yansera/dsh-living-memoir 插件介紹
`yansera/dsh-living-memoir` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的跨會話記憶插件，旨在解決傳統追加式記憶導致的膨脹與冗餘問題。它將記憶存儲爲本地 Markdown 文件，利用宿主 LLM 能力進行整體重寫與整理。 該插件採用三層結構管理記憶，支持自動記錄、手動編輯及工具調用。通過防呆機制和元數據（如置信度、釘住狀態）優化記憶質量，防止內容丟失或重複。用戶可在設置中選擇改寫模型與語言，且所有數據完全本地化，支持版本控制。
閱讀全文DeepSeek Harness 記憶插件：dsh-memory-dreaming
# dsh-memory-dreaming 插件：將對話轉化爲長期記憶 **前言**：在 DeepSeek Harness (DSH) 的開發與使用中，會話歷史膨脹導致檢索困難是常見痛點。`dsh-memory-dreaming` 插件專爲解決這一問題設計，它不依賴 Channel Core，直接在本地維護結構化記憶，將驗證過的對話轉化爲日常日記、夢境整合、每週復盤和可檢索的長期事實。 **核心功能**： * **增量式處理**：每次處理最多 7 條新日記，回溯 30 天，僅處理歸檔副本，不重掃原始對話。 * **日常與復盤**：自動整理 `memory/YYYY-MM-DD.md` 並定期合
閱讀全文DSH Hermes Memory：DeepSeek Harness 的輕量級分層記憶插件
DSH Hermes Memory 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一款輕量級長期記憶插件，旨在解決對話歷史膨脹和遺忘問題。該插件通過分層存儲（如用戶偏好、項目事實等）和自動提煉壓縮機制，無需獨立數據庫即可管理智能體上下文。它支持隱私加密、基於工具的查詢管理，併兼容 DSH 環境，幫助開發者快速構建具備長期記憶能力的智能體。
閱讀全文dsh-workspace-memories：DeepSeek Harness 工作區持久化記憶
`dsh-workspace-memories` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一個插件，旨在解決智能體無狀態和 `AGENTS.md` 靜態更新的缺陷。它通過外部存儲提供工作區級持久化記憶，支持側邊欄管理、智能體主動保存以及自動注入系統提示等功能。插件允許配置 home 或 workspace 兩種存儲模式，並包含文件命名、大小及數量限制。安裝後需開啓新會話以更新工具列表。
閱讀全文dsh-deepbrain: 爲 DeepSeek Harness 帶來 DeepBrain 記憶插件
DeepSeek Harness 插件 dsh-deepbrain 爲智能體引入了 DeepBrain 的結構化記憶能力。該插件不存儲原始文檔，而是存儲經過提煉的“判斷”和證據鏈，提供 6 個精簡的 MCP 工具，支持智能體獲取帶來源的引用、查詢人物信息及獲取主題摘要。插件強調實時調用、無緩存、無寫入權限（除非特殊請求）及嚴格的 API 權限管理，旨在解決智能體記憶缺乏可靠驗證的問題，適用於處理會議記錄和訪談內容的開發者。
閱讀全文dsh-context-tree：DeepSeek Harness 的可複用軌跡樹上下文
`dsh-context-tree` 是一個由 wr-web 維護的 DeepSeek Harness 插件，旨在解決跨會話複用上下文缺乏直觀管理的問題。它將已完成回合轉化爲可視化的可分支檢查點，支持從任意精確點恢復，並控制召回範圍以減少重複探索。該插件通過有界召回機制（限制節點壽命和大小）和 Token 記賬，實現了上下文複用的可度量性，適用於需要長期維護智能體會話的開發場景。
閱讀全文dsh-echo-memory：DeepSeek Harness 專用跨會話持久記憶插件
dsh-echo-memory 是 JxaMe 維護的 DSH 專用跨會話持久記憶插件，旨在解決 Agent 記憶中斷問題。該插件採用極簡架構，純本地 JSON 存儲，不依賴向量庫或數據庫。它提供 5 個工具（保存、檢索、刪除等）供 Agent 調用，支持自然對話保存及 AI 建議記憶。通過 BM25F 算法按需召回，並具備工作區隔離、損壞自愈等功能。插件還提供瀏覽器端懸浮原點 UI，支持拖拽選文保存及記憶管理，非常適合需要長期記憶與數據隱私保護的 DSH 開發者。
閱讀全文dsh-error-improvement：將用戶確認的經驗轉化爲持久化智能體記憶
`dsh-error-improvement` 插件旨在解決 DeepSeek Harness 中智能體重複犯錯的問題，通過持久化記憶機制提升魯棒性。該插件獨立於外部服務，採用純文件存儲，將智能體運行結果轉化爲持久化記憶。 其核心流程包括：監聽錯誤並生成草稿，強制要求用戶在 Settings 中確認後才生效；提供 Assist、Strict 和 Off 三種注入模式；具備重複錯誤檢測與強制攔截功能；並支持將驗證過的配方升格爲技能。所有數據存儲在本地，需配置 profile 啓用，適用於需要長期記憶和高可靠性的智能體開發場景。
閱讀全文dsh-plastic-memory：DeepSeek Harness 的記憶插件
`dsh-plastic-memory` 是 DeepSeek Harness 的記憶管理插件，旨在解決 Agent 長期記憶中的冗餘與污染問題。核心功能包括：五類記憶分類、工作區隔離與全局只讀保護、多層治理體系、因果溯源及 Markdown 持久化存儲。工具集涵蓋記憶的保存、搜索、快照管理及全庫健康掃描。插件支持通過配置自定義類型與治理策略，適合需要構建具備長期連貫性智能體的開發者。目前處於 Beta 階段，需 Node.js 環境支持。
閱讀全文dsh-memory (Cairn)：DeepSeek Harness 的持久化記憶
dsh-memory 是 DeepSeek Harness (DSH) 的記憶插件，旨在解決智能體會話結束後上下文丟失的問題。該插件提供跨會話持久化存儲，支持 global、project 和 user 三層作用域記憶。它利用 BM25 算法進行高相關性檢索，並提供摘要優先注入和步驟級自動召回功能。此外，插件具備身份自動更新、安全掃描、去重管道及雙層生命週期管理，並附帶管理界面和人工審覈機制，適用於需要長期維護上下文的複雜任務開發。
閱讀全文dsh-ontology：DeepSeek Harness 中的類型化本體記憶插件
dsh-ontology 是 DeepSeek Harness 的結構化知識框架插件，旨在解決智能體文本記憶碎片化與矛盾問題。它包含 TBox（模式定義）與 ABox（事實斷言），支持基於模式約束的驗證、自動推理（如傳遞性、對稱性）及依賴感知的撤回。該插件允許智能體通過定義類、關係及斷言事實，將“文本袋”記憶升級爲受控、可靠的知識圖譜，適用於需要處理複雜依賴關係的場景。
閱讀全文DSH 插件：satan9394/dsh-persistent-memory —— 跨會話持久記憶壓縮
satan9394/dsh-persistent-memory 是 DeepSeek Harness 的記憶類插件，旨在解決智能體跨會話記憶留存難及 Token 消耗高的問題。它借鑑 claude-mem 設計，提供跨會話壓縮存儲、生命週期鉤子捕獲、三層檢索（search/timeline/details）及漸進披露功能。該插件支持私有標籤與混合搜索，以節省大量 Token。目前暫無官方安裝命令，需用戶手動訪問插件目錄或 GitHub 倉庫部署。
閱讀全文dsh-memories：DeepSeek Harness 雙賬本跨會話記憶插件
DeepSeek Harness 的 `dsh-memories` 插件通過雙賬本系統解決智能體跨會話記憶與進度跟蹤難題。該插件自動提取長期事實與項目進度，具備噪聲攔截、記憶衰減及備份功能，並支持 LLM 整合與人工指令控制。開發者可通過斜槓命令或工具函數管理賬本，適用於需要長期維護上下文的複雜項目場景。
閱讀全文dsh-daoing-memory：DeepSeek Harness 的自進化記憶插件
`dsh-daoing-memory` 是爲 DeepSeek Harness (DSH) 代理設計的持久化記憶系統，旨在解決傳統方案中信號淹沒和幻覺污染的問題。該插件通過“賺取”機制建立信任，將記憶分爲語義（事實與關注點）和體驗（生命週期經驗）兩類，並利用審計賬本和追加式記錄確保數據準確與可追溯。它提供了從記錄、提取、回憶到審覈的全鏈路工具，支持通過工作臺進行人工干預。開發者需手動安裝插件與技能並重啓服務，代理可通過協作構建記憶，僅將驗證過的經驗轉化爲高信任度資產。
閱讀全文dsh-diary-detective（賽博日記偵探）：一面有溫度的日記鏡子
# 前言 用 DSH（DeepSeek Harness）這類「一切皆插件」的框架搭智能體，長期記憶要自己搭：存哪、怎麼壓縮、下次怎麼讀，每個環節都得動手。日記是個典型場景——既要原文留檔，又要讓模型隔天回看時抓得住重點，還不能一開口就是冷冰冰的統計報告。 下面介紹 dsh-diary-detective（賽博日記偵探），它把日記讀寫、記憶壓縮、溫和反饋打包成一個插件。項目由 SageChenAI 維護，MIT 許可證。 # 這是什麼 一句話定位：一面有溫度的鏡子，讀日記、照見盲點、給溫柔反饋。 它做的事情分兩層： 1、機械層：把口述日記存成文件、讀回原文
閱讀全文dsh-agent-memory：爲 DSH 提供智能體驅動長期記憶
dsh-agent-memory 是爲 DeepSeek Harness (DSH) 打造的 MIT 許可長期記憶插件（v0.3），旨在提供跨會話的結構化記憶能力。它採用分層存儲架構，將記憶劃分爲 L1 事實（偏好與環境）、L2 知識（可複用內容）、L3 情景（經歷時間線）及摘要層，並支持全局與工作區兩種作用域路由。插件向智能體暴露 remember、recall、memory_browse、update/forget 及 memory_stats 等工具，支持多維度檢索與時間金字塔瀏覽。其特色功能包括時間桶自動壓縮以及與 dsh-agent-compact 聯動，在會話壓縮後自動沉澱 che
閱讀全文DeepSeek Harness 插件 `dsh-negative-ledger`：記錄已證僞路徑並在證據變化後自動失效
`@akslcw/dsh-negative-ledger` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一款社區插件，旨在持久化記錄智能體的“已證僞路徑”，防止重複調用失敗的命令、讀取缺失文件或嘗試不可用的 API。該插件並非記憶系統、緩存或 Bug 追蹤器，而是通過綁定證據和重試條件，將失敗嘗試轉化爲可追蹤、可失效的負面事實。 其核心機制包括：基於命令或文件路徑指紋識別重複嘗試；提供 `warn`（默認，附加上下文提示）、`block`（執行前攔截）和 `off` 三種模式；當依賴證據變化時自動使結論失效以允許重試。插件支持 SQLite（多進程/WAL）和 JSONL（單進程）後端
閱讀全文用 graph-memory 給 DeepSeek Harness 裝上可追溯的知識圖譜記憶
graph-memory 是 adoresever 維護的 DSH 記憶類插件，將對話抽取爲 TASK/SKILL/EVENT 知識圖譜，支持跨會話語義召回與本地 SQLite 存儲。本文介紹其核心能力、目錄頁安裝命令、源碼 tarball 安裝步驟，以及 gm_* 工具與向量檢索配置，並說明插件權限、beta 版本與 75% 上下文壓縮基準的適用邊界。
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