九天-知识图谱（含知识卡片）：把概念做成 HTML 图谱与卡片
九天-知识图谱（含知识卡片）是 SkillHub 社区技能（v1.0.1，knowledge-management），无需 API Key。它将用户提供的主题或内容检索整合后，生成 17 种模板（8 卡片+9 图谱）的 HTML 知识卡片或图谱，支持手机紧凑版与桌面版，具备关系抽取与节点建模，可浏览器打开、截图或 PNG 导出。通过「知识图谱」「一页纸总结」「做成卡片」等自然语言即可触发。文章说明安装命令、典型对话用法及与长文报告、纯图表场景的边界。
阅读全文即作记忆：创作记忆、设定与知识图谱查询
即作记忆插件是 DeepSeek Harness Desktop 的创作辅助插件，旨在解决小说与视频创作者管理记忆、设定及知识图谱的痛点。它提供统一工作区、知识图谱查询、媒体模型配置、浏览器登录账号模型及视频导出功能。安装需特定版本并支持命令行或页面方式。使用时需手动安装 FFmpeg 等系统依赖，且媒体服务可能产生计费。该插件不提供旧章节工作流。
阅读全文通用知识图谱构建器：把文档目录变成可交互的知识图谱页面
介绍 SkillHub 社区 Skill「通用知识图谱构建器」（@user_19a6d235/knowledge-graph-builder v1.0.6）：在 Agent 中完成环境检查、文档分析、graphifyy 抽取与生成本地可打开的 D3 知识图谱页面。说明 OpenAI 兼容 API 配置、skillhub 安装路径、典型对话流程与增量更新，并列出 requires_api_key 与 Python 依赖等注意事项。
阅读全文知识图谱可视化生成专家：把主题与文档变成可交互 HTML 图谱
知识图谱可视化生成专家是 SkillHub 社区 Skill（@user_52a81e7a/knowledge-graph-pro，v1.2.5），无需 API Key。输入主题词或 Markdown，输出可交互 HTML 知识图谱，支持力导向与辐射状布局及 4 套主题。适合梳理概念关系、把文档做成关系网。安装时让 Agent 按 skillhub.md 安装上述坐标；触发词含知识图谱、关系图谱、HTML 图谱等。
阅读全文长期记忆 / 知识图谱 会思考的进化 AI：为 Agent 搭统一记忆底座
SkillHub 社区 Skill「长期记忆 / 知识图谱 会思考的进化 AI」（@user_1a470ba8/zwjh-skill，v2.6.0）面向 AI Agent，提供跨会话长期记忆、实体关系图谱、自动沉淀，以及语义与时间线检索、记忆健康度审计和本地备份（可接百度网盘）。标注 requires_api_key=false，强调纯本地与零密钥。文章说明其解决上下文断裂的痛点，列出官方核实功能，并给出基于 skillhub CLI 在 Cursor、Claude Code、Codex 等目录下的安装命令与 SkillHub 安装文档链接。
阅读全文dsh-plugin-graphify-watch：为每个项目自动重建 Graphify 知识图谱
`dsh-plugin-graphify-watch` 专为解决 DeepSeek Harness（DSH）中代码修改后图谱不同步的问题设计。该插件通过接管 `graphify watch` 的进程生命周期，实现自动启动、崩溃恢复及资源清理。它支持代码变更触发图谱重建，文档变更则生成标记提示手动更新，确保插件零依赖且兼容性良好，需通过 DSH 应用程序安装并配置项目路径。
阅读全文memory-systems：Agent 持久记忆与检索架构设计指南
memory-systems 是 Agent Skills for Context Engineering 集合中的 Memory System Design 指南，面向跨会话语义记忆、实体一致性、时序有效性、图/向量与混合检索及记忆整合。文章说明其定位、启用边界、记忆层级与框架选型表、整合与 JIT 加载原则，并给出 Mem0、时序图与 Cognee 官方示例及 Claude Code、npx skills 等加载方式，强调从浅层起步、用 LoCoMo/LongMemEval 验证后再加深架构。
阅读全文@lovedolove/dsh-codebase-memory-mcp
`@lovedolove/dsh-codebase-memory-mcp` 是 DeepSeek Harness 的一个插件，旨在通过“一切皆插件”的理念，利用知识图谱增强智能体对代码库的深度理解。它将 `codebase-memory-mcp` 的能力注入 DSH 工具链，自动启动后端服务与可视化界面，并注册了包括符号搜索、调用链追踪和架构概览在内的六种工具及 `/cbm` 状态检查命令。安装前需确保环境满足要求并预装可执行文件，安装后智能体即可高效调用图谱工具替代传统搜索。
阅读全文dsh-plugin-sirchmunk：DSH 原生 Sirchmunk 设置与监控插件
DeepSeek Harness (DSH) 的原生 Web 插件 `dsh-plugin-sirchmunk` 基于核心设计理念“一切皆插件”，向 DSH 设置界面注入了名为 Sirchmunk 的集中管理区域。该插件主要提供知识图谱可视化与导出、集群管理（含权限控制）、运行时监控、共享历史追踪以及隐私数据脱敏功能。此外，它还内置名为 `sirchmunk-search` 的 Agent Skill，支持通过 MCP 工具对本地 100+ 种格式的文档进行检索。该插件通过 Host/Client 架构实现，依赖本地 Sirchmunk 服务，安装后需重启 DSH Host 即可生效。
阅读全文xby-ancient-poetry-kg：古诗词知识图谱插件
DSH 的 `xby-ancient-poetry-kg` 插件旨在为智能体提供古诗词领域的结构化知识检索能力。该插件基于知识图谱技术，覆盖诗词名称、作者、朝代等数据，解决模型处理复杂实体关系的难题。 插件核心能力包括设置持久化 API 密钥、获取图谱 Schema 结构以及执行 Cypher 查询。开发者需先注册官网获取密钥，通过 GitHub 安装，随后即可利用 `set_xby_apikey`、`get_schema` 和 `execute_read_cypher` 等工具进行图谱数据的读取与交互。
阅读全文dsh-plugin-memory：DeepSeek Harness 长期记忆与知识图谱插件
dsh-plugin-memory 是 DeepSeek Harness (dsh) 的插件，旨在解决智能体缺乏长期记忆的问题。它通过持久化知识图谱，支持跨会话保存用户偏好、事实及代码规范，并具备语义与关键词检索功能。 该插件支持 CLI 管理和 Cordis 框架原生集成，可自动向智能体暴露记忆读写工具。用户通过简单的命令或 API 调用，即可为智能体建立用户画像和历史知识库，从而在多轮对话中保持上下文一致性。
阅读全文dsh-industry-graph-mcp：零依赖的A股产业链知识图谱
`dsh-industry-graph-mcp` 是一款基于 Node.js 的 A 股知识图谱 MCP 服务器。它提供 7 个本地工具，用于查询个股行业、产业链位置、同业竞品及概念成分。该插件零依赖、无需 API，通过本地图谱服务为 Agent 提供量化投研的事实依据，支持无缝集成至 DeepSeek Harness 中。
阅读全文xby-traditional-chinese-medicine-kg：DeepSeek Harness 中药知识图谱插件
`xby-traditional-chinese-medicine-kg` 是面向中医领域的 DeepSeek Harness (DSH) 插件，通过图数据库存储中药知识，允许开发者执行 Cypher 查询。安装后，用户需在 DSH 中设置 API 密钥，并使用 `get_schema` 和 `execute_read_cypher` 等工具进行数据库连接与只读查询。该插件依赖外部图数据库服务，目前主要用于初步研究，为需要结构化中医知识推理的场景提供了接口支持。
阅读全文xby-traditional-chinese-medicine-formulas-kG：中药方剂知识图谱插件
xby-traditional-chinese-medicine-formulas-kG 是 DeepSeek Harness (DSH) 中的一款记忆类插件，旨在将中医药领域的方剂、中药等非结构化数据转化为结构化知识图谱，辅助智能体进行专业查询与推理。该插件提供设置 API 密钥、获取图谱 Schema 及执行 Cypher 读查询等核心功能。用户需先注册获取密钥并配置，随后通过 `execute_read_cypher` 进行数据检索。插件开源，安装简单，便于开发者快速接入中医药知识库。
阅读全文dsh-hindsight: DeepSeek Harness 的 Hindsight 记忆桥接插件
dsh-hindsight 是 Ryu6Zero 维护的官方级插件，旨在为无状态的 DeepSeek Harness Agent 提供跨会话记忆能力。它不依赖重型编排层，仅作为独立 HTTP Client 桥接 Hindsight REST API。 插件支持通过斜杠命令和 6 个模型工具实现记忆检索、知识图谱遍历、主动记忆引导及异步操作监控。它具备热配置、批量去重、召回缓存等特性，允许 Agent 获取长期记忆与关联决策，非常适合希望为 DSH Agent 添加轻量级长期记忆功能的开发者。
阅读全文dsh-codebase-memory-mcp：DeepSeek Harness 代码库记忆连接插件
`dsh-codebase-memory-mcp` 是一个 DeepSeek Harness (DSH) 插件，旨在将本地的 `codebase-memory-mcp` 知识图谱服务桥接到 DSH 环境中。它复用 DSH 内置桥接层，注册了 14 个 MCP 工具及两个宿主级监控工具，支持配置服务器路径、环境变量等。用户可通过 `codebase_memory_status` 检查状态，并在出错时修复配置或重启服务。该插件依赖 `@deepseek-ai/dsh-mcp-client`，且具备完善的错误处理机制，能将代码记忆能力无缝集成到智能体或代码审查任务中。
阅读全文dsh-ontology-kernel 插件介绍
dsh-ontology-kernel 是 DeepSeek Harness 生态中的一个客户端插件，旨在解决智能体开发中本体数据的历史版本控制与源码归档问题。该插件由 aiko-dsh-plugins 维护，当前活跃开发在 `dsh-ontology-kernel-source` 仓库进行，本仓库仅提供历史源码与发布版。在引入插件前，用户需检查源码与许可证以确保合规。
阅读全文dsh-knowledge-graph：可视化 DSH 插件与调用轨迹
DeepSeek Harness 插件旨在通过图谱可视化解决 AI 环境中插件管理混乱的问题。其核心功能包括：以力导向图谱展示插件、技能和工具的全局视图与依赖关系；通过气泡高亮展示每轮对话的思考过程与工具调用轨迹；提供清单视图用于精确搜索和过滤；以及统计使用频率、健康状态（如加载失败）并支持导出 Markdown 报告。该插件完全离线运行，利用本地文件持久化数据，帮助用户清理“吃灰”插件并优化环境配置。
阅读全文DSH Research Graph：DeepSeek Harness 研究工作台插件
DeepSeek Harness Research Graph 插件旨在通过“一切皆插件”的理念，解决 AI 对话记录分散、难以结构化及追溯来源的痛点。该插件提供可视化的研究图、源追溯、知识捕获、AI 分析及导出等功能，帮助开发者高效组织研究主题、迭代知识并管理研究产出。安装需满足特定 Node.js 版本要求，数据保存在 DSH Host 上。
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-memory-graph：DSH 的本地知识图谱与长期记忆插件
`dsh-memory-graph` 是一个专为 DeepSeek Harness 设计的本地化、非侵入式插件，提供长期记忆与时间知识图谱功能。该插件基于 SQLite，具备中文检索支持、混合相关性召回及每回合控制等特性，确保图谱在长时间对话中保持可维护与高效。安装简单，通过链接本地检出即可启用，DSH Web 界面支持可视化查看与管理。卸载时仅移除配置，不会删除本地数据库与备份文件，适合需要可审计、可维护持久化存储的开发者使用。
阅读全文dsh-hypatia：基于 Hypatia 知识图谱的 DeepSeek Harness 记忆插件
`dsh-hypatia` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一个记忆类插件，利用 Hypatia 知识图谱为模型提供长期记忆。该插件运行 Hypatia CLI 作为主机进程，将数据库编排等复杂性交由插件处理，模型仅专注于记忆提案。 其核心功能包括同一请求内召回、精确项目范围、已验证写入、两阶段遗忘以及无需 Bash 的会话支持。安装需满足 Hypatia CLI 0.1.4 和 Node.js 22.5+，可通过命令行安装。配置支持多种记忆预设、授权及召回策略。插件提供记忆存储、检索、遗忘及知识图谱查询等工具，但存在单进程限制及版本要求。
阅读全文DSH 插件介绍：satan9394/dsh-knowledge-brain
`dsh-knowledge-brain` 是 DeepSeek Harness 生态中一款专注长期记忆的插件，旨在解决传统方案成本高、延迟大的问题。它无需调用 LLM 即可构建自连线知识图谱，具备合成答案引用、差距分析、数据隔离及持续运行等核心功能。该插件适合需要稳定记忆层和知识关联的企业级场景，安装前需注意检查源码安全。
阅读全文dsh-kgraph-plugin：项目知识图谱可视化插件
dsh-kgraph-plugin 是 DeepSeek Harness 的一款只读组合包插件，旨在通过自动生成模块级与文件级知识图谱，辅助开发者快速理解复杂项目的架构、依赖关系与分层设计。该插件支持多语言（Java、TS、Python、Go等）及多模块识别，提供可视化面板与 `project_kgraph` 工具，帮助用户高效进行代码重构与优化。安装后，用户只需输入路径即可扫描项目，查看模块依赖图及文件级分层结构，且全程不会修改源码。
阅读全文dsh-obsidian：本地项目接入 Obsidian 知识图谱
`dsh-obsidian` 是一款独立插件，旨在解决 Obsidian 无法直接扫描代码仓库的问题。它通过 DSH 扫描本地项目元数据，生成对应笔记与图谱边，实现项目间知识关联的自动呈现。 该插件核心功能包括原生 DSH 集成、本地项目扫描、确定性知识图谱生成、双传输模式及增量写入。安装后，用户可配置环境变量，在 DSH 中执行扫描与图谱生成，并在 Obsidian 图谱视图查看关联。插件完全离线运行，安全且不影响手动笔记，且基础功能无需额外安装 REST 插件。
阅读全文dsh-understand-anything：生成代码库知识图谱的 DeepSeek Harness 插件
`dsh-understand-anything` 是 DeepSeek Harness 的代码库分析插件，通过生成结构化知识图谱，解决了传统 RAG 消耗大量 Token 且易丢失架构细节的问题。该插件支持架构理解、改动影响分析、新手上手指南及多领域提取，无需将原始文件塞入上下文。安装需 Node.js ≥ 22 和 pnpm ≥ 10。需注意，由于插件兼容性限制，Web 应用、Claude Code 专属功能及分析引擎未做翻译。
阅读全文dsh-knowledge：DeepSeek Harness 本地知识库与经验沉淀
DeepSeek Harness (DSH) 知识库插件是一款纯本地、零依赖的解决方案，旨在解决非结构化文本检索与经验流失问题。插件利用 Node 24 内置模块，通过 FTS5 算法支持中文、代码及混合文本的全文检索，并提供来源标注、会话经验沉淀、网页剪藏以及知识图谱可视化功能。 用户可通过 `kb_add` 导入文档、使用 `kb_add_url` 剪藏网页、调用 `kb_remember` 记录经验，并在回答中强制引用来源。所有数据存储在 `~/.dsh/knowledge/kb.sqlite`。安装后需重启 `dsh web` 生效，支持通过右下角悬浮按钮查看基于力导向布局的知识图谱。
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。
阅读全文用 memtrace-public 给 DeepSeek Harness 装上代码库结构记忆
memtrace-public 把代码库编成可毫秒级查询的结构知识图谱，覆盖函数、类、调用边和版本，供 DeepSeek Harness 跨会话使用，而不必反复读文件。维护者 syncable-dev，社区目录归入「记忆」类，2026-08-18 星标 454。索引走本地 Rust + Tree-sitter；Harness 插件包 dsh-plugin-memtrace 为 MIT，本体索引器是专有 EULA 且处于 private beta。本文按目录页与 GitHub 核对了安装命令、MCP 工具、Skill、许可证与遥测边界。
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 MIT 开源记忆插件，把对话抽成 TASK/SKILL/EVENT 三元组，用 SQLite 知识图谱做跨会话召回。社区目录给出 dsh plugin add github:adoresever/graph-memory；当前 1.6.0-beta.1 尚未上 npm，README 的 DSH 验收路径是本地 tarball。约 75% 压缩来自限定工作流对照，不是通用保证。Pro 可视化尚未交付。
阅读全文用 mnemon 给 DeepSeek Harness 智能体补上图结构持久记忆
mnemon 是 mnemon-dev 维护的 LLM 监督式智能体持久记忆：本地 SQLite 四图存储，宿主模型决定记什么，二进制负责索引与召回。社区目录将其归入「记忆」并标为精选。本文按目录页与 GitHub 核实安装命令、DSH 配置入口、CLI 用法及与 dsh-mnemon 的关系。
阅读全文Graphify：把代码库+文档+SQL 转成可查询知识图谱，替代传统向量 RAG
2026年8月初 GitHub Trending 持续上榜的 Graphify，通过 /graphify Skill 将代码、文档、SQL Schema、PDF 等构建为本地可查询知识图谱。代码层用 tree-sitter AST 确定性解析、零向量库；边标记 EXTRACTED/INFERRED 可解释。本文介绍其相对向量 RAG 的差异、安装接入 Claude Code/Cursor 步骤及 query/path/explain 用法。
阅读全文Graphify：把代码库、文档、Schema 转成可查询知识图谱的 Agent Skill
2026年8月初 GitHub Trending 走热的 Graphify，通过 tree-sitter 本地 AST 与 Leiden 社区检测，将代码、文档、SQL Schema、PDF 等构建为可查询知识图谱，以 /graphify Skill 集成 Claude Code、Cursor、Codex 等 Agent。本文核实其 Trending 背景与官方能力边界，对比向量 RAG，并给出 uv 安装、Skill 注册与 query/path/explain 查询的上手步骤，帮助大代码库场景下的上下文工程选型。
阅读全文MCP 服务器 codebase-memory-mcp：让 AI Agent 真正「记住」你的代码库
2026 年 7 月 GitHub Trending 热点项目 codebase-memory-mcp（DeusData 出品）通过 MCP 协议将代码库索引为持久化知识图谱，支持 158 种语言解析与 15 个 MCP 工具，让 Claude Code、Cursor 等 Agent 用结构化查询替代逐文件探索。官方 benchmark 称结构类问题 Token 消耗可降低约 120 倍，Linux 内核级仓库约 3 分钟完成索引。本文介绍其 Hybrid LSP 语义增强、核心工具、安装方式与适用场景。
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