插件

在 DeepSeek Harness 中嵌入可编辑对话画布，通过连线选择画布请求的上下文，支持分支、合并与本地 Agent 会话导入。

将当前 DSH 会话转换为可编辑的无限画布思维图。

Agent Context Editor 是一个可以手动排除、编辑和选择性压缩 AI 对话上下文的跨 Agent 插件，同时支持搜索、筛选、选择、隐藏、恢复和撤销对话内容，并保留原始 Session。

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。

零驻留上下文引擎：体积大的工具输出被从活动上下文里驱逐到可查询的存储，只留下指针，需要时按原样逐字取回——于是每轮提示词 token 不再随对话长度增长。提供四个能力：zr_recall 按工具调用 id 或会话序号从持久会话日志里还原被遮蔽的原文（内容只是不驻留，从未丢失）、zr_ledger 给出注意力积分与三段成本分解、zr_compact 武装一次强制压缩、zr_fast 异步执行长命令并立即返回句柄。

Agent-Body 的器官内核：把插件组织成一具身体。命令先被转成神经冲动、确定性地支配到该处理它的器官并指明用哪个能力；心跳按内环境变速（告警加快、静默放慢）把指令、本体状态与告警打包泵向全身；反射弧零模型调用、命中即执行；失败走确定性归因（缺工具/参数/权限/超时/网络）加处方与复检闭环，参数错误不自动重试。器官缺失时按能力重叠自动代偿，工具 schema 按当前意图显影（仓库内实测省 84.7%）。本条目是 agent-body 仓库中的内核插件本体。

Agent-Body 的记忆器官：静默 2 分钟进浅睡、5 分钟进深睡，深睡里用确定性规则把真实经历压成记忆卡（坑/打法/薄弱环节/未解决/事实），新命令进来按关键词召回并注入上下文；久未使用的卡按半衰期衰减后归档而非删除。同时对全身的稳态告警做降噪：窗口内重复只计数不刷屏，反复出现且从未自愈的收敛成已知稳态偏移并静默。巩固与召回都不调用模型。

插件协同层：插件声明能力，命令无需模型调用即路由到对应插件，工具 schema 按需加载以省 token，空闲时把运行历史沉淀为长期记忆，失败先归因再重试。

渐进披露 MCP 网关：用 `mcp_search` 检索大型远程工具目录，再由 `mcp_call` 按精确 schema 调用，并采用惰性连接与有界缓存。

NeatMem 长期记忆插件：连接 neatmem 服务的轻量 REST 客户端，去重更新可调。

无损上下文折叠：最旧段落折叠为摘要，原文保留在会话日志可随时展开。

DeepSeek Harness 的模块化前沿执行纪律：覆盖 26 项技能的循证路由、Manus 风格持久化文件规划、验证门禁、失败恢复与交互式 Web 看板。

DeepSeek Harness 的性能剖析与 LLM 缓存诊断：上下文工程、延迟剖析与缓存行为报告。

把 Superself 的 self CLI 暴露为模型工具（项目上下文、工作单元、报告、决策）并提供 /self 命令——跨会话、跨项目的项目状态，保存在代码仓库之外。

带治理的长期记忆：只追加证据账本、写入闸门、7 级权威声明与取代链，pre-step 按领域配额预算注入。

为长期或定义不完整的 Harness 任务提供持久执行合同、递归工作图、关键澄清与证据门禁。

DeepSeek Harness 插件：把 Superself 的 self CLI 作为模型可见工具，外加 /self 命令——为 agent 提供跨会话、跨项目的项目状态。

DeepSeek Harness 插件：双时态 VSA 记忆与认知引擎、BLAKE3 溯源链，以存储+会话插件形态接入，含真实 Python 子进程端到端测试。

给 DeepSeek Harness 的按需记忆库：会话日志提炼成分层 markdown（总览、索引与分主题明细），mem_query 只回命中条目而非整份索引。不每轮注入、零依赖，每条记忆都保留指回原对话的溯源标记。

An Agent-safe context compressor for DeepSeek Harness. It semantically preserves critical tool outputs such as errors, file paths, JSON payloads and command results, instead of mechanically truncating the context.

Memory plugin with built-in governance for DeepSeek Harness

上下文工程：按层级（规则文件→规格→源码→错误输出→对话历史）主动策划 Agent 看到的信息以提升输出质量

DeepSeek Harness 的 Markdown 文件夹长期记忆：一条事实一个文件、一条索引一行，作为系统提示片段注入每次请求。