插件

将 DeepSeek Harness 接入 ReMe 本地优先、自进化的个人知识库：自动把已完成的主 Agent 对话沉淀为用户掌控的 Markdown 记忆，通过 reme_search 结合 BM25、可选向量检索和 wikilink 展开搜索对话与资料，并按日整理长期记忆。

将 DeepSeek Harness 接入 ReMe 本地优先、自进化的个人知识库：自动把已完成的主 Agent 对话沉淀为用户掌控的 Markdown 记忆，通过 reme_search 结合 BM25、可选向量检索和 wikilink 展开搜索对话与资料，并按日整理长期记忆。

读取本机上其他三十三个编程智能体已经写下的会话文件——Claude Code、Codex、Cursor、VS Code Copilot Chat、opencode、OpenClaw、Hermes、Kimi、Cline、Zed 等，包括安装之前的历史：提供 deja_recall、deja_session、deja_blame、deja_fix、deja_how、deja_remember 六个工具与 /deja 命令，并可选地把召回结果加入运行时上下文。本地 BM25 索引，不用大模型，不用向量嵌入，不联网（dsh plugin --profile web add dsh-deja）。

把其他 19 个编码 agent 的会话历史带入 DeepSeek Harness：基于本地索引提供召回、会话摘要与按文件历史工具，并可选择在每步前自动召回。

失败恢复记忆库：从真实工程会话中搜索和记录失败恢复教训，支持 BM25 + 语义 RAG 检索和知识库管理。

仅本地运行、零捆绑运行时依赖（仅使用 DSH 宿主 peer）且不调用外部服务的项目记忆：以 JSON 为单一事实源并自动生成 PROJECT_MEMORY.md、按 token 有界且按会话冻结的 Hot Memory 以保持 prompt-prefix cache 稳定、带查询缓存的跨项目 BM25 召回、可信 session/turn 溯源、可解释的写前重复/冲突治理、可编辑的重要度/置顶/标签/supersede/归档生命周期、可配置的顶层回合自动蒸馏，以及支持搜索、检查、诊断和实时设置的中英双语 Web GUI。

将 dsh web 变成 SillyTavern 风格的角色扮演前端，支持角色卡、提示词预设、世界书、人设、BM25 长期记忆和可回滚楼层操作。

dsh 长期记忆：对话自动蒸馏为原子事实、场景摘要与用户画像，每步模型调用前自动注入相关记忆。开箱零配置——BM25 + 向量混合检索，可选本地离线嵌入，chat/work 双族隔离。

本地文献知识库 RAG：10 个工具（kb_ingest、kb_search、kb_rag、kb_zotero、kb_dedup、kb_clear、kb_fetch、kb_scope、kb_stats、kb_status），BM25+向量+重排混合检索、DOI 可点击溯源问答，全本地 bge 嵌入 + 单文件 SQLite 索引。需要 Python 3.9+ 及 pymupdf、faiss-cpu、sentence-transformers（`npx dsh-kb-rag-install` 安装器会自动装好并预下载模型）。

面向 DSH 的本地文献知识库 RAG：在 SQLite 索引上做 BM25+向量混合检索与交叉编码器重排，回答带章节与页码级引用溯源，支持后台摄取。

跨会话记忆，零 token 确定性召回（bigram-Jaccard 与 FTS5 BM25 经 RRF 融合，中文分词精确）；重复观察会强化已有理解而非堆叠重复；过程性知识结晶为 SKILL.md，就地精炼升级，走 active-stale-archived 生命周期治理，归档可逆、可回滚。摄入与处置各有一档用户可选的自治程度，冲突与高重要写入始终交人工复核，任何档位都不会自动删除。需要 Node 22.5+。

面向 DeepSeek Harness 的本地优先持久记忆：在 pre-step 注入有预算上限的热记忆，使用精确匹配与中文二元 BM25 召回冷层，提供六个 Agent 工具，并以审批门禁、租约锁、恢复回执和只读治理与轨迹复盘候选保护写入。

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。

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。

跨会话明文记忆：确定性 BM25 关键词召回（无向量嵌入），memory_save/list/search/confirm/forget 五个工具 + 人工确认闸门，global/project 两层 JSON 存储（project 随 git 分享）。

只读 DSH Web 插件，可在对话中检查和搜索 Milvus 或 Zilliz Cloud Collection，支持标量、BM25、稠密向量与混合查询。

DeepSeek Harness 通用 Model Context Protocol (MCP) 桥接插件：支持 stdio/sse/websocket 协议，具备 10k 休眠伸缩引擎、亚毫秒级 BM25 工具检索、动态 Token 预算管理及实时 Web UI 仪表盘。

本地知识库管理：多格式导入、CJK 感知分块、sqlite-vec 向量 + BM25 混合检索与 bge-reranker-base 重排序、快照恢复、kbpack 导入导出与跨库检索，提供 22 个 agent 工具与 Web 面板。

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。

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。

基于 BM25 关键词检索的记忆召回。

基于本地 SQLite 的长期记忆，支持 CJK 分词检索、BM25 与字符 n-gram 余弦重排、去重和生命周期管理。

DeepSeek Harness 的项目记忆插件。每个工作区三份 Markdown 文件（PROJECT.md / DECISIONS.md / SESSIONS.md）：会话首个步骤自动创建、内容变了才重新注入（被上下文压缩挤掉也会重注入），并按分类经 memory_checkpoint 工具写回，在「干了实事却没记录」时给一次收尾提醒。memory_read 与 memory_search 可读活日志与归档，后者走零依赖 BM25 索引。会话日志上限 200 条，溢出搬进 SESSIONS-archive.md —— 不自动注入，但可见、可读、可搜，并能逐条恢复。设置界面：带路径筛选的工作区列表 / 三份记忆文件与归档的只读页签 / 重新读取 / 单个工作区记忆包的导出导入（JSON）/ 两步确认的清除 / AGENTS.md 指令段的重写或移除面板 / PROJECT.md 陈旧提醒。输入框状态图标显示该工作区的同步状态，无记忆时可点击创建。零依赖——不含向量库、embedding 或模型调用。

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。