ljsysfurryACE/dsh-plugin-story

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神马？！我的东西被社区认可了！ 2026-08-15，我的三个 dsh 插件被 awesome-dsh-plugin（1300+ ⭐ 的 DeepSeek Harness 社区 插件精选列表）收录。 维护者 fkysly 在合并时说： "确定性语义提取器替换 LLM 摘要这个思路我很喜欢——压缩这件事本来就不该再花一次模型调用。" 先说明白：这不是 DeepSeek 官方认可（官方不收第三方 PR），但它是 dsh 生态里 最大的社区精选榜 ——1300+ 星、2600+ 插件里挑出来的。 这篇文章讲清楚：这三个插件解决什么问题、怎么做的、以及你如何也写出能被收录的 dsh 插件。 一、背景：DeepSeek Harness 的插件生态正在爆发 DeepSeek Harness（ dsh ）是 DeepSeek 官方开源的 Agent 框架，开源当天即获 98k 星。它的核心口号是 "Everything is a Plugin" ： - 模型适配器、工具注册、会话日志、UI、Agent 循环本身 全是插件 - 没有特权核心——任何人写个插件就能改变框架行为 - GitHub 上 dsh-plugin topic 下已经有 2600+ 个插件仓库 生态爆发意味着： 现在写插件 = 第一批吃螃蟹的人 。但 2600+ 个仓库里，大部分是 UI 美化、皮肤、工具类插件。 记忆、压缩、主动调度 这三个"Agent 智能"方向，做的人极少——而这正是我的切入点。 二、我的三个插件：官方管"怎么跑循环"，我管"怎么当伙伴" 官方 Harness 自带的能力： - 上下文压缩：有，但用 LLM 摘要 （贵、有损、每次压缩都要再花一次模型调用） - 跨会话记忆： 完全没有 - 主动开口： 完全没有 （官方 schedule 只做定时提醒） 我把自家 Agent 框架 AgentFrame 的三个核心能力做成了 dsh 插件，正好补齐这三块。 插件一：dsh-compaction（压缩后端）——入选 Tools & Capabilities 替换官方默认的 LLM 摘要压缩。核心思路： 压缩不该再花一次模型调用 。 语义层决定"留什么"，配合底层 KV 优化实现双轨压缩。 插件二：dsh-memory-director（记忆）——入选 Memory 官方 Harness 只有"摘要压缩"， 没有任何跨会话记忆的概念 。这个插件补上，而且记忆决策本身也是 LLM 做的： 关键设计： 记什么由模型决定，而不是由规则决定 。LLM 每轮给记忆打重要度分（0-1），低于阈值的自动遗忘，高重要度的长期保留——模拟人脑的记忆曲线。 插件三：dsh-aura-scheduler（主动调度）——入选 Workflow & Automation 官方 dsh-schedule 是模型驱动的定…

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