为下一个工作流
找到对的 DSH 插件

项目级跨会话记忆：node:sqlite 七层存储（soul/user/project/fact/lesson/rules/topic），首条消息缓存友好注入 + 每条消息关键词命中，memory_remember/search/find_similar/read/update/project 工具，空闲窗口自动整理记忆（dream，峰时抑制）。prompt 文案按语言数据文件加载——框架支持多语言用户。

由 Plastic Labs 维护的 Honcho 记忆插件：会话启动时注入用户画像、会话摘要与相关结论，后台脱敏后逐轮上传对话到 Honcho，提供 honcho_search / honcho_chat / honcho_remember 工具及 /honcho 状态命令；通过与其他 Honcho 集成共用的 ~/.honcho/config.json 配置，支持托管的 honcho.dev 或自建实例。

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）、可直接编辑的纯 YAML 存储、按工作区划分 scope，并提供 /plur-memory 浏览器界面。

仅本地运行、零捆绑运行时依赖（仅使用 DSH 宿主 peer）且不调用外部服务的项目记忆：以 JSON 为单一事实源并自动生成 PROJECT_MEMORY.md、按 token 有界且按会话冻结的 Hot Memory 以保持 prompt-prefix cache 稳定、带查询缓存的跨项目 BM25 召回、可信 session/turn 溯源、可解释的写前重复/冲突治理、可编辑的重要度/置顶/标签/supersede/归档生命周期、可配置的顶层回合自动蒸馏，以及支持搜索、检查、诊断和实时设置的中英双语 Web GUI。

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。

超级简化版 llm-wiki 记忆插件：一个索引文档（自动加载）+ 每个主题一个 md 文件（需要时才读）——不会把所有东西塞进上下文烧 token。简单轻量，安装卸载无压力，想怎么改就怎么改。

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、Settings 面板和可选的自动记忆功能。

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。

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。

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。

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)。

管理 soul.md 人设卡与长期记忆，支持按工作区和会话选择人设，并提供读取和更新工具。

集成 TencentDB Agent Memory，支持对话捕获、结构化记忆提取、自动召回，以及记忆和对话搜索工具。

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。

基于本地 Git 的 DeepSeek Harness 长期记忆，提供中英文混合检索、带引用的上下文、事务式同步、预览与回滚。

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。

零 LLM 自动捕获 + 符号化 \[ENGRAM\] 索引渐进披露，配 ESR-lite 任务/证据闭环（esr_task / esr_node / esr_close / esr_link）、按工作区的真实使用遥测与离线召回基准（npm run eval）。

基于 SodaMem 守护进程的双时间轴记忆：每轮组装提示词时注入检索结果，回合结束后自动写回，读路径不经工具调用也不额外调用模型；每条召回的事实都标注来源回合并带有效期，失效的事实不再被检索到。

为 DSH 智能体预设注入增强的自动压缩默认值：一键应用调优的触发阈值/保留比例与分模型策略，幂等执行、自动备份、可回滚。

受大脑启发的认知插件:情景、语义、程序与情绪记忆,带强化学习信号;目标栈支持时间触发器,好奇心驱动的自主网络研究与主动提议。

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。

DeepSeek Harness 的本地优先 Agent 经验网络：从 trace 与实时 Manifest 蒸馏任务级经验，按 H0-H4 证据分级、按兼容性发现，经显式审阅后才晋升。

以唯识心所与种子藏记录 agent 的状态，并以第一人称倾向写回提示词。