插件

Hindsight：会学习的 Agent 长期记忆系统，自动召回/保存、知识页、深度反思与按仓库隔离的记忆银行。

面向 DeepSeek Harness 的 OpenViking 记忆与上下文插件：pre-step 自动召回与画像注入、会话捕获、`viking://` URI 防护，以及对接 OpenViking 服务端的 recall/write 记忆工具。

把 WeKnora 知识库接入 dsh 的四个只读工具：列出知识库、混合检索原文片段、按顺序还原单篇文档，以及直接取用 WeKnora 自己带引用的 RAG 或 ReAct agent 回答（含可续聊的 session id）。

WeKnora 知识检索工具：为 DSH 提供语义搜索、文档阅读和基于自有知识库的 RAG/Agent 答案。

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。

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。

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。

DeepSeek Harness 的可追溯、可检索跨会话记忆：把对话知识沉淀为带类型的图节点（任务/技能/事件）与关系边。

白箱AGI架构探索：元认知（自我认知循环）、持续学习（知识飞轮）、世界模型（条件空间+语义时空图）、自我改进（自举纪律）、零LLM白箱管线与可审计信任护栏。

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。

通过 SnowLuma（OneBot v11）让 agent 以人设角色住进 QQ：私聊与群聊、语音条、表情包、QQ 空间日记、刷 B 站、翻唱、生图、长期记忆与心情。每项本事都是模块，可关闭、替换或在本地扩展——热重载的扩展模块还能改写群聊回不回、提示词、最终发出的消息和每个聊天用的模型。默认安全（总开关关、试运行开）。

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。

Molio 知识库插件，可在任意 dsh 会话中搜索、浏览和读取本机 Molio 知识库。

由 LLM 监督的 AI 智能体持久记忆：图结构召回、跨会话知识、单二进制文件，支持 DeepSeek Harness、Claude Code、OpenClaw 等运行时。

将当前 DSH 会话转换为可编辑的无限画布思维图。

基于工作区资料的 Studio，复用 DSH 模型与共享成果服务，制作报告、演示文稿、表格、思维导图、测验、闪卡及音视频。Office 生成需 Python 3.12+ 及相关依赖，并配置 DSH_OFFICE_PYTHON；媒体渲染需 Chromium；本地语音转写另需 whisper.cpp 和模型。

通过 SnowLuma（OneBot v11）让 agent 以人设角色住进 QQ：私聊与群聊、语音条、表情包、QQ 空间日记、刷 B 站、翻唱、生图、长期记忆与心情。每项本事都是模块，可关闭、替换或在本地扩展——热重载的扩展模块还能改写群聊回不回、提示词、最终发出的消息和每个聊天用的模型。默认安全（总开关关、试运行开）。

会做梦的记忆 — DeepSeek Harness 跨会话记忆插件：跨会话记住你与项目，空闲时自动巩固记忆（autoDream），冲突记忆先冻结待你裁决，全程可回放审计。记忆落在本机：SQLite 存储配可人工编辑的 Markdown 镜像；附带四路召回（关键词、向量、BM25、实体图谱）与交互式记忆库面板，另有 10 个模型工具、MCP 服务端、外部 API 与 CLI。摘要与巩固走你已配置的宿主模型；把嵌入换成本地模型后，语义检索可完全离线运行。

给 DeepSeek Harness 的长期记忆，以纯 markdown 保存，一条事实一个文件。每一步都把索引 `MEMORY.md`（有项目库时含项目库，另加 `$DSH_HOME` 下的全局库）放进运行时上下文，召回不用等模型去读文件。索引有硬上限，默认 200 行 / 25KB，由 `ctx.tools.guard()` 强制执行：让已超限的索引变大的写入被拒绝，缩小它的重写一律放行。左侧栏有只读的「记忆」页，按类型列出笔记。插件不会自行写入记忆。实验性的大肥鱼模式为人设角色加了记录它自己人生的笔记类型。同一个记忆库也可供 Claude Code、Codex、Kiro、OpenClaw 使用。

DeepSeek Harness 的精选文件式长期记忆：人类可读的 Markdown 笔记、跨宿主共享的单一纯文件存储，并由 ctx.tools.guard() 强制索引上限。

别的记忆插件让 AI 记住更多，我们让 AI 只记住对的：Agent 只能提案，人工审核才进主库（三库分离 + 不可变审计日志）；召回走 SQLite FTS5/BM25、零模型调用（实测 p50 2.3ms），记忆账本摊开召回成本与有用率；一个库接 DSH / Claude Code / Codex / Cursor / 任意 MCP。

红队作战模式：只发一个靶标单位名称，主会话指挥五个执行角色（信息收集/资产梳理/漏洞发现/漏洞利用/内网渗透），并发可配置；开工前做技能与资源预检；得分按四阶段（信息收集/互联网/边界/内网），上限、权限取高、同服务去重由服务端判定；发现落本机 SQLite 事实库。右侧常驻控制台 9 个页面，含资产测绘、智能体、会话隧道、漏洞战果、得分目标、报告、POC 知识库与技能库。v0.15.2 增加 HTTP 证据/动作记录自动留痕、批量落库、范围校验、隧道内网探测、数据证明、清理台账与 T0–T3 资产准入，防止打偏靶标。59 个 redteam_* 工具，随 npm 包 38 个随包技能。

为 DSH Agent 提供长期记忆——可检索、可检视的持久记忆，带回忆、搜索、浏览与知识图谱工具，支持从十个其他 AI 编码工具导入记忆，并附设置页。