插件

工作区文档的本地语义索引（MD/PDF/DOCX/TXT）：FTS5 BM25 与本地嵌入混合检索、带行号命中引用、增量更新。

彩智科技深知可信智能出品的可信办公全家桶 dsh 插件：包含深知可信咨询（政策/法规/办事问答，带真实来源角标 + 可点击溯源 HTML）、深知可信搜索（权威政策/标准检索与深度研究，溯源 HTML + 干净 Markdown）、深知公文写作（正式公文起草/改写/Word/红头交付）三个 Skill；接口统一经深知可信工作台 MCP 转接（Bearer 认证），产物写入会话工作区，API Key 一次配置长期免注册；已发布 npm 包 dknowc-dsh。

按需取回薄层：context_query / context_slice / context_grep 三个工具读取已持久化的历史，引用可回放。

把解题当论文做：资料按检索阶梯登记（先本地后联网），别人的不足必须挂证据成为 gap，方案按加权指标交给确定性评分引擎打分，针对短板融合改进后用量化增量迭代；另附目录治理，把文件分成给人用与给 AI 用的两棵树。

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。

DSH 苏格拉底导师工具，支持引文检索、页面图像、章节索引、会话复盘和嵌入式控制台。教学行为由 dsh-socratic-persona 提供。

五层人格（L1–L5）、事件记忆（FTS5 与 Dice 混合检索）、认知滤网、技能卡与自固化资产包、毫秒级条件反射、三档安全降级、只读脑星图，另附可选的 VPet-Simulator 桌宠 MOD 桥。

爱莉希雅的记忆插件。给所有 DSH 会话共用一份可读可改的 MEMORY.md：双硬盘镜像、历史快照、跨进程写锁；条目按命中频率与重复强调在主文件与可检索归档之间双向流动；检索为关键词共现加 BM25 排序。九个分区（人设、要求、指正、教训、方法、请求、会话、方法库、导入文档），另有一个独立的「自我记忆」分区放角色的自我认知，优先级高于人设。内置可选装的记忆包（packs/elysia：61,903 字自我记忆 + 2,482 字人设，由 1,696 条经官方文本确证的游戏语音提炼，并对照 112,175 条游戏剧情台词语料核验）：默认不安装，装前自动备份，只写 identity / persona 两个分区，可卸载恢复。另含自有技能库与表情包库（图片需自行导入，插件不自带；按情绪自动分类，在合适时机自动发送）。默认开启：每条回复后弹出带头像的文字气泡，除非 agent 已自己口播，否则会多一次小模型请求（voice.bubble 设为 false 可关）。可选语音朗读需要本机 GPT-SoVITS 引擎（约 27 GB，需自行安装，必须有 NVIDIA 显卡；权重约 200 MB 由插件下载），默认关闭、引擎不在就静默降级，仅支持 Windows；自动选第二块盘做镜像同样只适用于 Windows（其他系统请自行设置 mirrorPath，否则没有镜像）。

给 DSH 的跨会话长期记忆：八层记忆、四本记事本、FTS5/向量/图谱混合检索、智能体驱动的自动捕获、写入生命周期 Hook、可选写入审计、项目空间、遗忘曲线与可视化管理页。完整的 FTS5/向量/图谱检索依赖随包附带的 Go 服务，而预编译只提供 Windows x64；macOS/Linux 需自行从源码构建，否则退回无 FTS5 的 Node SQLite，检索能力降级。

爱莉希雅的记忆插件。给所有 DSH 会话共用一份可读可改的 MEMORY.md：双硬盘镜像、历史快照、跨进程写锁；条目按命中频率与重复强调在主文件与可检索归档之间双向流动；检索为关键词共现加 BM25 排序。九个分区（人设、要求、指正、教训、方法、请求、会话、方法库、导入文档），另有一个独立的「自我记忆」分区放角色的自我认知，优先级高于人设。内置可选装的记忆包（packs/elysia：61,903 字自我记忆 + 2,482 字人设）——这份记忆不是手写的设定集，是从 1,696 条经官方文本确证的游戏语音（2.96 小时）里统计出来的：句尾「呢」390 次、问句占 52.1%、平均句长 25.5 字。默认不安装，装前自动备份，只写 identity / persona 两个分区，可卸载恢复。另含可选语音朗读（本机 GPT-SoVITS 引擎，默认关闭、引擎不在就静默降级）、自有技能库与表情包库（按情绪自动分类，在合适时机自动发送）。

按工作区隔离的个人知识库：每种身份一套本地资料库，导入 PDF、Word、Excel、Markdown、文本、网页和图片，自动切块并生成向量索引（SQLite FTS5 + 向量混合检索），对话里直接提问，回答带编号引用可回溯原文。本地存储，不上传云端；向量化需要本机 Ollama（默认 bge-m3），没有时检索退化为 FTS5 关键词。

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）。

DeepSeek Harness 的本地记忆插件：记忆、目录、画像、关系、待审五个分区；规则式自动沉淀，明确区分该记与不该记；父子分块的 BM25 + 向量混合检索；12 个工具读写同一份本地数据。

角色聊天记忆层：人格、语气、关系与摘要分开保存，原文全量归档并按需检索，附带 SillyTavern 角色卡导入和 OpenAI 兼容网关。

StartLux Decision：DSH 低成本判断层，提供工具授权、模型路由、委派、压缩、续接、检索、选技能、会话标题及思维链翻译九个决策点。

网络工程师助手预设 + 12 厂商 96 篇交换机/路由器/防火墙命令知识库技能（华为/新华三/锐捷/迪普/思科 IOS·NX-OS/Junos/Arista EOS/FortiOS/中兴/VyOS/MikroTik），支持知识库优先检索、跨厂商命令对照、拓扑与 CLI 截图识图、带引用的联网查手册，并对高危命令强制 ⚠️ 风险标注；仅回答网络工程主题。是 sososilencing/dsh-network-engineer 的社区延续版（见 NOTICE.md）；两者注册同一个 network-command-kb 技能和同一个「网络工程师助手」预设，不能与上游同装。

读取 Windows / Linux 本机 NTQQ（QQ 9.9.x）消息库，把群聊与私聊的聊天记录导出成 txt、csv、json、md、html 或 sqlite。包含十六个模型工具：qqnt_status 与 qqnt_doctor（环境体检与排障）、qqnt_extract_key、qqnt_index（建立或查看侧车索引）、qqnt_list_groups、qqnt_list_chats、qqnt_search、qqnt_stats（总量与月度统计）、qqnt_export_group、qqnt_export_chat、qqnt_export_batch（可以直接用用户说的名字指代会话，重名时不猜、返回候选）、qqnt_jobs（截图识别 / 语音转写 / 分块与嵌入 / 下载模型）、qqnt_media（取一个会话已下载的图片）、qqnt_storage（磁盘占用与白名单清理），以及做检索问答与时间线回顾的 qqnt_ask、qqnt_recall。127.0.0.1:46728 上的本地网页界面有六个视图：会话、导出、统计、问答、设置、模型与组件，另有任务面板、窄屏单栏布局、昵称 / QQ 脱敏、媒体打包、按天分文件、导出预设与 AES-256 密码压缩包；OCR、语音与嵌入组件按需装进插件自己的虚拟环境。需要带 sqlcipher3 的 python3（设置页可一键创建独立虚拟环境），数据库密钥从正在登录的 QQ 客户端内存中读取。

【DSH-elysia】所有会话共用一份 Markdown 记忆，含人设、要求、指正、教训、方法、请求、会话、方法库与导入文档九个分区；双硬盘镜像、历史快照、跨进程写锁，条目按命中频率与重复强调在主文件与可检索归档之间双向流动，检索为关键词共现加 BM25 排序。另含自有技能库（SKILL.md 操作手册，可选带护栏的 run.mjs 执行）、表情包库（按情绪自动分类，在合适时机自动发送），以及 1.10 新增的**记忆包**：插件自带一份可选安装的角色记忆（packs/elysia，61,903 字自我记忆 + 2,482 字人设，源自 1,696 条官方确证语音与 112,175 条剧情台词）。记忆包默认不安装，装前自动备份，只写 identity/persona 两个分区，可卸载恢复原内容。

提供社媒能力发现、价格预览、确认后读取、历史结果取回及来源表格；付费读取需要 BeatAPI key。

为 DSH 提供持续人格记忆，统一短期、长期与归档时间线，支持有界上下文加载、记忆检索和独立任务委派。

省 token 的网页阅读：底层是真 Chrome/Edge（CDP），一次调用读完多个页面、按相关性筛掉不相关的，只回一段带账本的摘要（实测省 80–98% 上下文）。真实搜索链接、登录态、截图、三档代理。

捆绑 kb-curator 技能，用本地三层知识库保存资料，未获用户批准前不写入索引。L2 检索层需另装 @kenz1117/dsh-engram，且引擎目前仅支持 Windows。

工作区语义检索：三个模型工具（`zg_search` / `zg_index` / `zg_status`）驱动 `zg` CLI 做 BM25 + 向量 + RRF 混合检索，并带一层 search-first 守卫——已建索引的工作区里，`grep`/`rg` 需要先成功调用一次检索。

以 MCP 服务器形态提供的代码库检索引擎：四个工具（code_search、code_outline、code_index、index_status），底层是 SQLite FTS5 索引 + BM25 排序 + 中文 bigram 索引，tree-sitter 按声明边界分块、增量重建索引，并带三层密钥过滤。bigram 索引让中文提问也能命中英文代码，且默认路径不需要向量库或 embedding 模型。需要先用 scripts/install.sh 装好本机 Python 3.10–3.12 引擎，并在 profile patch 里设置 CODERAG_ROOT。