dsh-mnemon
Mnemon 0.5.21 为 DSH 提供运行时记忆、项目档案与记忆空间三层持久记忆;Starter 锁定 17 个组件包,修复大型 Native 空间读取,并让空闲审查每轮只写一层。
适合:需要长期记忆、聊天记录、上下文能力的用户
有站内专属配置、验证和清理说明
- 配置资料
- 配置资料完整
- 配置难度
- 较高
- 兼容性
- 声明兼容,尚未实测
记忆是 Awesome DSH Plugin 的社区细分类。本页保留上游分类,同时展示 52DSH 主分类、安装证据和权限提示。
可按名称、包名或自然语言需求搜索;结果会按字段权重和证据质量排序。
Mnemon 0.5.21 为 DSH 提供运行时记忆、项目档案与记忆空间三层持久记忆;Starter 锁定 17 个组件包,修复大型 Native 空间读取,并让空闲审查每轮只写一层。
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有站内专属配置、验证和清理说明
从会话中提取结构化三元组,建立可跨会话复用的知识图谱记忆与上下文层。
适合:需要长期记忆、聊天记录、上下文能力的用户
已核对仓库、包名与 DSH Bundle
把本地优先的 Noema MCP 记忆服务接入 DSH,提供召回、全文搜索、图遍历、写入、审核、删除和从十类编码 Agent 导入记忆。
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已审阅固定提交的关键源码
让模型主动决定何时压缩及压缩哪些上下文,并提供压缩、恢复、搜索和状态工具。
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已核对仓库、包名与 DSH Bundle
dsh-mneme 0.7.2 为 DeepSeek Harness 提供跨会话记忆、SQLite 与 Markdown 镜像、离线语义检索、实体时间线、Sleep 和 Dream 整合。
适合:需要长期记忆、聊天记录、上下文能力的用户
已审阅固定提交的关键源码
为 DSH 提供有字符预算、分用户/Agent 与全局/工作区层级、可审批和可审计的跨会话记忆,并把冻结快照注入后续会话。
适合:需要长期记忆、聊天记录、上下文能力的用户
已审阅固定提交的关键源码
提供三层自动记忆、日历提醒、主动问候、每轮记忆整合及其他 AI 工具记忆继承。
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已核对仓库、包名与 DSH Bundle
为 DSH 增加项目持久记忆:记录、检索、更新和归档工作结论,将精选 Hot Memory 注入后续会话,并可在有实际工具活动的回合结束时提醒自动沉淀。
适合:需要长期记忆、聊天记录、上下文能力的用户
已审阅固定提交的关键源码
为每个工作区建立七层 SQLite 长期记忆,向首轮和后续用户消息注入相关条目,并提供记忆写入、检索、项目全景、更新、查重及夜间 dream 整理工具。
适合:需要长期记忆、聊天记录、上下文能力的用户
已审阅固定提交的关键源码
基于本地 Obsidian/Codex 知识库的持久 AI 记忆:5 个 obsidian_memory_* 读写搜索工具,外加侧边栏知识库浏览器。
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已进入可追溯的 Awesome 社区清单
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 的 memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob 检索工具、memadd/memremove 资源管理、memqueue 队列状态、memcommit 会话捕获,以及 memlearn 技能手册沉淀。
适合:需要Git、版本控制、提交能力的用户
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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 FTS5 + jieba,可选向量召回)。
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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。
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把 dsh 连接到本地 Obsidian vault:通过 `obsidian_*` 工具搜索、读取、写入、移动与回收笔记。
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有界本地记忆 + CBDC 权威门控:SQLite + FTS5 claims,作用域召回并给出可解释的采用/核验/忽略决策与完整审计轨迹,/memory 命令,每次注入 ≤3 条/1200 字符,不增加额外模型调用。
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证据约束的负面知识账本:记录被证伪的路径(command_failed / file_missing)及其结果与前置条件证据,重复尝试时警告或拦截,证据变化后自动解除。
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DeepSeek Harness 离线二维码(SVG/PNG/ASCII)与条码(Code128/EAN-13)生成器,无网络、无 shell。
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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。
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多 Agent 共享一个 Obsidian vault:零依赖 Python core(检索/晋升/裁决/遗忘)+ vault 模板 + dsh 插件(memory_search/show/submit/status)。
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为 DeepSeek Harness 打造的生物仿生记忆系统:纯 Markdown 数据层、memory 工具、冻结快照注入、分级审批门、结构化审计、记忆代谢(dream)、记忆钉、语义检索、/memory 命令与跨会话召回。
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DSH 上 hermes-agent 记忆机制的忠实移植(MEMORY.md / USER.md):有界双记忆库(2200/1375 字符)、单个 memory 工具(add/replace/remove/batch 全有或全无)、每会话冻结快照注入与 nudge 提醒、DSH 原生 JSON 存储——零外部依赖、零 LLM 成本。
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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。
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将本地 Markdown 与文本文档转为可检索的知识库,支持语义与关键词混合搜索、引用校验与来源注入。
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跨会话记忆库:remember / recall / forget 工具、每轮提示注入与设置页条目浏览。
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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。
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人类可读的 Markdown 记忆插件:用户级(~/.deepseek-harness/MEMORY.md)+ 工作区级双层记忆,每轮自动注入提示词,回合结束自动写日志并按期蒸馏沉淀;可桥接已有 WorkBuddy/CodeBuddy 记忆目录;内置 memory_note / memory_note_user / memory_read 三个工具(自动去重)与中英双语设置页。纯文件存储、无数据库,记事本即可编辑。
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面向 DeepSeek Harness 的模型驱动上下文裁剪插件,通过官方 compaction API 释放上下文空间。
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提供本地与远程知识库,支持项目和会话范围检索、可控回写以及内嵌 Web 管理台。
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dsh 分层记忆管线:自动把会话蒸馏为原子事实、场景摘要与用户画像(L0~L3),BM25 + 向量混合检索,chat/work 双族隔离,每步模型调用前注入相关上下文。
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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。
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跨会话明文记忆:确定性 BM25 关键词召回(无向量嵌入),memory_save/list/search/confirm/forget 五个工具 + 人工确认闸门,global/project 两层 JSON 存储(project 随 git 分享)。
适合:需要Git、版本控制、提交能力的用户
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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` 字节预算召回,JSON 原子持久化。
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把你在 Claude / ChatGPT 里已有的历史搬进 DSH:Claude 导出包里的 memories.json 零 token 瞬时入库,本机 Claude Code 记录免导出直读,历史对话用你在 DSH 里已配好的模型提纯。每条记忆都带由代码回原文核对的逐字证据——转述会被丢弃并计数,只在 AI 回复里找到的证据一律转人工确认而非直接入库。
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面向 DeepSeek Harness 的记忆与知识中台:在兼容插件之间路由 update、retrieve 和 subscribe 调用,并提供可选的事务化 Rust 后端。
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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。
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对话历史回忆:字面/模糊/语义三层检索全部历史会话的原始文本,完全本地离线——AI 再也不会忘记你说的话。一条命令安装(自带 `dsh.bundle.patch`),语义推理跑在 worker 线程。
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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 本地安装预览。
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面向 DeepSeek Harness 长会话的上下文分诊插件:通过官方 ctx.compaction 接缝,用确定性规则筛查并裁剪过期、重复、失败与超大的上下文内容。
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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_remember 工具,并通过 agent/pre-step 按会话注入记忆上下文窗口。
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PostgreSQL 持久个人记忆:MCP 记忆工具 + 可查看记忆与候选的 Web 面板。
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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。
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跨会话「触点记忆库」插件:自动从每轮对话提取任务/会话级触点与用户惯用词,存入全局持久记忆库;检测到话题切换时重新注入相关历史记忆(关键词或向量匹配)。
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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。
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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。
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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。
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基于 DSH 原生接缝的按工作区记忆:事实与有界常驻档案落在 storage-domain 的 JSON 单元上,写入经人工审批并带 `(sessionId, seq)` 引证,确定性召回 + session-query 全文检索历史会话——无外部服务器、无自建 SQLite。
适合:需要长期记忆、聊天记录、上下文能力的用户
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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。
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为 DeepSeek Harness agent 提供持久化专注板:在会话工作区维护目标、约束与决策笔记,跨压缩与会话存活,支持自动注入上下文、清空归档与可选 Web 面板。
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如何理解状态:核验状态说明 52DSH 检查到哪一步;配置资料状态说明能否只依靠本站完成配置;兼容状态和运行实测另行判断。三者不能互相替代。包含高权限能力的插件应先阅读详情中的权限说明。
不是。社区收录、源码或清单核验、当前 DSH 版本运行实测是三个独立状态,请以卡片和详情页标记为准。
不建议。先锁定版本,在独立 Web Profile 中使用测试数据验证配置、权限、数据存储和卸载清理。