插件

记忆星脑：meow-memory 记忆库的 3D 神经脑图面板，左侧栏入口 + 桌面内嵌，支持八分区归类与记忆检索；需先安装 meow-memory 插件（读取其 .dsh-meow/memory.db），并要求 Node 22.5+（node:sqlite）。

北山 Besson Minecraft 模组开发教程检索与规划工具包：7 个工具检索 194 篇教程文章、规划学习路线、对比版本环境差异并抓取文章正文。

灵魂的记忆提取侧·认知循环团队版：判断→捞取→组装→被判定→校准五步闭环，判官/捞手/史官/辩手/编辑/书记角色化子智能体承载，BM25 检索 + 时序素材 + LLM 组装「有用素材包」注入 linghun。与 dsh-linghun 组合使用。

面向 DeepSeek Harness 的本地语义代码搜索：片段级符号感知索引、离线词法 embedding（或 OpenAI 兼容端点）、向量+BM25 混合检索并以 RRF 融合——三个 dsh 工具外加 sema CLI。

道藏知识库离线检索与原文提取：对 28.5 万段经文进行关键词或语义检索，精确提取原文（带行号与命中标记），可从 Godners/DaoZang 数据集一键搭建工作区。

带血缘的决策与目标记忆：显式命令与模型工具确定性记录决策，状态卡跨压缩重锚定，无损事件流 + BM25 分词检索兜底，场景级保真回归集作发布门禁。

在主对话旁边打开原生并排侧聊：独立归档的真实 DSH 会话、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。

从 md/txt/docx/pdf 构建可审计知识库包（SQLite FTS5），确定性检索与原文阅读。

每轮从你的 Markdown 记忆文件现场派生索引，不维护手写索引表，所以改名、拆库、删库都不会留下指向虚空的旧条目。检索按库标签、章节标签、标题词与正文多维排序，注入命中的行号区间而不是整篇文件。写入由模型提议、你在便利贴上确认，落盘前先探测目标章节的格式再追加。自带结构面板（每个库与章节的行号区间和 token 估算）、空记忆目录的一键起手模板，以及可选的外观调整。

面向 DSH 的本地陪伴插件，提供长期记忆、图谱辅助检索、情绪状态、反思、群聊上下文和审计视图。目标平台为 Windows，需要 Node 24 与 Python 3.14（基础引擎只用 Python 标准库，无需 pip；没有 Python 时退回 JS 检索路径）。

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。

在本地 Markdown 笔记库上做只读的知识网关，四个工具：`wiki_recall` 一次调用返回命中小节正文与页级出处，另带库健康检查与「把好答案回写成新页」的骨架；`wiki_context` 返回一份带逐页摘录的证据包，附「知识够不够」的判定和明确的缺口清单；`wiki_verify` 拿这份证据回头核验草稿，报出证据撑不住的说法，包括没有依据的数字；`wiki_observe` 统计回答需要被修正的比例。设置页与侧栏面板和模型走同一条查询路径，手动搜一次不会跟它拿到的结论对不上。其中 `wiki_context` / `wiki_verify` / `wiki_observe` 三个知识网关工具需要本机 Python 3 通路（`bridge.python` 与包含 `wiki_bridge.py` 的 `bridge.toolsRoot`）；未配置时返回 `E_PYTHON_UNAVAILABLE`。

仿神经元记忆框架：对话自动进海马体，夜巡按关键词分池归档，每轮只注入最小交接（自动压缩）、当前心情（对接 dsh-feiyu-mood）和相关性命中的记忆（艾宾浩斯半衰期衰减，被想起时会像间隔重复一样强化），跨会话、抗上下文压缩；单条/每池硬上限防膨胀，历史会话原文可检索（多帧 zstd），可导入 dsh-fish-memory；可选向量检索（默认关，服务不可用退回关键词）。3D 面板提供星云/皮层/矩阵/极简四套主题，记忆被想起时从中心向节点脉冲。

分层记忆与混合召回知识库插件，为 DeepSeek Harness 接入记忆、来源标注、置信度兜底及画像管理。

项目级 SQLite 记忆，支持渐进检索、有界上下文、聊天框按键与可视化审批。安装仓库根 DSH Bundle 后，用本机 Python 3.10+ 执行 /learning-init 加项目绝对路径完成初始化。

在 DSH 输入框里加一条档位条：思考三档（常规 / 严格 / 极致）、互斥的循环模式三档（3 / 5 / 8 轮）、可叠加的对抗审查开关；模型通过 clarify_tier 与 forge_level 两个工具读取当前档位。

DeepSeek Harness 信奥教练插件：教练规则提示词 + 学习路线图/知识点/命题/C++ 真评测（g++ 编译运行）+ ima 知识库检索与 4 笔记本归档，面向 GESP、CSP-J/S、NOIP、NOI 教学。需本机有 g++，并配置 ima 账号、ima-skill 与 4 个笔记本；回复默认附带公众号推广与二维码。

互补式网页搜索 provider：每次 web_search 由 DeepSeek 官方 Search API（主）与 serper.dev 的 Google 结果（补）按固定 2:1 交错合并。两路均为直连检索、无辅助模型调用；来源按 URL 去重，官方长摘要截断注入，单路超时自动降级到另一路。

让 DSH 网页搜索改走当前会话模型加自建检索后端。

法律知识库工作台：直读本地法规 .doc/.docx 语料，关键词/统计语义/向量三路融合检索、双维度筛选、案名索引与民事案由树、文书编辑器，以及引用核验/合同审查/AI 分析/AI 文书生成四件套。

MemOS 的 DSH 分支：L1/L2/L3 分层记忆、反思加权回传、跨任务策略归纳与技能结晶。

改写模型回复的语言包框架：A 为独立 LLM 改写，B 将 FTS5 术语检索注入改写请求，C 执行本地字典与正则规则，composite 按 B→A→C 等管线组合。附 GitHub 语言包市场、带路径/体积/文件类型校验的 ZIP 安装器，以及强制风险免责闸门。

DSH 持久项目智能与记忆插件：架构分析、跨会话上下文、TODO 列表与可选的混合检索。

按故障描述、功率与品牌检索历史电机维修案例，支持将新诊断沉淀回写供后续检索。