yansera/dsh-living-memoir 插件介绍
`yansera/dsh-living-memoir` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的跨会话记忆插件，旨在解决传统追加式记忆导致的膨胀与冗余问题。它将记忆存储为本地 Markdown 文件，利用宿主 LLM 能力进行整体重写与整理。 该插件采用三层结构管理记忆，支持自动记录、手动编辑及工具调用。通过防呆机制和元数据（如置信度、钉住状态）优化记忆质量，防止内容丢失或重复。用户可在设置中选择改写模型与语言，且所有数据完全本地化，支持版本控制。
阅读全文DeepSeek Harness 记忆插件：dsh-memory-dreaming
# dsh-memory-dreaming 插件：将对话转化为长期记忆 **前言**：在 DeepSeek Harness (DSH) 的开发与使用中，会话历史膨胀导致检索困难是常见痛点。`dsh-memory-dreaming` 插件专为解决这一问题设计，它不依赖 Channel Core，直接在本地维护结构化记忆，将验证过的对话转化为日常日记、梦境整合、每周复盘和可检索的长期事实。 **核心功能**： * **增量式处理**：每次处理最多 7 条新日记，回溯 30 天，仅处理归档副本，不重扫原始对话。 * **日常与复盘**：自动整理 `memory/YYYY-MM-DD.md` 并定期合
阅读全文DSH Hermes Memory：DeepSeek Harness 的轻量级分层记忆插件
DSH Hermes Memory 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一款轻量级长期记忆插件，旨在解决对话历史膨胀和遗忘问题。该插件通过分层存储（如用户偏好、项目事实等）和自动提炼压缩机制，无需独立数据库即可管理智能体上下文。它支持隐私加密、基于工具的查询管理，并兼容 DSH 环境，帮助开发者快速构建具备长期记忆能力的智能体。
阅读全文dsh-workspace-memories：DeepSeek Harness 工作区持久化记忆
`dsh-workspace-memories` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一个插件，旨在解决智能体无状态和 `AGENTS.md` 静态更新的缺陷。它通过外部存储提供工作区级持久化记忆，支持侧边栏管理、智能体主动保存以及自动注入系统提示等功能。插件允许配置 home 或 workspace 两种存储模式，并包含文件命名、大小及数量限制。安装后需开启新会话以更新工具列表。
阅读全文dsh-deepbrain: 为 DeepSeek Harness 带来 DeepBrain 记忆插件
DeepSeek Harness 插件 dsh-deepbrain 为智能体引入了 DeepBrain 的结构化记忆能力。该插件不存储原始文档，而是存储经过提炼的“判断”和证据链，提供 6 个精简的 MCP 工具，支持智能体获取带来源的引用、查询人物信息及获取主题摘要。插件强调实时调用、无缓存、无写入权限（除非特殊请求）及严格的 API 权限管理，旨在解决智能体记忆缺乏可靠验证的问题，适用于处理会议记录和访谈内容的开发者。
阅读全文dsh-context-tree：DeepSeek Harness 的可复用轨迹树上下文
`dsh-context-tree` 是一个由 wr-web 维护的 DeepSeek Harness 插件，旨在解决跨会话复用上下文缺乏直观管理的问题。它将已完成回合转化为可视化的可分支检查点，支持从任意精确点恢复，并控制召回范围以减少重复探索。该插件通过有界召回机制（限制节点寿命和大小）和 Token 记账，实现了上下文复用的可度量性，适用于需要长期维护智能体会话的开发场景。
阅读全文dsh-echo-memory：DeepSeek Harness 专用跨会话持久记忆插件
dsh-echo-memory 是 JxaMe 维护的 DSH 专用跨会话持久记忆插件，旨在解决 Agent 记忆中断问题。该插件采用极简架构，纯本地 JSON 存储，不依赖向量库或数据库。它提供 5 个工具（保存、检索、删除等）供 Agent 调用，支持自然对话保存及 AI 建议记忆。通过 BM25F 算法按需召回，并具备工作区隔离、损坏自愈等功能。插件还提供浏览器端悬浮原点 UI，支持拖拽选文保存及记忆管理，非常适合需要长期记忆与数据隐私保护的 DSH 开发者。
阅读全文dsh-error-improvement：将用户确认的经验转化为持久化智能体记忆
`dsh-error-improvement` 插件旨在解决 DeepSeek Harness 中智能体重复犯错的问题，通过持久化记忆机制提升鲁棒性。该插件独立于外部服务，采用纯文件存储，将智能体运行结果转化为持久化记忆。 其核心流程包括：监听错误并生成草稿，强制要求用户在 Settings 中确认后才生效；提供 Assist、Strict 和 Off 三种注入模式；具备重复错误检测与强制拦截功能；并支持将验证过的配方升格为技能。所有数据存储在本地，需配置 profile 启用，适用于需要长期记忆和高可靠性的智能体开发场景。
阅读全文dsh-plastic-memory：DeepSeek Harness 的记忆插件
`dsh-plastic-memory` 是 DeepSeek Harness 的记忆管理插件，旨在解决 Agent 长期记忆中的冗余与污染问题。核心功能包括：五类记忆分类、工作区隔离与全局只读保护、多层治理体系、因果溯源及 Markdown 持久化存储。工具集涵盖记忆的保存、搜索、快照管理及全库健康扫描。插件支持通过配置自定义类型与治理策略，适合需要构建具备长期连贯性智能体的开发者。目前处于 Beta 阶段，需 Node.js 环境支持。
阅读全文dsh-memory (Cairn)：DeepSeek Harness 的持久化记忆
dsh-memory 是 DeepSeek Harness (DSH) 的记忆插件，旨在解决智能体会话结束后上下文丢失的问题。该插件提供跨会话持久化存储，支持 global、project 和 user 三层作用域记忆。它利用 BM25 算法进行高相关性检索，并提供摘要优先注入和步骤级自动召回功能。此外，插件具备身份自动更新、安全扫描、去重管道及双层生命周期管理，并附带管理界面和人工审核机制，适用于需要长期维护上下文的复杂任务开发。
阅读全文dsh-ontology：DeepSeek Harness 中的类型化本体记忆插件
dsh-ontology 是 DeepSeek Harness 的结构化知识框架插件，旨在解决智能体文本记忆碎片化与矛盾问题。它包含 TBox（模式定义）与 ABox（事实断言），支持基于模式约束的验证、自动推理（如传递性、对称性）及依赖感知的撤回。该插件允许智能体通过定义类、关系及断言事实，将“文本袋”记忆升级为受控、可靠的知识图谱，适用于需要处理复杂依赖关系的场景。
阅读全文DSH 插件：satan9394/dsh-persistent-memory —— 跨会话持久记忆压缩
satan9394/dsh-persistent-memory 是 DeepSeek Harness 的记忆类插件，旨在解决智能体跨会话记忆留存难及 Token 消耗高的问题。它借鉴 claude-mem 设计，提供跨会话压缩存储、生命周期钩子捕获、三层检索（search/timeline/details）及渐进披露功能。该插件支持私有标签与混合搜索，以节省大量 Token。目前暂无官方安装命令，需用户手动访问插件目录或 GitHub 仓库部署。
阅读全文dsh-memories：DeepSeek Harness 双账本跨会话记忆插件
DeepSeek Harness 的 `dsh-memories` 插件通过双账本系统解决智能体跨会话记忆与进度跟踪难题。该插件自动提取长期事实与项目进度，具备噪声拦截、记忆衰减及备份功能，并支持 LLM 整合与人工指令控制。开发者可通过斜杠命令或工具函数管理账本，适用于需要长期维护上下文的复杂项目场景。
阅读全文dsh-daoing-memory：DeepSeek Harness 的自进化记忆插件
`dsh-daoing-memory` 是为 DeepSeek Harness (DSH) 代理设计的持久化记忆系统，旨在解决传统方案中信号淹没和幻觉污染的问题。该插件通过“赚取”机制建立信任，将记忆分为语义（事实与关注点）和体验（生命周期经验）两类，并利用审计账本和追加式记录确保数据准确与可追溯。它提供了从记录、提取、回忆到审核的全链路工具，支持通过工作台进行人工干预。开发者需手动安装插件与技能并重启服务，代理可通过协作构建记忆，仅将验证过的经验转化为高信任度资产。
阅读全文dsh-diary-detective（赛博日记侦探）：一面有温度的日记镜子
# 前言 用 DSH（DeepSeek Harness）这类「一切皆插件」的框架搭智能体，长期记忆要自己搭：存哪、怎么压缩、下次怎么读，每个环节都得动手。日记是个典型场景——既要原文留档，又要让模型隔天回看时抓得住重点，还不能一开口就是冷冰冰的统计报告。 下面介绍 dsh-diary-detective（赛博日记侦探），它把日记读写、记忆压缩、温和反馈打包成一个插件。项目由 SageChenAI 维护，MIT 许可证。 # 这是什么 一句话定位：一面有温度的镜子，读日记、照见盲点、给温柔反馈。 它做的事情分两层： 1、机械层：把口述日记存成文件、读回原文
阅读全文dsh-agent-memory：为 DSH 提供智能体驱动长期记忆
dsh-agent-memory 是为 DeepSeek Harness (DSH) 打造的 MIT 许可长期记忆插件（v0.3），旨在提供跨会话的结构化记忆能力。它采用分层存储架构，将记忆划分为 L1 事实（偏好与环境）、L2 知识（可复用内容）、L3 情景（经历时间线）及摘要层，并支持全局与工作区两种作用域路由。插件向智能体暴露 remember、recall、memory_browse、update/forget 及 memory_stats 等工具，支持多维度检索与时间金字塔浏览。其特色功能包括时间桶自动压缩以及与 dsh-agent-compact 联动，在会话压缩后自动沉淀 che
阅读全文DeepSeek Harness 插件 `dsh-negative-ledger`：记录已证伪路径并在证据变化后自动失效
`@akslcw/dsh-negative-ledger` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一款社区插件，旨在持久化记录智能体的“已证伪路径”，防止重复调用失败的命令、读取缺失文件或尝试不可用的 API。该插件并非记忆系统、缓存或 Bug 追踪器，而是通过绑定证据和重试条件，将失败尝试转化为可追踪、可失效的负面事实。 其核心机制包括：基于命令或文件路径指纹识别重复尝试；提供 `warn`（默认，附加上下文提示）、`block`（执行前拦截）和 `off` 三种模式；当依赖证据变化时自动使结论失效以允许重试。插件支持 SQLite（多进程/WAL）和 JSONL（单进程）后端
阅读全文用 graph-memory 给 DeepSeek Harness 装上可追溯的知识图谱记忆
graph-memory 是 adoresever 维护的 DSH 记忆类插件，将对话抽取为 TASK/SKILL/EVENT 知识图谱，支持跨会话语义召回与本地 SQLite 存储。本文介绍其核心能力、目录页安装命令、源码 tarball 安装步骤，以及 gm_* 工具与向量检索配置，并说明插件权限、beta 版本与 75% 上下文压缩基准的适用边界。
阅读全文