正文量），助手回复的 Markdown 标题按层级挂在其下；带层级滑块、搜索范围、收藏、复制与导出 Markdown、节级跳转、键盘导航、右侧密度刻度条与按会话记忆的阅读位置。纯只读 UI：不接触提示词与工具结果，不向提供方发起请求，只写自己的 localStorage 键。

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。

一个或多个孩子的英语生词库，面向 DSH 0.2 及以上（0.2.0-rc.1 / 0.2.0-rc.2 实测通过，含桌面版 GUI；0.1.7 ~ 0.2.x 均可使用）。1.10 新增语音发音：记忆卡与在线答题页里，每个单词、每句例句旁都有一个 🔊，点了用 Windows 自带语音朗读——离线、不联网、不调模型；出卡/出卷时还会在后台把整批音频预先合成好，点击即秒开。1.11 新增：词库页一键批量选词（每次 +10 个、从上往下、最多同时 50 个，带实时计数）；考试做错的词可一键出成「能发音的在线复习卡」（在线点读页 + 可打印 PDF）；卡面英文例句下方带中文对照。课本/作业照片上被荧光笔或红笔标出的词按标记找出来，翻译后进本机 SQLite，并累计出现次数；剪贴板点选、拍照、对话三种录入进的是同一本库。高频词按次数浮现，连对三次自动标记「已学会」；勾选任意若干词可出记忆卡（拆解块 + 每块真实 IPA 音标 + 7 年级英文例句 + 荒诞梗，A4 每页 8 张），输出 HTML/PDF/Word，并可出一份四选项按词义互斥的打印试卷作答。在 0.1.5 上设置面板不会出现，可改装 dsh-word-vault@1.0.2。

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

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

跨会话工作状态显式持久化：目标、决策与下一步从宿主事件自动捕获，或由模型经 work_state 工具主动记录，/checkpoint 随时可查。

会进化的项目级 Agent：以 SDD 规格驱动掌舵全流程，内置 16 个技能覆盖澄清、PRD、issue、编码、定位、验收、审查；会记忆、会沉淀，越用越懂你的项目。

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）。

任务开始时自动弹出的 5 个休闲小游戏（数字华容道、数独、贪吃蛇、舒尔特方格、数字记忆），支持跨会话自动保存进度。

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。

愿望与任务管理的 Agent Preset 组合包：在对话中创建愿望/任务、机会日打卡、微行动，并附带记忆存储与 Web 端进度图表。

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。

分层长期记忆 MCP 服务器：原始对话 → 任务片段 → 每日总结 → 主题索引；本地 MiniLM 384 维嵌入或 OpenAI 兼容 API，语义 + Jaccard 回退检索，一条命令安装为 DSH 插件。