插件

修复并预防 OpenAI 兼容网关流式返回空 tool_call id 导致的 DSH v4 会话锁死：在 llm/stream 拦截点纯内存合成一致的 call_<sha256> ID 补全 tool-call-delta 与 block-end，并在仓库 tools/ 下附带离线会话修复与校验脚本。

让 agent 通过 macOS 辅助功能 API 读取最前窗口的应用、标题、URL 和文字，并可选开启本机屏幕记忆供其检索。

经验与技能引擎：左侧栏「经验库」控制台，注册 exp_record / exp_recall / exp_feedback / exp_consolidate / exp_type 五个工具，数据存本地 JSON 文件。可选的 Git 备份（配置远端前不启用）会把经验库推送到你指定的远端；GitHub 登录用设备码，或使用存在本机设置里的 token。

面向 DeepSeek Harness 的本地优先记忆星图，提供图形视图、证据链、记忆体检与离线快照。只读地读取各工作区以及其他记忆插件（如 meow-memory 的 SQLite）的记忆库，只写入 $DSH_HOME/memory-nebula。会注册 9 个 agent 工具和一段系统提示（每轮带用法规则，读过几条记忆后再补充尚未读过的邻近记忆）；/export 与 /share 接口在本地服务上无需认证即返回完整记忆原文；可选的独立引擎监听 127.0.0.1:7890。

DeepSeek Harness 的本地长期记忆内核：明文笔记、限长索引、五个工具、可选的宿主模型整理，并保留可追溯原话。它会把每条不超过 32,000 字符的用户和助手消息以明文追加到 ~/.companion/cold/<日期>.jsonl，没有内置清理，并在每次的系统提示词里加一份笔记索引；基于模型的整理默认关闭，打开后会把这些消息发给当前会话的模型。

在 DSH 中提供 CPU（逐核）、内存、GPU、进程、磁盘占用与 STOP 结束进程的实时仪表盘，macOS 上另含逐进程能耗，并提供浏览器页面、侧栏面板与供其他插件注入的 systemInfo 服务。以 macOS 为主，Linux 尽力支持。仪表盘页面及其只读 JSON（含进程列表与所属用户、磁盘、已登录用户）不做登录校验，publicDashboard 设为 false 也只是拒绝非回环来源。STOP 只接受回环请求，会对你的账号有权发信号的任何进程先发 SIGTERM、宽限期后再发 SIGKILL，pid 1、DSH 宿主进程及其父进程除外。

Windows 上 Harness 网页界面的浮动可拖动传感器面板：左侧显示 GPU-Z 的 GPU 温度、频率和专用显存，右侧显示 CPU 温度、频率和系统内存。

基于 @rsrsai/memlite 的 DSH 持久本地记忆，支持 respire 流程、JSONL 因果树、Git 同步、Rust 兼容与四视图。

DeepSeek Harness 的仿脑认知架构，包含海马体式情景记忆、皮层式语义记忆、扩散激活召回、评价驱动的情绪、神经调质状态、大五人格及双过程判断。

DeepSeek Harness 本地记忆，约600 Token 缓存友好注入，支持三阶段巩固、间隔复习、时效判断、子代理改写 L0 心智模型及分类。

将 dsh-mnemon 的记忆空间、项目文档、运行时记忆及技能文件和数据备份到 S3 兼容存储或 WebDAV，并支持恢复。

宠物账本：成就只从 DSH 真实会话事件里长出来——工具连续失败、长任务完成、测试红转绿、提交并推送成功。每条成就可展开看会话 id 与当时的工具调用证据（命令、结果、耗时）；演示卡片是独立的内存数组，带「演示」水印，不计入成就也不落盘。今日任务按当天真实有效使用时长与实际跑过的命令类型生成，生成后冻结。host + client 双半、零运行时依赖、70 个测试，只写本机 JSON。

把官方 IAR C-SPY MCP Server 接入 DeepSeek Harness：在对话里编译 .ewp 工程、在模拟器或硬件上启动调试会话，并查看变量、寄存器、内存、调用栈与目标输出。仅支持 Windows，需要本机安装 IAR Embedded Workbench。安装配置需要 Python 3.10+、Git，并能访问 GitHub 与 PyPI。

自动识别本机 Hermes 当前使用的记忆工具，把技能与记忆实时接入 DSH，检索始终可用。需要 python3 与本机已装的 Hermes；对 Hermes 只读。

面向 DSH 的 AI 辅助阅读工作区：本地 TXT/Markdown/EPUB/PDF 书库、批注、提示词预设、长笔记、记忆、导出与伴读工具。

零配置的 codebase-memory 保鲜插件：会话开始时、以及每次切换工作目录时，自动刷新该会话自己那个仓库的索引，让每个会话里的每个项目都查得到与当前代码一致的图；索引重活仍在共享 daemon 里完成。

给 dsh-mnemon 做备份与恢复：它的三类记忆组件（记忆空间、项目档案、运行时记忆）可任选，打包到 S3 兼容存储或 WebDAV，之后可浏览备份列表并只恢复选中的部分。SQLite 库经 node:sqlite 的 backup() 在线复制，写入方同时写也不会撕开副本；每个文件带 SHA-256，上传前校验一次、恢复前再校验一次；恢复默认只做预览，写回数据库前会先删掉残留的 -wal/-shm。备份文件名是 mnemon-sync-<设备名>-<时间戳>.zip，多台机器备份到同一目录也能分辨来源。定时器只有一个，间隔从每小时到每周；凭据存在 DSH profile 之外的 0600 文件里；除 Node 外没有其他依赖。

为 DSH agent 的延续搭建结构脚手架：分层记忆（hot/index/judgments）、判断卡、接续包（handoff，含紧凑模式）、压缩审查。零依赖、纯文件、可迁移——换模型后靠文件重建"我"。不是记忆引擎，是自我延续的骨架。

把 DSH 的 Foxy 接入 Foxy Memory，支持跨平台召回、本地 JSONL 回退、平台筛选与记忆浏览。需先安装 dsh-foxy。

免审批的记忆归档：直接写 Markdown 记忆文件，覆盖前自动备份，一次调用即可把被取代的旧结论标成 status: superseded，旧备份默认保留 30 天后自动清理（可设大小上限）。可写范围硬限制在配置的记忆根内（默认 ~/.dsh/memory）。与 dsh-kb-lite 配套，后者负责索引这些文件并对 superseded 降权。宿主侧插件，无 npm 依赖；需要 Node.js 18+。

面向长期陪伴型智能体的记忆引擎：门控、固化、存储、检索、注入、衰减六个模块组成闭环——判断什么值得记住，把原始对话提炼成长期条目，召回时融合短期与长期记忆，并让不再被用到的条目逐渐淡忘。默认离线运行；设置了 DEEPSEEK_API_KEY 时，会把每条消息另发给 DeepSeek API 做判断与提炼。零运行时依赖、无需构建；同一份记忆库配三块可切换的面板——神经脑、记忆环、记忆星系——让你看得见它记住了什么。非商业许可：商用需获得作者授权。

把 DSH 全部会话记忆可视化为可交互的 3D 星云，提供神经元信号皮肤、按记忆量缩放的星云团、缩放分级细节，以及基于 SSE 的实时存取活动流。

基于 Hy-Memory 引擎的三层记忆（个人、项目、会话），每一步之前注入相关记忆。提供七个记忆工具（搜索、新增、列表、读取、更新、删除、遗忘），设置面板可分层浏览、编辑、查看变更历史、清理重复项；按写入实测统计 token；会话结束时由引擎生成会话摘要；并从最近的记忆中汇总用户画像。支持与 MemHub 互导。首次使用需要 Python 3.11+（或 uv，它会自行下载 3.12）安装引擎；卸载不会删除已存记忆。

把 aureth-labs/dsh-aurabot-qq 移植到 macOS（Apple 芯片）的分叉：同样是住进 QQ 的人设机器人（聊天、语音条、表情包、记忆、翻唱、模块），删掉了 Windows 专用代码。接 OrbStack 或 Docker 里的 SnowLuma 等 OneBot v11 网关，语音兜底用 macOS 自带的 say，超过 30 MB 的文件通过只对本机开放的临时下载口发给容器里的网关，翻唱环境（Applio、audio-separator、uv、Rubber Band、分离模型）按固定版本一键安装。与上游同包名、同插件 id（dsh-aurabot-qq），安装即替换上游，不能与上游同装；Windows 请用上游。