dsh-focal
在终端中运行以下命令：
dsh plugin install Haoran2099/dsh-focal
将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中：
在 DeepSeek Harness 中，基于源码仓库 https://github.com/Haoran2099/dsh-focal 执行 dsh plugin install Haoran2099/dsh-focal 即可添加该记忆插件。
插件介绍
在 DeepSeek Harness 的多轮代理会话中，把完整历史直接塞进每次模型请求既浪费上下文窗口，也让敏感信息暴露在一次性的网络传输中。FOCAL（Filtered On-device Continuous Activity Logging）正是为此而生：它观察已提交的会话记录，用一条确定性相似性过滤把用户消息路由到任务隔离的记忆桶里，再为下一次请求只拼入当前任务的有界上下文快照——其余历史留在本地文件中，不再随请求离开机器。
过滤并不激进。它选择性记录工具名、调用是否成功、路径类参数，但绝不抓取助手 token 流、原始工具参数或工具返回的完整内容；常见凭证和邮箱地址在写入前就被脱敏，工作区绝对路径只保留 basename。每条会话最终落成一份有界 JSON 文档，存放在本地 DSH_HOME 目录下，没有任何网络请求或遥测。模型侧暴露了 focal_status 与 focal_recall 两个只读工具，人类命令 focal 则保留对记忆的完全删除权。
如果你在日常开发中同时开着多个任务、又不想把整段对话交给远端模型，或者希望本地运行一个隐私边界清晰的记忆层，FOCAL 是目前 DSH 生态中唯一同时做到任务隔离、有界注入和反注入策略的宿主插件。它目前处于 v0.1.1 实验阶段，仅支持宿主插件（无 Web UI），适合愿意跟踪 DSH 0.1.0-rc.6 接口的开发者先行试用。
使用场景
- 在同一个 DSH 会话中交替处理多个开发任务，需要每次请求只携带当前任务的上下文。
- 希望减少发送给模型的历史 token 量，同时保留工具调用成功/失败等关键信号。
- 在本地运行 DSH 代理工作流，不希望完整对话流经远程模型提供商标签。
适合人员
- 需要轻量级会话记忆且重视数据不离开本地的 DSH 开发者。
- 使用本地 LLM 后端、希望上下文注入边界完全可控的开发者。
- 同时管理多任务代理工作流、追求确定性过滤而非向量检索的工程师。
相关插件
为编码智能体提供跨工具记忆层，索引本地已有会话历史，在文件编辑、命令执行前后自动召回相关上下文，无需手动检索。
面向 AI 代理的可追溯、可搜索跨会话记忆插件，将对话知识构建为带类型知识图谱，按需召回相关子图而非重放全部历史，原生集成 DeepSeek Harness。
为 DSH 的 AI 赋予跨会话长期记忆，管理待办与技能，并支持多会话协同、外部 AI 派单与无限画板，越用越懂你。
dsh-mnemon 为 DeepSeek Harness 提供三层可插拔、Agent 驱动的记忆系统：运行时上下文、项目文档、可替换记忆空间，支持九种长期提供商。