插件

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。

本地 SQLite 任务板，以原生覆盖页呈现：项目、任务、评论、关联、附件与工作流自动化，状态流转 backlog → todo → in_progress → in_review → done；提供 `taskboard_*` Agent 工具（Agent 只能提交到 in_review，验收需人工）、无头 JSON CLI 与打包 skill。

会做梦的记忆 — DeepSeek Harness 跨会话记忆插件：跨会话记住你与项目、深夜 autoDream 自动巩固记忆、冲突记忆先冻结待你裁决、全程可回放审计。默认离线：SQLite 配人工可编辑的 Markdown 镜像，提供本地语义检索、实体图谱、交互式记忆库面板及外部 API 与 CLI。

项目级跨会话记忆：node:sqlite 七层存储（soul/user/project/fact/lesson/rules/topic），首条消息缓存友好注入 + 每条消息关键词命中，memory_remember/search/find_similar/read/update/project 工具，空闲窗口自动整理记忆（dream，峰时抑制）。prompt 文案按语言数据文件加载——框架支持多语言用户。

有界、分层、带审批门、可审计的跨会话记忆：`ctx.memory` 服务 + 零依赖 SQLite 存储 + `memory` 工具与冻结快照注入，并预演 dsh-memory-protocol v1——适配器注册表与可分发的一致性套件。

会做梦的记忆 — DeepSeek Harness 跨会话记忆插件：跨会话记住你与项目、深夜 autoDream 自动巩固记忆、冲突记忆先冻结待你裁决、全程可回放审计。默认离线：SQLite 配人工可编辑的 Markdown 镜像，提供本地语义检索、实体图谱、交互式记忆库面板及外部 API 与 CLI。

会做梦的记忆 — DeepSeek Harness 跨会话记忆插件：跨会话记住你与项目、深夜 autoDream 自动巩固记忆、冲突记忆先冻结待你裁决、全程可回放审计。默认离线：SQLite 配人工可编辑的 Markdown 镜像，提供本地语义检索、实体图谱、交互式记忆库面板及外部 API 与 CLI。

因果记忆插件：零依赖的 MCP stdio 桥，把 causal-memory 服务的 17 个工具以干净名（无 mcp__ 前缀）挂载——本地 SQLite 记录「决策 → 结果」因果边（caused / enabled / prevented），压缩后记忆仍存活——另注入一段常驻系统提示词。需先将 causal-memory 服务端装到 PATH（pip install causal-memory，或下载预编译包）。

增强型、可持久化的网页搜索：多引擎路由（DeepSeek/Exa/DDG/Bing/Jina + GitHub/B站/YouTube/V2EX/小红书/Twitter/Reddit/RSS）、SQLite+LRU 缓存、userscript 风格抽取、Playwright 渲染。

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）推进演练，并发上限 3 个，开工前先做技能与资源预检、缺 key 或 VPS 一次性向用户要齐（内置首次使用引导技能）；得分严格对齐《突破入侵类得分规则（合并版）》的 8 类 25 项，上限、权限取高只计一次、同一服务只算一次全由服务端判定，自建账号不计分；所有发现落入本机 SQLite 事实库并带发现时间，常驻右侧控制台 12 个页签提供资产测绘（含发现时间线）、智能体名额、会话隧道、五阶段攻击链、得分目标、逐条写明「怎么拿到的」的可复现报告（动作、实际命令、账号密码来源、隧道搭建命令）、按归类组织的跨靶标 POC/EXP 知识库与带可用性判定的技能库；随包 23 个原生技能、53 个 redteam_* 工具与一键自更新。

DeepSeek Harness 跨会话记忆引擎：SQLite 存储 + 可人工编辑的 Markdown 镜像、autoDream 自我巩固、离线语义搜索（本地向量/精排/聚类）、实体-属性-时间轴、Sleep Mode、autoSummarize 自定义模型，共 7 个记忆工具。

将 SkillRoute 技能路由器接入 DeepSeek Harness（dsh）：索引并路由 SKILL.md 技能包。

DeepSeek Harness（dsh）插件包，把 SkillRoute 的技能路由器接入你的智能体。

DeepSeek Harness 长期记忆插件：多通道检索与持续演进的记忆库。

StrataGate 为 DeepSeek Harness 自动构建持续演化、本地优先的长期记忆：跨会话承接用户偏好、项目决策、历史对话和工具结果，通过用户可调的时间衰减分层沉淀历史，按真实回答使用强化记忆，显示按工作区识别的使用计数，并让召回证据可追溯到原始消息。

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。

提供本地与远程知识库，支持项目和会话范围检索、可控回写以及内嵌 Web 管理台。

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。

学习模式：把已完成工作里的概念讲清楚并安排轻量复习（开发中）。

DeepSeek Harness 长期记忆与自进化插件：L0 对话捕获 → L1 记忆提取 → L2 场景归纳 → L3 用户画像，自动召回注入 + 技能合成，纯本地（SQLite FTS5 + jieba，可选向量召回）。

AI 公司框架：一句话开一家多 Agent 公司——15 个扁平 Skills（老板/流水线/岗位模板/11 个岗位/通用客户记忆）、7 个工作流模板、AgentTeams 运行时与活动面板、带会话隔离的员工侧边栏、飞书机器人桥（老板/任意员工机器人、群聊路由、自主推送、重大决策人工闸门、外部联系人指引）、客户档案 SQLite 数据库与三层记忆（跨群归并）、/company 公司模式开关；不含 RAG。

多 Agent 共享一个 Obsidian vault：零依赖 Python core（检索/晋升/裁决/遗忘）+ vault 模板 + dsh 插件（memory_search/show/submit/status）。

为 DeepSeek Harness 打造的生物仿生记忆系统：以单一 SQLite 库为唯一事实来源（node:sqlite，WAL），Markdown 树仅作只读镜像；含 memory 工具、会话启动时的冻结快照注入、分级审批门、按需把当前会话抽取成记忆、近重复合并、归档与取代生命周期、记忆代谢（dream）、记忆钉、基于本地嵌入的语义检索，以及 /memory 命令。

阻止 AI 安装有风险的 npm 包：元数据审核与供应链深度扫描，14 个 agent 工具、22 项安全检查，本地 SQLite 缓存。