插件

《习惯提示小模型》：本地小模型每隔几轮读一次近期对话，生成「习惯 / 重点 / 提示语」并注入系统提示词，训练与模型数据都在本机。需要带 torch/transformers/peft 的 Python 虚拟环境，以及用户自备的 Qwen3-0.6B 基座与 LoRA 适配器（插件不打包）；默认只在开启伴侣记忆（companion-memory）的会话里工作，路径没配好时静默不注入。

清除会话日志中的只写流式片段行，减少长会话加载对象数；替换前按 loader contract 校验精简日志，并保留旧文件为 `.orig`。

把超大 bash / job_output 文本交给外部 rtk 二进制压缩，原文写入 spill 文件供模型按需取回；rtk 缺失或失败时保留原文。

从系统里用 DeepSeek Harness 打开文件夹：Windows 资源管理器右键动词、macOS Finder 快速操作与 QSpace 服务，以及负责启动或交接桌面端的 dsh-open 启动器。系统菜单需在安装插件后运行一次注册脚本（Windows 用 install-menu.ps1，macOS 用 install-macos.sh）才会出现。

粘贴复制来的文件夹时插入完整路径文本，而不是尝试上传（支持 Windows 与 macOS）。

需先安装 dsh-mnemon。经验库记忆空间 Provider（dsh-mnemon），同时注册 exp_recall / exp_record / exp_feedback / exp_type 工具。

每次打开 DeepSeek Harness，自动把本机的 git 记忆目录和另一台机器双向同步一次——开机就有最新记忆，不用常驻后台。

把 WorkBuddy 的 SOUL / USER / MEMORY / topics（需已有 ~/.workbuddy/user-*-personal 目录）渲染进 DeepSeek Harness 的 system prompt，带字节预算与设置页；需先在 profile 中停用 AGENTS.md 加载器。

一个住在 DSH 里的赛博生命体：记得人、答应过的话和一起过的日子；有一个只读的家，分今天、她记得、她的房间、她是谁四个角落；可以经确认遗忘或恢复记忆，累了也能推迟或拒绝。需要 Node 22+ 和 DeepSeek API key；安装器与桌面通知仅支持 Windows。

DeepSeek Harness 的跨会话记忆：后台从会话中抽取耐久事实，按需召回相关记忆，维护分层摘要、persona 快照与承诺台账；数据默认留在本机，可选同步到自己的私有 Git 仓库。

为 DSH 添加内存无痕对话开关，桌面附件使用临时存储。

DeepSeek Harness 的会话运维：真正删除持久化会话（未分组、临时、归档、子代理四种筛选；运行中、仍在宿主加载中与属于工作区的会话默认拒绝删除），并在工作区之间搬迁会话（日志迁移、header.cwd 改写、workspace 注册表跟随）。内含共享的会话存储库。

在 DeepSeek Harness 中使用 Claude Code 自动记忆：每次请求注入索引，并提供写入和编辑工具。

为跨会话协作提供项目空间、会话接力、可查询的聊天记录与可编辑的共享记忆；自动记忆整理与接力判断需在插件配置里分别指定 memoryModel 与 sessionManagerModel 两个后台模型。

会遗忘的记忆插件：短期记忆 48 小时自动过期，长期记忆按艾宾浩斯/SM-2 曲线复习，久不用的沉进沉睡区（可唤醒）而不是无限撑爆上下文。长期写入停在审核中心，模型不能自行改写人格设定。

每五个不同的项目会话结束后自动复盘，积累有来源的经验与工作流草稿，并为后续会话带入项目记忆。

为 DeepSeek Harness 提供基于 Mem0 的长期记忆，支持 Platform、自建 Server 和本地 OSS 后端，带可视化设置、自动召回（从第一轮起）与保存、可编辑记忆摘要、Token 预算和每周记忆巡检（只删除本插件写入的记忆）。保存的文本会先脱敏；记忆摘要是稳定的系统提示段（plugin:dsh-mem0:profile），召回是最后追加的独立 mem0:recall 块，不破坏已缓存的提示前缀；召回与保存都有超时（recallTimeoutMs、addTimeoutMs）。安装 dsh-strata 时，召回大小遵循它的 strataBudget 额度；可选设置 captureStrataFolds（默认关闭）还会把它的折叠摘要存为记忆。

为 DSH 提供本地任务检查点与有界恢复，并可选启用 L0–L3 层级记忆、依赖感知检索、先修知识上下文和六个按需启用的记忆工具。

把会话变成左侧栏里的文件夹：可分叉出独立分支（完整复制 / 压缩记忆 / 只继承开头），并以树状浏览。

把 meow-memory 的七层记忆库实时画成 3D 星图，光点可拖拽、可按层筛选，点开可看全文与元数据；需先安装 meow-memory 插件，并要求 Node 22.5+。

把DeepSeek带进Instagram：为DSH Agent提供Instagram生活。

五段预算制的自我叙述记忆（共 800 字，不是整段上下文）：模型写给自己看的第一人称自述、从已采纳记忆聚合的「关于你」画像、与本机环境事实分开的画像、按热度排序的结论、以及习惯。每条注入的事实都能回溯到具体事实 id，可一键退役；画像可手改覆盖，自述则是可清空的纯文本行。事实按使用与时间衰减，但可信度不随时间变。你说过的长期要求会被自动识别成候选（永不自动采纳），互相冲突的两条并排留着。另外带出处的历史检索、只解新增帧的增量索引、必须有指针的温层摘要、能说清哪里坏了的体检，证明注入还活着的心跳，以及能整体搬到另一台机器的导出/导入。

为 DeepSeek Harness 提供分层的全局与工作区记忆：Web 面板中查看、控制条目并调整记忆整理与整合设置；索引常驻上下文、详情按需加载，每个对话手动选择要加载的记忆层。

统一长期记忆中枢：自动捕获对话沉淀为 L0 原始证据，后台分层蒸馏为 L1 事实 / L2 场景 / L3 画像（层数可配），BM25+模糊混合检索召回，13 个 memory_* 工具，记忆谱系可回溯到原始记录，可选 Hindsight 云记忆后端，内置记忆管理面板（设置页、侧边栏、独立整页三入口）。