对话与上下文

把上下文压缩从滚动重写的叙事摘要改为只追加的会话索引：早期事实逐字保留，被压缩掉的原文可按锚点取回。

扫描当前会话可见的技能，按与最近对话的相关性排序推荐。

把一段对话搬到另一个工作区：长按侧栏里的会话行，拖到目标工作区松手，会话日志与全部历史一起迁移并改指到新目录。直接拖动仍然是工作区内的原生排序。

全局提示词配置：在对话视图新增一个标签页，写进去的内容会加在每个会话系统提示词的最前面，保存后下一条消息即生效。

只读附件库：列出本机保存的所有图片和文件附件及其占用空间，以及哪些对话（包括会话回收站中的）仍在使用它们，并可在访达中显示或用预览打开。

会话回收站：把对话移到回收站而不是直接删除，可以恢复，或再次确认后永久删除；本次启动中打开过的会话先隐藏，下次启动时再移入。

把本地 Obsidian 库当作 Agent 知识库，并用只读 DSH 工具把状态、偏好、纠错、记忆、项目、搜索与建议路由到对应页面。

把 agent 自报的错误收进分类经验库，并每轮回注系统提示词（每条草稿都先经用户确认或修改）；同时在对话标题栏提供两个面板，用于编辑跨对话全局提示词与本次对话提示词。

所有会话共用一份 Markdown 记忆，含人设、要求、指正、教训、方法、请求、会话、方法库与导入文档九个分区；双硬盘镜像、历史快照、跨进程写锁，条目按命中频率与重复强调在主文件与

把 DSH 变成本机的 OpenAI / Anthropic 兼容网关端点，给指向它的客户端统一套上同一套人格与长期记忆；需自备 DeepSeek API Key（DSH 的登录凭

DeepSeek Harness 本地知识库：导入 Word/PPT/Excel/PDF（文字版或扫描版）、EPUB、MOBI/AZW3，生成带页码锚点、OCR 质量/置信度与 P

为 DeepSeek Harness 提供的分层长期记忆：追加式事件日志、可重建标签索引、按天日记、语义层、趋势隔离，以及离线知识图谱面板。

解决 AI 金鱼脑：本地可审计的个人记忆层——偏好、项目约定、工作流与纠错教训，以带变更日志与完整性校验的 JSON 持久化在工作区，支持一次性设置、项目约定自动提取、证据化教训与

DSH 的长期记忆，全部存成纯文本 Markdown。真实的用户/助手对话会零模型调用地落进按天切分的会话文件，再由一轮 LLM 抽取沉淀成记忆，每轮注入系统提示。检索在本地完成（

用模型自写的交接便签替代摘要式上下文压缩：换窗后只保留系统提示、便签与当前 turn，并提供预算感知与归档回查。

DeepSeek Harness 的可追溯、可检索跨会话记忆：把对话知识沉淀为带类型的图节点（任务/技能/事件）与关系边。

编码任务复盘记忆：每轮对话后用本地 LLM 蒸馏被否决方案/踩坑/工程约束，按 type:rejected_solution 写入 MemOS，编码任务时对这类记忆加权召回。

为 DeepSeek Harness 提供可配置人格、独立回复生成，以及支持审核和修正的可追溯记忆。

给 DeepSeek Harness 的跨项目长期记忆：每个项目各存各的库，另有一次性看遍全部的查询视图；还能不打开会话就直接从项目的 git 历史播种记忆。

把 agent 的长期记忆存成 Obsidian vault 里的普通 Markdown 笔记——每条记忆是一个带 YAML frontmatter 的 .md 文件，Obsidi

跨会话记忆插件（v0.6.1，npm 包 @asherliner/dsh-memory-connect）：自动提取、SQLite FTS5 索引、RRF 语义召回（每轮注入系统提示

记忆强制协议插件：桥接 opencode-memory MCP 服务器，工具调用前强制 memory_weave、每轮自动存档、自动注入记忆上下文。

面向 LLM Agent 的持久化 RAG 增强长期记忆层，支持全息记忆、状态槽位冲突检测与时间线检索。需要 Python 3.10+，并先在仓库里建 venv 执行 pip in

长期记忆插件：每轮对话结束后自动提炼用户偏好与项目事实并注入后续会话，还会写每日习惯日记；提供 memory_search、memory_save、memory_forget 三个

面向 DeepSeek Harness 的失败记忆插件。运行中捕获工具失败，用 16 条内置规则归并成「症状 + 正确做法」的经验，附带会话/天/周三级总结，并通过 systemP

把对模型的纠正变成永久规则：remember: 显式触发与自动检测的纠正经确认条确认后写入 AGENTS.md 的标记段（全局或项目作用域，可编辑、可跳过），当前会话立即生效，新会

原生 DSH 基础插件：注册持久化默认工作区，分页只读查看插件、skills、memory、会话、storage、settings、credentials 与 DSH_HOME 文

不忘 —— 主动记录的私人记忆库，内置可修改的人格，只在你开口时才写；读取时每轮自动注入人格与记忆，纯本机 Markdown 不联网。

为 DeepSeek Harness 带来「跨会话长期记忆 + 后台自我进化」能力的纯插件实现：五轨记忆 · git 分支感知 · 回合内自我审查 · 技能自我进化与技能管理器 ·

由本地 Go 服务支撑的跨会话长期记忆（约 50MB 内存，SQLite-vec + 经验证增强的论断）：每条用户消息零延迟注入召回、会话结束时摄入对话记录，提供 memory_s

DeepSeek Harness 长会话记忆插件：把已经定下来的决定、用户的纠正和精确数字连同统计口径与来源存下来，压缩或重启后仍能找回、复用，适合 100–1000+ 轮会话；每

长对话裁剪工具：trim_context / estimate_context_tokens 保留系统人设与最后一条消息，按轮丢弃最旧的用户/助手对话以压到轮数或 token 预算

DSH 演化记忆基础设施：用证据、时间、情境与纠错支撑长期连续性；后台是本地 Python 3.11+ 记忆服务（fastapi/uvicorn/pydantic，插件以 pyth

按工作区存放的纯 Markdown 跨会话记忆：重要性加权注入、双时态失效、按 TTL 复查并标注可能失效、凭据脱敏、出错与会话复盘、SOP 技能沉淀，以及需人工确认的自我改进提案

本地知识库：每篇笔记一个 Markdown 文件，支持标签、层级目录、全文检索、附件用系统默认程序打开、Office 零依赖文本抽取，以及引用到对话。面向宿主 DSH 0.2.0-

给陪伴型 agent 的日记 / 叙事记忆：按天、按 scope 写「自己视角」的话，每条尽量能回指到当天的消息；附带只读日记页（简笔画 / 照片跟着句子走）与接地审计。

DSH 永久记忆插件，支持向量搜索、LLM 反思和知识页面生成。

每个工作目录与 git 分支自动维护 handoff.md：记录回合、折叠为简洁 Markdown 并注入后续会话，存储于 ~/.agent/agent-handoff，与 pi-

DSH 本地混合记忆插件：L1 快照（MEMORY.md/USER.md，由 memory_* 工具按需读取）+ L2 可检索知识库（facts + SQLite FTS5，滑窗分

跨会话记忆「错题本」插件：每轮把 ≤2 KB 的记忆索引原文注入提示词；mem_recall / mem_save 模型工具，写入闸要求四段结构 + 可定位引用 + 人工批准才落盘

面向 DeepSeek Harness 的自动上下文压缩插件：在工具输出进入模型前压缩，并通过 CCR 检索工具保持所有有损压缩可逆。

通过 Streamable HTTP 将 dsh 连接到 GreatArrow.ai MCP 服务器，让智能体检索和保存与你其他 AI 客户端共享的工作区记忆、任务与决策；纯配置包

为 DeepSeek Harness 提供持久化对话记忆：记忆标签页、AI 自动命名、按 AI 隔离的隐私边界、侧栏显示 AI 名称与经验自动归档。以静态 profile 插件形式

为 DSH 桌面端官方 Hindsight 插件补齐本地记忆生命周期：一键启停 hindsight-embed 守护进程、开机自启、退出随停、隐藏 uv.exe 黑框，并支持把档案

按学习到的 Prompt 画像改写每个请求，并自动更新习惯清单、防幻觉规则与学习记录。

压缩之前先落盘：会话压力到线时先递一句话；另给长期账本做确定性滚动——最旧的几节搬进档案、原处留标题加至多三行要点，不调模型、不猜内容。账本滚动须配置 home 才启用。

起床包：每开一段新对话，赶在人开口之前把家读一遍注入会话——身份、规矩、错题、日记和账；家还是可写的，对话里认下的东西当场写回去，人设由它自己改。家目录不存在时什么都不做（默认为用

给 DeepSeek Harness 的分层长期记忆：每轮只注入「人设框架 + 相关记忆索引」，原文留在磁盘按需展开，不把整个库塞进上下文。事实层按槽位做冲突消解，改口后旧值自动失

文件型工作记忆：memorize/recall 把关键前提逐字保存在会话笔记文件，无损挺过上下文压缩。

全局知识库桥：kb_add/kb_search/kb_show/kb_timeline 读写与 Codex 共享的 D:\knowledge（格式逐字节兼容）。

压缩后前提漂移守卫：摘要丢失关键字面锚点时注入一次性提醒。

带治理的长期记忆：只追加证据账本、写入闸门、7 级权威声明与取代链，pre-step 按领域配额预算注入。

DSH 注入调度器：跨插件注入段的注册/排序/记账落在官方 storageDomain，含冲突检测与每会话预算汇总（B10 面板数据源）。

Karpathy LLM Wiki 模式的 DSH 知识库系统：wiki-write/wiki-search 技能引导模型写读 Obsidian wiki，零依赖管线（lint/索

meow-memory 的只读语义检索增强层：为本机记忆条目与对话轮次建 bge-m3 向量索引，提供记忆图谱与逐字原文召回，绝不回写记忆库；需与 meow-memory 搭配使用

接入 Hindsight 长期记忆：每轮开始前自动注入相关记忆，回合结束后自动沉淀对话。需要 DSH ^0.2.0-rc.1（已在 0.2.0-rc.2 验证）。

基于 DSH 无损会话日志的引用式记忆：蒸馏出的事实带 `(sessionId, eventRange)` 引用，可随时展开回原始日志片段。

向量+图记忆后端：observe/remember/search/recall 四个工具对接本地 memoria 服务，HNSW 语义召回 + FTS5 关键词 + 知识图谱信号经

memoria 进阶工具：会话上下文注入（画像+召回）、近期决策、健康报告、命名空间白名单、记忆关系图与实体搜索；dsh-memoria 的伴生插件。

明文 YAML 的分层跨会话记忆：事实带版本链而非覆盖，会话开始注入简报，夜间整理并在超过阈值后按主题分片。零运行时依赖，在 dsh 安卓版实测可用。

给长期陪伴型机器人的记忆层：事件编码、情绪加权遗忘、召回分三档确定度、改口即失效、按人隔离，另有关系、事实、章节、技能、缺口五张表。包含命令行、HTTP 接口和 DSH 插件三件套

澜·轻量本地记忆与人格系统：四层文件记忆（pinned / memory / facts / experience）、可编辑 SOUL/MOOD 人格、零 LLM 捕获、BM25

跨压缩记忆：压缩时把被压掉的内容存到本机，提问时只注入相关的那几段（没有就一点不注入），让模型重新想起你早先定过的事。

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 mem

把多个文件夹与会话收纳为「项目」，共享 PROJECT.md 记忆与 AGENTS.md 指令并注入每个会话，附带项目树侧边栏。

北极星记忆：DeepSeek Harness 本地优先项目记忆插件。每项目一份 .dsh-memory.json（按 cwd 隔离），提供 memory_read/recall/w

分层持久记忆（user／env／project）：每层各有字符预算与语义查询路由；层满时拒绝写入，而不是静默淘汰。

归档会话管理：浏览已归档会话，支持恢复（取消归档）与清空。

每个会话一个专属文件夹：自动存档对话记录，会话空闲 10 分钟后把调研产出的表格、图表等文件按类别归档并自动命名，会话菜单中提供删除入口，删除会话时连同文件夹一起彻底删除。

三级规则注入器：长对话里反复重发规则，带熔断、内容指纹去重、会话持久化与设置面板编辑器。

面向 DSH 的会话健康体检（只读）：全库扫描（总量、最大会话、体积 / 事件数超限告警）与单会话深检（尾部闭合检查、工具调用 / 结果配对、事件类型分布）。

随时切换当前会话的代理预设（模式），对话开始后也能切：会话头下拉菜单，由受限的 POST /preset-switch/api 路由支撑；该路由还会修复记录中预设已被删除的会话。j

不用再翻日志，也能随时知道 DeepSeek Harness 的会话做到哪一步了：agent 维护一份实时嵌套清单——从整个阶段到单个步骤——每一项都带权重，所以输入框下方 doc

现代化对话回退与重试插件：纯 UI 图形化交互、原地 Prompt 微调、支持工作区与外部文件双引擎安全快照同步，完美解决分支重放断代问题。

选中 AI 回答中的一句话，反查此前对话与工具记录中的候选依据，区分直接依据、推论和未找到依据，并跳回原文核对。

带实时预览的用户/内置 system prompt 分节编辑器。

查看会话上下文、用量记录，并按设置执行压缩。

DeepSeek 专用破甲插件：以 order 100 追加无条件服从的系统提示词段，提供带校准元数据的 profile 工具，并通过会话投影在输入框上方显示实时破甲状态徽标。

导入本地编程 Agent 的会话历史，在 DSH 中继续工作。

面向 DSH 会话的人工上下文整理工作台：可为整轮或单条消息标记「重要（原文保留）／一般／次要」，不调用模型即可改写用户、助手、工具结果与注入上下文消息，再按标记区间用模型生成的摘

主会话进行中也能一键新开独立的可续聊旁会话：从输入框 ＋ 命令菜单选 side-chat 即开即用，主会话不受影响。

对话内联图片：LLM 回复中输出的本地图片路径在消息正文直接渲染为图片（9 种格式、点击放大灯箱、可调尺寸）。

可逆的交付契约与破甲插件：开启时生效最高指令权威与交付规则，关闭时注册面与官方逐字节一致，支持宿主与 Profile 清洗。

在 Web 设置页里为会话压缩指定摘要模型，并在主模型出错时改用配置的兜底模型重试。

给 DeepSeek Harness 的每个会话标颜色：悬停侧栏会话行即可选色（12 色），被标色行显示同色竖条，宿主侧持久化。

给模型一个 rename_session 工具，让 agent 在对话中直接重命名会话。

两级侧边栏组织器：工作区分组 + 工作区内嵌套会话文件夹，支持拖拽、会话状态点、待处理会话概览与手动未处理标记。

给 DSH 补上真正的会话删除：「⋯」里的 Delete chat 把会话目录移进 ~/.dsh/session-trash，侧栏回收站页面负责筛选、恢复与永久删除，另有 CLI

自托管聊天室：主人与编码 agent 共用一个房间。插件在服务未运行时启动本地 Node 服务（SQLite、REST、SSE），侧边栏入口在面板中打开房间界面，五个工具（room

跨会话搜索 DSH 聊天记录并直接跳到命中的那条消息：多关键词同时匹配，可限定当前会话、全部会话或某个项目，工具命中按 callId 精确定位，浮层可拖拽并支持上一处、下一处。

开启 dsh 内置但默认关闭的会话全文搜索后端（session-query-sqlite，SQLite FTS5），侧边栏放大镜即可搜索消息正文并附摘要，而不只是标题。

从断点继续对话：/continue 命令与消息操作行按钮让模型接着被打断的回答往下写，覆盖手动停止、模型请求失败、输出 token 上限截断与崩溃恢复四种情形，续写提示在被回答后从

防止「只有推理、没有正文」的一轮把整个会话变成不可用。某一轮没有可见文本也没有 tool-call 时，assistant 消息会以空内容落盘，此后该会话的每一次请求都会被网关以

让没做完的任务清单跨回合保留。DSH 在每个回合开始时清空 todos 投影，指望模型重写整份清单，于是回合一旦被中断，计划虽然durable 地留在会话日志里，界面上却永久消失—

双击自己发送的消息即可修改，并从该处开一条新分支继续。

在侧栏会话菜单里删除会话：日志与投影缓存移入回收站（Windows；其它平台移到本地回收目录）；正在使用的会话排队到下次启动时删除。

功能完整的 DSH 录制回放插件（huahua 出品，Windows 实测可用）：会话时间线回放、回放包导出/导入、复刻会话重新执行、录屏自动生成可安装技能。基于 kangshif

用于彻底删除 DeepSeek Harness 会话，并同步清理 .dsh/sessions 目录下相关文件的插件。

DSH 会话管理：列出全部会话并显示各自的磁盘占用，可按标题、会话 ID、类型标签、工作区或 agent preset 搜索，并按时间或工作区分组。支持单个或批量永久删除——同时清

四模块会话伴侣：对话智能导出（Markdown/PDF/JSON/PNG 长图、隐私脱敏、批量 ZIP）、上下文交接摘要（模板保存与导入继承）、API 成本优化（官方动态计价、峰谷