插件

为 DeepSeek Harness 提供原生 Graphify 知识图谱支持，包含 10 个代码智能工具、拓扑搜索、核心节点发现与 PR 影响分析。

多 Agent 共享一个 Obsidian vault：零依赖 Python core（检索/晋升/裁决/遗忘）+ vault 模板 + dsh 插件（memory_search/show/submit/status）。

给所有 AI 工具和 Agent 共用的一层记忆：注入 Context Bundle、提示时检索、MCP 工具与回合结束 DSH 线程捕获。

把 DeepSeek Harness 接入 Busabase：检索工作区知识、操作结构化记录与应用、将写入提交为可审阅的 ChangeRequest，并在实时卡片中查看结果。

把 TiddlyWiki 5 变成 DSH 的持久知识库：十个 tiddlywiki_* 智能体工具（带过滤的检索、读写/批量/改名/删除、最近、标签，以及 git 同步与冲突解决），GUI 中央栏经同源代理内嵌完整 TiddlyWiki 编辑器，右侧栏知识库 Tab，会话级汇总本会话读写过的笔记，快速笔记卡片支持草稿自动保存，另可选剪藏书签（选中图片一并存为二进制附件）——全部由自动提交的 git 仓库支撑。

一个受管的智能体蜂群（swarm）：六种专职 DSH 智能体——编排、规划、知识库桥接、开发，以及方案评审与代码评审——把需求转化为严格阶段流水线；每阶段交付必须先以结构化证据自证，下一阶段才放行；评审只读、代码仅评审通过后合并，追加式事件日志支持全程回放与审计，实时看板同步展示。其设计灵感源自 Hermes Agent kanban。

面向 DSH 与 Codex 的技术预览版本机图记忆：每轮前从用户全局与当前项目作用域召回证据，分别保存 USER 与 ASSISTANT 记录，并保留项目、会话、角色和来源信息，用于可视化图谱与带证据引用的知识页。

面向 DSH 与 Codex 的技术预览版本机图记忆：每轮前从用户全局与当前项目作用域召回证据，分别保存 USER 与 ASSISTANT 记录，并保留项目、会话、角色和来源信息，用于可视化图谱与带证据引用的知识页。

DSH 通用知识库插件：导入 md/txt/json/yml/docx/pdf、目录化管理、FTS5 全文检索（BM25）、Web 管理界面。

知识库驱动的 Agent 预设：wiki 长期记忆、网页知识库、管理页、可选界面润色。

Karpathy LLM Wiki 模式的 DSH 知识库系统：wiki-write/wiki-search 技能引导模型写读 Obsidian wiki，零依赖管线（lint/索引/mnemon 记忆体同步/质量闭环），极简生命周期插件注入守则与知识预览，Ollama 兼容代理接 SiliconFlow 语义召回。

一个 Obsidian 风格的知识库：摄取资料，让 LLM 构建并维护互联 wiki，并基于它提问。

Obsidian wiki vault 原生工具：wiki_query、wiki_write、wiki_rename、wiki_scaffold、wiki_archive、wiki_lint 覆盖 BM25 链接图检索、带 sha256 源追踪的簿记式写入、全库改名、模式化脚手架、源归档与健康检查，并内置跨进程锁与可选 git 自动提交。

DeepTutor 学习辅导桥接插件：通过 deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note 工具为 agent 接入深度讲解、自测题、学习路径规划、个人知识库检索（RAG）与笔记归档。

为 DeepSeek Harness 提供业务知识网络上下文：将会话绑定到 OpenBKN 知识网络，通过受管 MCP 工具查询对象与指标，并为每轮回答打开可溯源的执行事实与业务上下文图。随 OpenBKN Runtime 发布；溯源视图需企业版 License。

把 Codebase Memory MCP 代码知识图谱接入 DSH，并用防抖文件监视器自动保持索引新鲜。MCP 桥接部分仅支持 Windows（监视器跨平台）；首次启动会经 npx 自动安装所需 npm CLI。

DSH Desktop 增强插件：在会话里补上「事实到位」这一步。约束按需注入，闲聊轮不额外加 token；注入分层（系统段只放恒定内容，易变内容随对话尾部快照下发），前缀缓存每步可用。 纪律层：判定请求类型（问答/查找/讨论/诊断/执行）并划边界，问答轮不改文件、诊断轮不越权修复；引用本次没打开过的代码行、对没见过的符号下否定断言、需求条目与交付物对不上、把「我没查」包装成「待你定」，都会被当场点出；输出给人看——代号与字段名首次出现要用一句人话说明。 记忆与知识：上下文占用 75%/90% 预警并导出会话记忆（新会话续一句「继续」即可接上）；按工作目录跨会话累积项目知识，自动沉淀、可点名删除。 可检查的产出：任务契约 / 改动记录（自动入账，未验证的在交付时点出）/ 假设记录（下结论要过证据闸）/ 设计决策。 仪表盘与人设：路由判定、触发器命中、块装配落 lume-metrics.jsonl，lume_metrics 可查；人设由聊天记录、小说、剧本、设定文档蒸馏，含长期与临时记忆、记忆星图、角色卡导入导出。

基于代码库知识图谱的 read_graph 工具（CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL 关系）。

DeepSeek Harness 的判断内核：认知循环让判断有来处、反馈有归因、规划收口；海马体把运行经历沉淀为可复用知识；人格卡可自定义姓名、性格与沟通风格。需要 DSH ^0.1.0-rc.7。

知识库筛子：把 md/txt/docx/pdf 文档做成可审计、确定性检索的知识包（原文 + FTS5 SQLite），只提供三个纯计算工具

面向 agent 的本地代码知识图谱：把代码库（Python/JS/TS/Go/Java/Rust）解析进 SQLite 索引，回答调用者、被调用者、依赖、反向依赖、影响面与全文检索问题。

兰亭 CLI 命令工具化 + L0 守卫：记忆面 9 工具 + 质量面 6 工具（defineTool 注册）+ 直写/直调守卫。

为 DeepSeek Harness 提供 Cherry Studio 风格知识库：文档管理、分块、向量化、检索与浏览器管理面板。