插件

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+。

一个 Obsidian 风格的知识库：摄取资料，让 LLM 构建并维护互联 wiki，并基于它提问。

连接器，本身不渲染任何东西：订阅 DeepSeek Harness 的会话事件，折叠成 12 态工作状态（规划 / 思考中 / 执行工具 / 回复中 / 聆听中 / 语音播报 / 待确认 / 完成 / 出错 / 暂停 / 待机 / 在线），再逐条 POST 到桌宠后端的 /api/plugin/dsh/ingest。不持有窗口，无需 API Key 或 token。使用前须另行安装并启动 Mao Live2D 桌宠应用（该应用是 Windows Electron 程序，自身要求 PowerShell 7 / Python 3.10+ / Node 18+）；没有它，本插件没有可推送的对象。

由本地 Go 服务支撑的跨会话长期记忆（约 50MB 内存，SQLite-vec + 经验证增强的论断）：每条用户消息零延迟注入召回、会话结束时摄入对话记录，提供 memory_search / memory_logs / memory_ingest 工具。安装：`dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge`。仅为协议桥：Go 主服务不随 `dsh plugin add` 安装，需先按仓库 README 安装并启动；服务未运行时工具静默返回空。

把 cipher 记忆平台原生带进 DSH：四类记忆每轮沉淀、跨会话确定性检索经 systemPrompt.context 注入、洞察复核只进沉淀、会话级 UNNI/LOOP 模式（记忆驱动自动续轮）、记忆检索/写入两个工具，以及设置页（SOUL 编辑器）与 AgentPool 面板。

摄入时点的工具输出治理：保留 error/warning 行与头尾，全文落盘留指针供模型按需读回；覆盖所有返回文本的工具，小结果原样通过。

基于 SodaMem 守护进程的双时间轴记忆：每轮组装提示词时注入检索结果，回合结束后自动写回，读路径不经工具调用也不额外调用模型；每条召回的事实都标注来源回合并带有效期，失效的事实不再被检索到。

记忆强制协议插件：桥接 opencode-memory MCP 服务器，工具调用前强制 memory_weave、每轮自动存档、自动注入记忆上下文。

本地知识库：五个工具，导入 Markdown、文本与 PDF，用 BM25 或 BM25 + 本地向量的混合检索查找，回答时带原文引用。离线运行，不需要数据库服务。需 Node.js 18+ 与 Python 3.9+；导入 PDF 需 pymupdf。

构建在 DeepSeek Harness Web 之上的全屏业务应用框架：深色侧边栏工作台，集成数据库连通测试与 SQL 查询、票据/会计二级知识库（本地检索与 Word 文档投喂）、元数据环境比对与变更 SQL 生成、数据字典、Agent 日志检索报告演示、系统测试用例执行、印象笔记风格记事本、常用开发工具与小游戏。

DeepSeek Harness 跨工具会话迁移插件：高保真导入、续聊、知识抽取、双向导出与隐私脱敏

把 .docx、.xlsx、.xlsm、.csv、.tsv 中的表格转换成规则核查器可读的 table JSON；识别不了时明确报告，不做猜测。

Model-facing codebase-memory CLI tools (codebase_list_projects/index_repository/index_status/search_graph/query_graph/trace_path/get_code_snippet/get_graph_schema/get_architecture/search_code/detect_changes/manage_adr/ingest_traces/delete_project) that ru

Turn chat logs into a panel list maintained by a resident agent. Includes a zero npm-dependency core and an optional WeChat/QQ ingestion pipeline. Installs as a DSH profile bundle.

面向 HR 的简历筛选插件:把 Word/PDF/Excel 简历统一收进简历库建档(技能/粗分类/入库时间),新简历自动入库、重复自动去重;用大白话下指令即可筛选,硬性条件靠库内规则精准过滤,入围的少数人再由 LLM 精判适配度,结果可导出、可追溯。 支持 DSH 0.1.7 ~ 0.2.x,已在 0.2.0-rc.1 实测。

为 dsh 提供知识库（Vault 记忆 + 知识图谱）：kb__* 工具覆盖确定性记忆检索/写入、知识图谱节点/边/子图/遍历、文档入图谱与跨存储统一查询（KAL），不含联网检索工具。

把对话中值得长期保存的结论整理进 Obsidian 知识库的 DSH 技能：内置七步入库流程与 obsidian_validate_vault 校验工具。

DeepSeek Harness 插件：把科研 PDF 编入可引用的 OKF Markdown 知识库，并在同一会话中检索、看图谱、统计覆盖度与撰写综述。

源自 claude-obsidian 的知识库技能套件（wiki、wiki-ingest、wiki-query、wiki-lint、save），以 DSH 插件形式提供。