插件

由 Mnemon 驱动的 DeepSeek Harness（DSH）跨 Agent、本地优先的持久记忆插件。它可在支持 Mnemon 的 Agent 之间共享长期记忆，并提供运行时记忆、可检索项目档案、语义召回、知识图谱和 Sidebar UI。

Molio 本地知识库只读工具集：列知识库、浏览文件树、全文搜索、读取原文，经本机 Molio daemon HTTP API 取数（需 daemon 常驻运行）。npm 包名 dsh-plugin-molio，dsh plugin add 即装。

DeepSeek Harness 的三层记忆控制平面：持久运行时上下文、可搜索项目文档、可插拔长期记忆、智能路由、受监督的 agent 工作流、WebUI 与无头工具。

论文伴读工作台：文献库 + PDF 阅读器 + 教练式伴读。回答必带页码，点页码跳回 PDF 并高亮闪烁对应原文；选中即问不打断阅读；自带「严格师傅」preset——定阅读计划、逐节带读、出题批改，成绩跨会话累积；配置 MinerU（本地自建免注册 / mineru.net 云端 token 二选一）后：扫描版 PDF 可读可伴读、公式可点引用（点一下即得 LaTeX 源码进对话）、公式可检索（QK^T 直接命中），∑ 面板按页浏览全文公式；可选嵌入端点语义召回，大白话提问命中术语段落。文献库专题/论文改名删除——删除走 .trash 回收站可恢复、非空专题批量清空一次确认；阅读器滚动 ↔ 单页翻页双模式、右栏全屏可用、PDF 路径一键复制、译文 PDF 一键导出；原文 ↔ 纯中文原地切换（babeldoc 零预装）。默认本地转录检索，文档不出本机；仅当启用云端 MinerU、嵌入端点或翻译端点时，对应文本才会发往你配置的服务。

把会话工作区里已有的 Markdown 文档、源码、图片与视频列进 DSH 侧边栏，按与当前对话的相关性排序。默认的词法模式用最近几条消息在本地与标题、摘要、正文做带 IDF 加权的匹配（BM25）—— 不调用模型、没有网络出口，内容不出本机。列表来自工作区扫描，而不是「最近打开记录」，所以重启 DSH 或新开会话都不会变空。排序结果组织成主要 / 辅助 / 相关三层的阅读顺序，每一条都写明可核验的理由（命中了哪个字段、被哪一篇引用），点一行即可就地预览：Markdown 按渲染后的样子显示、相对路径图片真实渲染、源码走宿主自带的语法高亮、视频走 HTTP Range 流式播放。同一份 Context Pack 也作为 knit_docs 工具交给 agent。后续版本陆续补上读取证据与生命周期（归因在读那一刻冻结）、固定 / 排除（排除先于检索生效，且可恢复）、关系证据（引用 / 导入 / 测试，带行号）与增量索引（重启后复用）。v0.23 起还多一条可选的混合检索：默认关闭，只有你自己配好 Ollama 或 OpenAI 兼容的 embedding 服务才会生效。它生效时，发出去的是你这句查询原话加上每篇候选文件的标题与摘要 —— Markdown 的摘要取自正文首段（不超过 60 字），代码的摘要是它所在的工作区相对目录，图片 / 视频贡献的是文件名；完整正文与绝对路径都不发送，指向本机服务（loopback）时内容不出这台机器。v0.24 起还能做变更关联：用一条只读的 git status（固定 argv、不走 shell、子进程环境白名单），配合同一套引用 / 导入 / 测试 / 提及证据，指出这次改动大概率该一起看哪些文件 —— 默认关闭。语义检索的收益仍待真 provider 实测，因此不承诺召回提升。

文件上传（彩色附件卡片、会话隔离存储、sha256 去重、TTL 清扫）+ 内容嗅探的 read_document 文档读取（PDF/DOCX/XLSX/TXT）。

把原始指令一键优化为专业提示词——支持三种输出形态、情境感知画像、多采样择优（模型判官评分）、自迭代学习，以及 /template 等命令与一键工具/钩子/状态页/设置面板/自动语言。

将本地 Markdown 与文本文档转为可检索的知识库，支持语义与关键词混合搜索、引用校验与来源注入。

通过 `/documents`、`/pdf`、`/presentations`、`/spreadsheets` 创建、读取与编辑 DOCX、PDF、PPTX、XLSX，把页面渲染出来核对排版，并将侧边栏预览中的选区变成发给会话的修改要求。需 Python 3.10–3.13。

仅 Windows：Agent 通过办公软件的自动化接口，直接在你打开的 Word、Excel、PowerPoint（微软 Office 或 WPS Office）窗口里改文档，改动实时出现，你可以同时编辑；可读取结构、批量修改、把页面渲染成图片核对排版、保存或导出 PDF。

导入酒馆（SillyTavern/TavernAI）角色卡与世界书，落地为本地 Markdown 设定文档，激活创作模式后根据用户输入、参考世界书创作小说。

右侧栏的卡片画布知识库：笔记就是节点，模型通过九个工具读写、连线、移除。节点可以挂图片和文档，读节点时连同内容一起返回（Office 文件就地抽取文本），图片还能作为图像直接交给模型。

把项目文档与长期记忆以纯 Markdown 存进专用 Obsidian 仓库：六个 mem_* 工具（search / read / write / log / brief / admin）、会话第一步的一次带预算召回注入，以及已完成回合的自动蒸馏。Obsidian 无需运行，卸载插件后仓库内容照常可读。

侧边栏里的全局跨会话待办清单，人和 agent 共用同一份：十个 global_todo_* 工具可在任意会话中新增、批量抓取、修改、挂文档与链接、追加进展记录、标记完成；每条待办可按四种方式交给 agent 会话，派发结果记回条目本身。清单存成一个 JSON 文件。

用 MinerU 把 PDF 与文档解析为结构化 Markdown。文件会上传到 MinerU 云端，无离线模式。

让智能体驱动 WordCraft：新建文档、插入并排版文字、构建表格与页眉、跟踪修订与批注，并保存为 DOCX 或转换为 PDF、ODT、RTF、Markdown 等。暴露 WordCraft 的命令 id 与自带的 MCP server。需本机安装对应的 ArtCraft 应用 CLI，插件不附带应用本体。

让智能体驱动 PhotoCraft：打开与新建文档、操作图层与选区、应用调整与滤镜、执行批处理动作，并保存或导出 PSD、PNG、JPG、TIFF 或 WebP。暴露 PhotoCraft 的命令 id 与自带的 MCP server。需本机安装对应的 ArtCraft 应用 CLI，插件不附带应用本体。

声称核查技能：将设计文档与计划中的每条声称对照代码库事实核验，行为类声称升级为状态机/数据模型逻辑原语验证，支持前后回归、领域约束与并发风险挖掘。

会话交接与上下文管理：导出/恢复结构化交接文档，让新会话无缝续接；并集成了主动上下文裁剪（acp_* 工具，基于官方 compaction API 与模型自写摘要）。

一个轻量、通用的 DSH 附件 Dock：支持粘贴、拖入或选择图片、PDF、文档、压缩包、代码等文件，发送前统一查看和管理，再以本地路径交给 Agent；解决非图片文件缺少统一附件入口的问题。

拖放 fork：文档以可删除「文件芯片」挂在输入框上方，不打字也能发送。

离线公务员备考学习面板，整合 16 个上游开源题库，提供 SRS 错题本、整卷模考、申论离线评改、可交互知识图谱与白盒可观测，另有花生十三体系方法论视图（25 篇）与 BM25 检索。npm 包不含题库与语料数据：安装后由题库管理用 git 从上游克隆必选包（约 360 MB，需要 git），16 个上游仓库全量约 2.2 GB。

侧边栏里的 Artifacts 式文档：AI 生成独立的 HTML 文档，你可以对任意位置批注、一键交给 AI 改出新版本，也可以自己直接修改文字和格式。每次修改都是新版本，内容只存在本地。基于 tdoc（https://github.com/tornado-doc/tdoc）改造的本地化 DSH 插件。

把项目决策落成纯 markdown 而不是留在聊天记录里：一份主文档加若干模块文档，每条都带 文件:行 出处。AI 主动提问把悬而未决变成已定；五维健康性（任务复杂度 / 可拓展性 / 维护系数 / 代码质量 / 可复用性）由文档证据算出，显示在输入框模型选择器旁边的小按钮上。一个会话可同时绑多个项目；项目分小 / 中 / 大三档，条目上限随档位放宽；主文档里的标准化流水线小节在命中触发词时自动注入。