插件

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。

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。

写文引擎：用独立 DeepSeek key 分流并发生成草稿/细纲/点子，设定与伏笔管理、语义向量检索、书库（饲料区）、用量总账、机械校对与本地连载计划。

在主对话旁边打开原生并排侧聊：独立的真实 DSH 会话、原生界面、按需读取父会话上下文、选文引用与保留或删除的生命周期。

通过 OAuth 将 DeepSeek Harness 接入 3Chat，查询客户与会话、读取沟通上下文、确认后发送消息并跟踪批次进度。

项目罗盘 — 静态扫描代码库并构建依赖图，生成带 path:line 证据引用的架构、模块、调用链与上手指南，并基于本地检索索引提供项目级问答（默认不联网、不调用 LLM，LLM 叙事为可选项，需手动开启）。

meow-memory 的只读语义检索增强层：为本机记忆条目与对话轮次建 bge-m3 向量索引，提供记忆图谱与逐字原文召回，绝不回写记忆库；需与 meow-memory 搭配使用。

网络工程师助手预设 + 四厂商（迪普/新华三/华为/锐捷）交换机路由器命令知识库：32 篇文档随插件以技能形式分发（含来源链接与 verified 分级），KB 优先检索、跨厂商语法对照、拓扑与回显截图识别、联网查官方手册并注明出处、高危命令强制 ⚠️ 风险标注；只回答网络工程主题。

文献研究工具集，注册 26 个模型工具，覆盖 PubMed、Europe PMC、OpenAlex、PubTator3 与 Semantic Scholar：字段语法检索、ID 互换、残缺引文定位、引文格式化、MeSH 与相关文献追溯、PubTator 生物概念归一与关系查询、Europe PMC 与 Semantic Scholar 翻页检索、全文获取，以及开放获取 PDF 发现（可选下载）。统一检索会跨源去重，排序依次按跨源命中、相关度、被引数；会话知识图谱带 PubTator 概念富集，可提交为持久用户图谱并渲染为 Mermaid。多数数据源无需密钥。

给 DSH 用的昔涟主题 agent，包括可自定义美化主题（配色、壁纸、粒子效果、背景音乐、打字音效）与代码安全扫描。拥有世界书、长期记忆与说话方式修正（一千个人心中有一千个昔涟），剧情检索增强回答。

把本地 Obsidian 仓库变成专属 RAG 对话面板：侧栏一个完整页面，左侧笔记浏览、中间检索增强对话、右侧引用原文；检索用完全本地的 BM25 加中文 bigram，回答走 DSH 模型通道，\[n] 引用可点击，索引按 mtime 增量更新。

让 DSH Agent 通过 Mineflayer 进入 Minecraft Java 服务器，在实时游戏画面旁查看原生推理与工具，配置人格、按服务器隔离的笔记及可选本地生存知识检索；复用宿主模型，安装本身不连接游戏或启动推理。

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。

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。

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。

DSH 的长期记忆，全部存成纯文本 Markdown。真实的用户/助手对话会零模型调用地落进按天切分的会话文件，再由一轮 LLM 抽取沉淀成记忆，每轮注入系统提示。检索在本地完成（中文二元组 + BM25），分索引、摘要、全文三级，模型只为它真正要看的细节付费。记忆带优先级；P0 与用户手写的条目永不被自动改动，遗忘是把条目标记为 stale 而不是删除，整条链路都能在 status.md 里审计。六个工具覆盖检索、写入、状态、抽取、反馈与技能库；当一组记忆够格变成技能时，回合尾部会出现一张卡片，点一下当场写出 SKILL.md，经你确认后才装进技能库。学习默认开启并跟随对话模型；关掉总开关即完全不用 LLM，而原始问答照样落盘。失败会写进提示与 status.md，不会被吞掉。纯 JavaScript，除 harness 自带包外无第三方运行时依赖。

DSH 内置版 Obsidian 知识库：agent 把对话、文档与网页蒸馏为结构化 .wiki 知识图，支持检索、图谱导出、笔记编辑、增量构建与多库管理。

任务驱动的插件配装引擎：双路检索 + 组合评分，检测冲突并导出可复制的安装命令。

Markdown 笔记的双知识图谱 RAG，带半衰期记忆衰减：前置依赖 + 相似关联双图（P/S-Agent 遍历）、段落级匹配、ngram/embedding 混合检索、显式权重反馈闭环——原生 Cordis 插件，npm 包 @eqman00003/knowlp-rag。

给 DeepSeek Harness 的可逆上下文折叠 + 外部记忆：工具输出与模型回复折叠成一行可展开的摘要（12 个长会话实测 52×），会话事实沉淀成可像文件一样浏览的带证据记录（rcs:// 寻址、L0/L1/L2 分层、每条事实可回查来源）。

面向 Windows 版 DeepSeek Harness 的 QQ 机器人控制台，提供 NapCat/AstrBot 部署、GPT-SoVITS 对接、人格编辑、本地混合记忆检索和三维记忆图。服务不会自动启动，默认不向陌生人开放工具权限。QQ 消息经第三方 AstrBot（astrbot_plugin_dsh）与 dsh-astrbot-ingress 到达 DSH，二者均按固定版本的源码部署。

五层意图识别流水线（规则、pgvector 向量检索、Jev 概率精判、微调仲裁、LLM 兜底），带场景管理界面、PostgreSQL 存储与可分发 API 服务。