插件

为 DeepSeek Harness 打造的本地优先、基于文件的记忆插件：支持 Markdown 记忆存储、可验证的信任机制、逐轮次回忆，以及可选的 SQLite FTS5 全文检索。

面向 DeepSeek Harness 的智能体团队任务工作台：侧栏看板与需求视图跟踪任务从待办、执行、评审到完成，把工作派发给编码智能体，并用本地 SQLite 承载多角色团队编排。

为 DeepSeek Harness 提供 md-report/1 报告的校验与渲染工具：把 Markdown 与声明的 SQLite/CSV 数据集生成单个离线可交互 HTML 报告或仪表盘，图表默认用 AntV G2、复杂图表回退 ECharts，并提供图表/数据/SQL 与数据表/数据/SQL 视图。

管理 Oracle、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server 与 SQLite 连接，提供驱动诊断、字段默认值/注释和需显式授权的智能体元数据浏览；需另建 Python 3 环境并安装对应驱动（SQLite 仅需标准库）。

真正删除 DSH 会话，而不是只归档（仅限 Windows）。一次清掉六处本地存储：会话日志、标题缓存、billion-context SQLite 索引（含 VACUUM）、侧栏注册表、成本台账、桥接日志。带预演、自动备份、逐字节回滚，以及「退出→删除→重启」全自动流程。

开启 dsh 内置但默认关闭的会话全文搜索后端（session-query-sqlite，SQLite FTS5），侧边栏放大镜即可搜索消息正文并附摘要，而不只是标题。

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。

DeepSeek Harness 的本地长期记忆：SQLite 存储、自动提炼、语义召回、纠错、可靠遗忘，以及内置记忆摘要弹窗。

基于本地 SQLite 的长期记忆：新会话自动注入项目相关记忆（噪声过滤），支持轻量规则或模型辅助提取，写入去重与反馈加权排序。Python 桥默认使用 $NEXUS_PYTHON 或 <DSH home>/dsh-runtimes/dsh-primary-runtime/dependencies/python/ 下的解释器（需 3.8+）。

微信工作助理：把你交代的事记进 SQLite 任务账本，按紧急度排序，到点提醒，从笔记里抽取人物与关系，并把任务分派给独立的助手会话。自带微信机器人通道（扫码登录，仅私聊）与整页仪表盘。

在右侧边栏只读预览 SQLite 文件与 MySQL / MariaDB / PostgreSQL / SQL Server 连接：表、分页数据、列、索引，列宽可拖动，从不写库。

DeepSeek Harness 双语论文阅读矩阵：本地 SQLite 文献库、PDF 页码证据引用和人工编辑。

DeepSeek Harness 的本地记忆插件：写下的内容按主题归档、与相关条目连边，召回按向量相似度排序（没装模型时退回词面匹配），数据存在本地 SQLite 库里。

把本地 CC Switch 数据库里的账号接进 DeepSeek Harness：Claude Code、Codex、OpenCode、Grok Build 的每个账号在模型选择器里各成一类，列模型与发请求时都会重读 SQLite 数据库，在 CC Switch 里换账号不必重启 DSH。需 CC Switch 与 DSH 桌面端。

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。

DeepSeek Harness 的 SQLite 长期记忆插件：按分类与标签增删改查、搜索、归档记忆，自动记录对话并分层压缩，带项目维度——检索默认收窄到当前工作区加全局事实。

跨会话、跨工程的长期记忆：turn/end 时非阻塞派发无感静默沉淀，写入本机 SQLite（FTS5 trigram 全文索引，含增删改同步触发器）供后续回合召回；记忆按项目作用域与全局树分层存储，并自带内嵌 Web 看板（插件自身起 HTTP 服务，非独立进程）用于浏览、图谱与受控删除。

DSH 本地文件夹知识库：把 Office、文本、PDF 与扫描件建成 SQLite FTS5 索引，提供 kb_search / kb_read / kb_list / kb_status / kb_session 五个工具与 Web 面板；仅在用户点名时检索，仅在手动触发时同步。

DSH Web 数据库面板：侧栏统一管理 SQLite/MySQL/Redis，含配置、连接池、SQL 和键浏览器，以及审批保护的代理工具。

DeepSeek Harness 的 session_search 工具：利用核心 SQLite FTS5 全文搜索历史会话，无需额外内存开销。

在 DeepSeek Harness 里读取 Google Antigravity 的 SQLite 会话并导入为原生侧栏会话，提供 list／read／import 工具与斜杠命令。

确定性跨会话转录检索：`recall` 工具全文搜索历史会话日志，带 cwd 授权边界、CJK 子串回退与降级直扫；每条命中携带 sessionId 与最新导出报告路径，与 export、eval 插件闭环。

跨 DeepSeek Harness 会话与项目共享的持久个人待办：使用 SQLite 存储，提供 Agent 工具、原生侧栏与对话尾部卡片，既可由用户自行管理，也可按需将单条待办交给 Agent 会话执行。

本地关系记忆工作台，一切 AI 写入先过确认闸门：AI 提取的记忆与新建的联系人都先进入待确认队列，由用户在界面拍板收录；素材逐字存档，AI 提取时逐条校验原话摘录溯源；已确认记忆聚合为联系人时间线、礼赠时机与往来视图。内置「关系记忆」agent preset 支持对话录入；默认 JSON 存储、可选 SQLite 后端，零生产依赖。