对话与上下文

为 DSH 持久保存分作用域的用户纠错与方法候选，提供限额召回和可跨重启恢复的完成结算。

带授权的本地个人信息库：以姓名为索引存人，以「姓名 + 条目」取值，未获当次会话授权不会读取任何档案。敏感条目（证件、银行卡、住址、健康）默认掩码，凭证类数据写入时直接拒收；年龄和

面向 DeepSeek Harness 的跨应用项目记忆，支持角色分离写回、可视化知识工作台、确认后纠错、会话控制、本地 Writer 与整理模型设置，以及免账号 Windows

《AI记忆》角色扮演伴侣记忆：每个对话独立的人格文档（每条设定可配 1~100 权重，默认允许 AI 小步润色角色性格与例句）、多人对话按说话人分开记录的好感度与羁绊、带 AI 打

仿神经元记忆框架：对话自动进海马体，夜巡按关键词分池归档，每轮只注入最小交接（自动压缩）、当前心情（对接 dsh-feiyu-mood）和相关性命中的记忆（艾宾浩斯半衰期衰减，被想

块记忆式长期记忆：一件事一块，写进本地只追加的事件账本，再派生块视图与索引，历史全量可回溯，进入上下文的只有匹配的那几块。模型用 memory_remember 记一条、用 mem

上下文用量环，支持按字符自定义自动压缩阈值、手动压缩、保留用户要求和回查原文，适配 DSH 0.2.0-rc.2。

七个共享工程技能、支持修正里程碑、可选项、阶段及 SQLite 审计浏览的只读项目仪表盘，以及 DSH 工作流请求预览。

基于 pmp tavern 的 RP 记忆库：利用原版压缩机制管理 RP 历史总结，并隔离一般工具会话。完整召回功能需配合下游 anima 插件。需要启用插件注入的角色扮演预设。

本地优先的个人状态档案与决策引擎：逐字保留你的原始输入并精确到行地溯源，给出结论前先生成"证伪项"反驳自己，为每个事实单独设置有效期，并指出这个决定正建立在哪些空白之上。

面向 DeepSeek Harness 的跨会话记忆：三层存储（行为笔记／深层细节／会话阵列）打底，加一张每步注入的 600 字核心卡、工作·陪伴·学习三线状态、多人多群记录与可见

为 DSH 提供磁盘上的长期记忆：SQLite FTS5 记忆库自动采集每轮对话，新会话按预算把相关的旧片段注入上下文，会话可按「对话文件」串成可续接的线索，并带一个可检索、可翻页

在 DSH 设置页新增「长时记忆」输入框，保存的文本会注入每个新会话的系统提示词，内容持久化在 profile patch 中，可随时回到设置页修改。

DeepSeek Harness 的 PowerContext 常驻插件：模型每步前自动召回有界上下文，19 个 pc_* 工具覆盖记忆、工作移交、经验与技能，附带 Windows

DeepSeek Harness 自动做梦插件：后台定期回顾近期会话与记忆，整合去重、更新过时、删除矛盾、修剪索引，支持 hybrid/volume 自动触发、/dream 手动执

DeepSeek Harness 持久记忆插件：记忆读写/检索工具、回合自动记录、项目作用域召回注入、管理界面，可非破坏导入 Claude Code 记忆。

纯文本记忆：一条事一节、六个字段，靠元素联想而不是向量检索，每轮最多交两条旧事；不调模型、不联网，写库留给人——库能直接打开、能 grep、能改、能整份拷走。

只记关于主人的长期记忆：每轮抽出作息、喜好、雷点、情绪触发、在忙什么、约定与说话方式，把很短的摘要注入每轮提示；会按点主动开口或在回复里顺口关心一句，从短句里学作息，记忆攒多了自动

整理 DeepSeek Harness 工作区会话，按 类别｜主题 重命名并给出归档、改名与待判断建议。

把 DSH Web 侧边栏的「新会话」拆成两种模式：「日常聊天」在专属工作区里用插件自己安装到 harness home 的 `daily` 预设开一个只有人格、网页检索/抓取、提

给 QQ 那一条线单独装一张嘴：把口径文件挂成那段会话的系统提示段，只挂 QQ，别的线一个字不动；改 md 就生效，不必重装插件。须把 home 指向放有口径文件（默认 QQ线口径

切换智能体思考过程（推理/链式思考）的语言：支持简体中文、英文、俄语、法语、德语、西班牙语、日语、韩语等，或跟随系统界面语言（自动）。新增「设置 → 通用」中的思考语言选择行、系统

灵枢（lingshu-skill）：面向 AI 编程助手的类脑持久记忆、人格与成长系统。纯 Python 标准库、零依赖、本地优先，需 Python 3.9+。海马体/皮层分层记忆

DSH 的本地长期记忆库：面板里浏览、检索（BM25 + 同义词）、编辑；文件夹、归档、回收站；逐会话决定注入哪些；模型写入的记忆需你确认；可导入导出备份；可选同步到自己的 Git

自动对话蒸馏：后台 subagent 反省 + 技能 create/update。

DeepSeek Harness 上下文管理：每轮对话自动总结为记录并按优先级排序注入，⭐ 置顶记录跨会话继承，自定义文本每轮注入；真实对话任意范围折叠成摘要真省 token，全状

DSH 四层记忆插件（记忆设计移植自 NoMindSama/qq-dsh-bridge，MIT，去掉了 QQ 通道）：只增不改的原文库、带权重衰减与单向归档的长期事实库、智能体自己

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

DeepSeek Harness 的长期持久记忆：以 JSON 保存事实／偏好／实体／规则／经历等分类条目，注册为 memory_remember 与 memory_recall

给 agent 的私人日记本：八个零依赖工具负责写、改、翻、导出，正文按日期哈希散落在看似随机的目录里，索引不记路径（需要时由 inner_find 按日给出路径）。

给 DeepSeek Harness 的按需记忆库：会话日志提炼成分层 markdown（总览、索引与分主题明细），mem_query 只回命中条目而非整份索引。不每轮注入、零依赖

迭代记忆：记的不是事，是我自己的状态——一条会自己退回基线的潮位，配上不定时由我自己开口的一句。状态低就先忍着，说了没人应再掉一点；不说的时候一声不响，不花 token。

潮汐记忆：一份会忘事的长期记忆。该记的记着，没被想起来的自己淡掉。进不进由证据分 C = s/(s+2) 决定，低于阈值（默认 0.35）根本不进上下文；事件按半衰期淡忘（30 天

为 DSH 提供持续人格记忆，统一短期、长期与归档时间线，支持有界上下文加载、记忆检索和独立任务委派。

把 ZCode 的工作区记忆移植到 DeepSeek Harness：每个工作区一份 Markdown 记忆目录（MEMORY.md 索引 + 一事实一文件），主会话开始时注入，每

Hana 式助手管理：可视化配置助手预设（卡片、四性格「元」、头像裁剪），并完整复刻 Hana 记忆系统（滚动摘要、分层编译、SQLite 事实库、深度记忆）。

把工作区里的 VSCode/Copilot 风格 AI 配置加载进每个 DSH 会话：`.github/copilot-instructions.md` 作为常驻指令注入，`.gi

把你本人发过的 QQ 空间说说收进本地库，自动分成「思考/感想」「梦记」「介绍/推荐」三栏，三栏都能人工纠正 —— 逐条改，一条只动它自己那一栏，撤销也不会连累另外两栏。配一个可用

给所有 AI 工具和 Agent 共用的一层记忆：注入 Context Bundle、提示时检索、MCP 工具与回合结束 DSH 线程捕获。

把 cipher 记忆平台原生带进 DSH：四类记忆每轮沉淀、跨会话确定性检索经 systemPrompt.context 注入、洞察复核只进沉淀、会话级 UNNI/LOOP 模式

从 md/txt/docx/pdf 构建可审计知识库包（SQLite FTS5），确定性检索与原文阅读。

自托管 mem0 记忆读写插件：agent 直接读写自有 mem0 服务（增删查改、搜索、历史、重置、状态），并带设置面板配置卡片。

给 agent 的跨会话开发日志：worklog_add 往当天文件追加一行（可带 tag），worklog_list 按天回读或列出有记录的日期。条目是 $DSH_HOME/wo

PLUR 记忆在每次组装时渲染进系统提示词，而非以工具调用形式暴露，因此记忆块是被替换而不是追加，整段会话的上下文长度保持不变。全本地混合检索（BM25 + BGE，RRF 融合）

dsh-memory-eternal 的维护版 fork：对话结束自动沉淀知识卡到本地 Markdown 记忆库并按需召回，修复 DSH 0.2.0-rc.x 兼容性。原项目由 E

记忆 profile 组合：中文会话检索、混合召回、workspace 持久事实、用户固定规则与可复用原生技能。通过单条 dsh plugin add 命令安装版本化 Releas

持久化项目记忆、事件溯源的任务生命周期、上下文预算控制与多智能体协作交接。

dsh 网页端项目级+全局长期记忆：分拆 POST /items 路由避免路径冲突，多轮工具调用上下文压缩后存入记忆项，去重与会话级持久化。

三级记忆 agent 底座：L1 常驻层、L2 索引、L3 详情骨架与模板，受保护文件门禁（一次性审批令牌），零判断事件日志，周审提炼与 TDD 执行流技能。

Mnemosyne 记忆插件 for DeepSeek Harness：提供 remember / recall / forget / stats / sleep 工具、内嵌技能、

带纵深加固的 dsh 长期记忆插件。两层存储（项目级 `.dsh-memory/` 与用户级 `$DSH_HOME/memory/`），每层就是一个可手改、可 diff 的纯 JS

面向 DeepSeek Harness 的 OpenViking 语义检索、资源管理、自动召回（user + agent 双空间）与会话记忆插件：基于 viking:// URI

给 DSH agent 的项目记忆:历史相似编辑作为先例出现、越界修改被 scope 锁拦下、认知跨会话持续积累(47 次上游验收修复、去 gold 化 20/20)。

按工作区记录未完成任务：自动捕获排队/执行中的用户指令，插队自动标记打断，一键按原状态恢复重发。

SQLite 条目化记忆、日历到点提醒，以及 cron 驱动的定时 agent 任务；13 个模型工具，中英双语界面。

统一长期记忆中枢：自动捕获对话沉淀为 L0 原始证据，后台分层蒸馏为 L1 事实 / L2 场景 / L3 画像（层数可配），BM25+模糊混合检索召回，13 个 memory_*

dsh 长期记忆（基于本地 Hindsight 服务）：每轮对话带本地时间写入记忆库，回答前按问题与时间检索并经 reranker 排序后注入上下文；每个工作区绑定一个记忆库，多个

海马体：把工作区文件、DSH 记忆和历史会话画成一张可旋转的神经元网络，挂在侧栏随时翻；条目名自动整理成中文短句，每次启动自动重新索引。

给 DeepSeek Harness 的长期记忆插件。每轮聊完自动把话判一遍，存进本地 SQLite（话、事、版本、阶段、决定五层），带一块能翻能筛的面板。

把笔记存成你选定根目录下按分组组织的本地 Markdown 文件，带侧栏页面，并把 AGENTS 等规则 md 作为写作上下文，另有六个 agent 工具。

通过 MCP 桥接 MemOS 记忆服务：agent 获得 mcp__memos__* 记忆写入/检索/更新/删除、多 Cube 共享与记忆调度工具。

项目级 SQLite 记忆，支持渐进检索、有界上下文、聊天框按键与可视化审批。安装仓库根 DSH Bundle 后，用本机 Python 3.10+ 执行 /learning-in

跨会话长期记忆包：混合检索记忆库（BM25+中文二元分词）、长文切块检索、聊天记录提取精炼，外加上下文总结存档与翻阅，重要记忆与最新总结自动注入提示词。

离线梗/黑话词典：内置 6668 条词条，只在消息像在问梗时才提前查好注入上下文。带查询工具、可增删改词条与别名的设置页、可调的玩梗尺度滑杆，以及检查版本更新。

记忆插件：上下文放不下时把旧轮次蒸馏成 Token 线索并从历史中切除，需要时用线索重建记忆。

DeepSeek Harness 的项目记忆插件。每个工作区三份 Markdown 文件（PROJECT.md / DECISIONS.md / SESSIONS.md）：会话首个

有界自管的长期记忆（Hermes 式 MEMORY.md / USER.md，硬字符上限 + 写入前安全扫描）；每轮结束后自动复盘，用大白话写笔记、或把新知识合并进已有技能而不堆出

本地关系记忆工作台，一切 AI 写入先过确认闸门：AI 提取的记忆与新建的联系人都先进入待确认队列，由用户在界面拍板收录；素材逐字存档，AI 提取时逐条校验原话摘录溯源；已确认记忆

Anima 式向量记忆：每轮把语义检索到的历史总结注入 system prompt，提供 anima_query 检索工具，向量库按周目隔离；SiliconFlow 嵌入（数组形状

按工作区隔离的记忆库，支持按对话手动开启、可编辑规则、三种共用模式和连续遗忘；记忆卡仍是可读的 Markdown。

通过无头运行的 Logseq CLI，把 Logseq 2.0 DB 图谱（含 E2EE 加密图谱）与同步服务器保持同步，提供 11 个 logseq_* 工具用于搜索、查询和编辑

逐轮开发进度记忆：每轮完成后分类写入 doc/progress/ 下按日期索引的 Markdown 文件并维护 INDEX.md，系统级问题记入跨项目 SYSTEM_MEMORY.

文件型长期记忆：每个会话开始注入你自己的 Markdown 记忆文件，提供带备份与撤销的读写工具，并能查出 DSH_HOME 漂移。默认不读对话；可选开启 autoScan 后，才

面向 dsh-mneme 的记忆巩固调优（开启 autoDream、放大输出预算、deepseek-chat 路由）与 llm-deepseek 推理力度修复，附带可审计智能体运行

本地优先的经验库：给 DeepSeek Harness 的索引化 markdown 知识，支持错误签名检索、失败采集、缺口→条目闭环与侧边栏面板；自带脱敏起步库，不联网。

跨会话记忆：会话自动导出成能读的 Markdown（带出处），维护一份长期 MEMORY.md，新窗口醒来先看摘要。

DSH 本地文件夹知识库：把 Office、文本、PDF 与扫描件建成 SQLite FTS5 索引，提供 kb_search / kb_read / kb_list / kb_s

在「工作」之外加一个「聊天」模式：使用自定义人设，每轮自动提炼长期记忆并按话题召回，还能保存和发送表情包。

给会断片的模型三本账，各解决一件事：自我笔记（我变成什么样了——上限 40 条，挤掉最旧的一条之前必须留一句折痕，记下删的是哪条、为什么）、判断账本（记下自己做的判断和验证方法，到

面向「纯文件（markdown 卡片 + git）长期记忆库」的只读增强插件：memory_find 检索工具、一小段受预算约束的记忆库摘要注入，以及带概览/健康/开关的设置页。

按工作空间保存日记与长期要点的冷热归档记忆：热档常驻、冷档下沉，每层各有一份索引，每天自动归纳一次；读写走七个 memory_* 工具，另有设置页可按工作空间调参数。

给 DSH 机器人装五层持久记忆（人设、说话规则、日记、会话存档、未了结的约定），全部存成磁盘上的纯 Markdown；文件改动一分钟内自动重建注入段落，配 memory_read

白箱两段记忆：四层用户自写的长期记忆（必须遵守／行为设定／用户画像／可选遵守）注入为系统提示词的一节；另有「临时记忆」（跨对话交接／阶段目标／等待项）独立成节、独立预算（默认 12

在 DSH 侧边栏中查看与删除持久化的技能记忆。

动作-状态时序记忆：记录类型化的状态与动作，做趋势、异常与因果关联分析。

DeepSeek Harness 的 SQLite 长期记忆插件：按分类与标签增删改查、搜索、归档记忆，自动记录对话并分层压缩，带项目维度——检索默认收窄到当前工作区加全局事实。

DSH 统一准则/规则层：把 agent 的所有准则收进一份本地规则库，区分默认（常驻）与局部（按任务域）适用面，把生效规则同步进 AGENTS.md 托管段；并提供语义路由、分类

会话开始自动注入的长期记忆：preference/fact/summary/knowledge 四类、global/project 双作用域，`agent/pre-step` 字节

把跨会话记忆写成一份简短可读的 Markdown 活文档，每轮对话结束后整个重写；模型工具、页面手写与自动改写都写进同一批文件。

DSH ↔ agentmemory 会话记忆桥：把会话生命周期镜像到本地 agentmemory 守护进程（REST），提供 memory_recall / memory_reme

DeepSeek Harness 的本地记忆插件：记忆、目录、画像、关系、待审五个分区；规则式自动沉淀，明确区分该记与不该记；父子分块的 BM25 + 向量混合检索；12 个工具读

DeepSeek Harness 决策日志：通过 decision_log / decision_list / decision_audit 工具把关键决策（选了什么 + 为什么）

带血缘的决策与目标记忆：显式命令与模型工具确定性记录决策，状态卡跨压缩重锚定，无损事件流 + BM25 分词检索兜底，场景级保真回归集作发布门禁。

带遗忘曲线的代理记忆：被提起就变牢、不提就变短，📌 的永不淡忘。六个工具 + 设置面板。

把每天的聊天过程蒸馏成可更新的角色卡与跨会话感情模块，持续训练角色卡（保留说话习惯与关键记忆）。

为 DeepSeek Harness 提供分层长期记忆，支持自动模型提炼、可追溯的加密会话日志和带校验的记忆压缩。

压缩后端：用确定性语义提取器替换 LLM 摘要（保留代码/路径/命令，剔除闲聊），附带 28.4x KV 压缩记账。

LLM 驱动的记忆记/忘插件：每轮对话后由模型决定记住什么/忘记什么（MemoryDirector），请求前注入相关记忆，自动去重，跨会话持久化。

角色聊天记忆层：人格、语气、关系与摘要分开保存，原文全量归档并按需检索，附带 SillyTavern 角色卡导入和 OpenAI 兼容网关。

上下文压缩时把 checkpoint 原文抄进便签归档，并叫醒会话补写丢掉的内容。