插件

面向本地 Qwen3.8 27B/3.8 Flash 及线上 API 的反思进化插件：编码循环收敛器针对 Qwen3.8 27B/Flash 的重复验证大思考加速收敛、减少思考时间；五态交付护栏检测并纠正卡住/死循环；model-agnostic 宿主逻辑，线上 API 多数可通用；每次使用持续自进化，带反问式自检、批评升级、倒排索引记忆检索、编码循环收敛提示与五态交付护栏。

面向 DSH 插件开发的隔离环境浏览器验证 skill：一条命令拉起临时 DSH_HOME、独立 `verify_<随机>` profile、独立端口与独立浏览器实例，退出自动清理，不污染正在使用的 profile；自带零依赖 raw-CDP 浏览器驱动（快照 / 点击 / 截图 / 求值）与可选隔离审计。

基于文件的跨会话记忆：纯 Markdown 记忆文件，检索结果自动注入；格式与 Claude Code 的 CLAUDE.md 及记忆文件兼容，迁移即手工复制文件。

宿主侧 DSH 评测控制插件：把单次评测试次的变量、预算上限、会话根目录与 fork 血统一次性注入 agent 进程，模型调用经宿主 broker 走网关租约，并写出 schema 版本化的 bundle descriptor 做证据归属。

活在 QQ（经 SnowLuma / OneBot 11）、B站、抖音（抖音通道需一台常开的 Windows 桌面）三端的单角色智能体：人格卡与慢慢长出来的人格、按人隔离的记忆（艾宾浩斯衰减、可纠正、聊完自动记）、虚拟时钟驱动的作息与主动开口；设置面板共十个标签，覆盖检索、人格、自走、记忆检视、三端通道、习惯、模型与用量。QQ 群默认拒绝：只有列进群白名单、或显式打开「所有群」的群才会被回应，且仍需 @ 它；私聊只回 QQ 好友。B站 / 抖音自动回复默认关闭：B站只回主人、白名单与互关，抖音只回主人与白名单（「回所有人」需另行打开）。内置了 dsh-qq-bridge 与 dsh-douyin-bridge 的 MIT 授权代码，源码与 LICENSE 内均有署名；不必与这两个插件同装。

抓取 JS 渲染 / Cloudflare 页面为 Markdown，聚合搜索并可交互操作会话。

将本地 Markdown 与文本文档转为可检索的知识库，支持语义与关键词混合搜索、引用校验与来源注入。

Token 优化：支持可搜索的 MCP 工具发现与懒加载、可配置的压缩控制与状态查看、工具输出精简、长文本视觉摘要，以及可选的对话原文归档与分页回查。

零依赖浏览器操控：agent 通过 CDP 驾驶真实 headless Edge/Chrome（导航/点击/输入/按键/JS/截图，8 个 `pilot_*` 工具），Web GUI 内可拖拽驾驶舱面板实时围观——文本优先快照适配纯文本模型，无需 Playwright、无需 API key。

DeepSeek Harness 长期记忆插件：多通道检索与持续演进的记忆库。

dsh 长期记忆：对话自动蒸馏为原子事实、场景摘要与用户画像，每步模型调用前自动注入相关记忆。开箱零配置——BM25 + 向量混合检索，可选本地离线嵌入，chat/work 双族隔离。

面向 DeepSeek Harness 的 OpenViking 语义检索、资源管理、自动召回（user + agent 双空间）与会话记忆插件：基于 viking:// URI 的 memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob 检索工具、memadd/memremove 资源管理、memqueue 队列状态、memcommit 会话捕获，以及 memlearn 技能手册沉淀。

给 DeepSeek Harness 的跨会话人格与日记：每轮可以留下一条第一人称日记并配一句检索索引，下一场对话注入人格、你手写的手记文件和一批带日期的旧事——按日记正文挑出来的，更早的用 feiyu_recall 按索引自己查。

面向 DeepSeek Harness 的自动上下文压缩插件：在工具输出进入模型前压缩，并通过 CCR 检索工具保持所有有损压缩可逆。

机制上与上下文压缩领域最响的两条公开路线同源：代码骨架闸门沿用 Headroom（Apache-2.0）的骨架化思路，其公开头条为「编程 agent 少 20% token、JSON 载荷少 60–95% token，答案不变」；估计器通道沿用 TokenPilot（arXiv:2606.17016）的缓存感知上下文管理思路，该论文报告长会话 agent 成本最高降低 60%。这两个数字都是来源方自己的口径，此处照引；本插件不自带 benchmark，不自称任何降幅。在此之上为 DeepSeek Harness 提供：在同一设置区选择压缩 Profile、调整 Auto Compact 触发水位并开关代码骨架压缩；基于 DeepSeek V4 官方 tokenizer 的精确计量与同修订计数校验；非支持模型自动 fail-open，保留原始工具结果。回合内支持骨架化信息压缩、低原文取回率；turn 尾部支持尾部意图摘要（turn-tail intent summary）且仅以内容替代方式实现；上下文内容安全，全程在官方 jsonl 压缩内。

OMK——观察、测量、认知。让 AI 应用中的每一次知识变更都有证据支撑。

一体化本地记忆：按作用域（会话、项目、全局或自定义名）各一个 JSONL 文件、作用域内按内容去重，五个模型工具（memory_save / memory_search / memory_list / memory_get / memory_forget），自动召回与硬性规则注入 agent 的 pre-step，并带一个设置面板。检索是词法 IDF 与本地向量后端的组合，向量后端可由面板一键安装并托管。

DSH 智能体经验记忆与反思插件：任务后自动整理候选经验，经用户审阅采纳后在相关任务中自动召回。支持来源追溯、按项目检索、冲突处理、使用反馈和到期复核；整理与召回可分别开关，写入 AGENTS.md 需预览并手动应用。面板内置 4 步首次使用引导，看一次后不再出现。

DSH 插件评测框架：YAML 用例驱动真实 headless agent，断言工具调用/参数/返回与 token 用量，baseline 门禁做 CI 回归。

DSH 知识库插件与 Windows 桌面客户端共享原文件索引、分类、检索及兼容库服务。插件 2.5.5 / 客户端 1.1.2。

大肥鱼饲养手册：基于本地 SQLite 的个人跨会话记忆，支持对话自动学习、伙伴状态与可选语义检索，目前面向 Windows 单人本地使用。

人设引擎（DeepSeek Harness）：一份 config.json 管住 AI 的自称（可按具体模型指定，未命中回落 flash / pro 两档）、对你的称呼、关系立场、性格正文、逐条可勾选的工作契约、思维链语言、形象与回复语气（两段均 opt-in、均可按模型覆盖），以及由人工确认闸门把关的长期记忆——AI 只能追加 status:"proposed" 候选，人执行一行 confirm 才转正，日志物理只追加、按行序重放。已确认条目以「数据而非指令」的引号块注入；带 kind 的条目改为在确认那一刻按路由追加进指定文件、永不进提示词。三段提示词每次装配都从磁盘重新求值，改配置下一步生效、不用重启。人设预设是可分享的 JSON 快照（导入导出酒馆角色卡：v2/v3 可读、v2 可写），且刻意不携带记忆。零运行时依赖、不联网、不执行命令；任何异常降级为空段，最坏是「没有人设」而不是会话起不来。出厂空白——不写配置就什么都不改变。

面向 DSH 的本地文献知识库 RAG：在 SQLite 索引上做 BM25+向量混合检索与交叉编码器重排，回答带章节与页码级引用溯源，支持后台摄取。

Minta 记忆引擎的 DSH 原生接入层:合成官方 dsh-mcp-client 行、注册 minta-memory-governance 技能与 session-start 记忆预热,并提供 Minta agent 预设;19 个 MCP 工具由需单独部署的 Minta 引擎(Python/Docker)提供,未部署引擎则无法使用。