插件

DSH长期联想记忆：本地纯文本保存原始事件、类型化记忆卡和实体页，在「设置→记忆图谱」配置，会话记忆页签可视化；无需构建。

本地优先、文件原生的 DSH 长期记忆，提供每回合预检、紧凑上下文注入、引用、人工批准写入、手动汇总、夜间只读维护，以及一个知识视图只读、可编辑工作区配置的 Web 面板。

给陪伴型 agent 的日记 / 叙事记忆：按天、按 scope 写「自己视角」的话，每条尽量能回指到当天的消息；附带只读日记页（简笔画 / 照片跟着句子走）与接地审计。

面向 LLM Agent 的持久化 RAG 增强长期记忆层，支持全息记忆、状态槽位冲突检测与时间线检索。需要 Python 3.10+，并先在仓库里建 venv 执行 pip install -e ".\[dev]" 装好 Python 依赖后再启用插件；仓库自带安装脚本为 PowerShell（Windows）。

各模型共用 Claude Code 兼容记忆：分层指令与规则、MEMORY.md 完整写作指导、恢复/压缩刷新及可选召回。

块记忆式长期记忆：一件事一块，写进本地只追加的事件账本，再派生块视图与索引，历史全量可回溯，进入上下文的只有匹配的那几块。模型用 memory_remember 记一条、用 memory_recall 取回相关的几条，每步之前还有一次自动召回。数据留在 ~/.beme，不连外部服务，不需要 API key。

深鲸记忆：跨会话热记忆，每轮注入 MEMORY/USER，经 memory 工具读写；体检、瘦身归档、记忆包、诊断报告及只读文档。本地明文、零依赖、不上传。

DSH 的 Codex 风格文件长期记忆：两阶段 LLM 提取、整合 MEMORY.md 手册、提示词注入摘要，以及搜索／读取／列表／笔记工具。

ReMe 形态的 DSH 长期记忆：Markdown 工作区、BM25 召回、轮次捕获和定时整理。

面向「纯文件（markdown 卡片 + git）长期记忆库」的只读增强插件：memory_find 检索工具、一小段受预算约束的记忆库摘要注入，以及带概览/健康/开关的设置页。

按项目隔离的本地记忆，支持审核后检索、来源追溯、可回滚整理与通用 Cordis 服务；Harness 适配提供搜索和设置页，可选接入 Brain。

DSH 永久记忆插件，支持向量搜索、LLM 反思和知识页面生成。