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LMA (Layered Memory Architecture) 是一个为 DeepSeek Harness 设计的地基插件（Foundation Plugin）。它定义了 “记忆体（Memory Body）” 这一抽象概念及其挂载/卸载协议。 它与其他记忆插件的本质区别在于：LMA 是一个容器和载体，让 dsh-memory-evolve、EchoCore 等“能力性插件”可以挂载其上，它本身也内置了一套可开关的基础记忆流程，作为可选能力。LMA结束记忆功能的“一锅乱炖”，实现跨会话的结构化记忆机制。(目前功能还在持续完善以及测试，对于其他插件的接口在构想完整后逐步推动)
Project Memory gives coding agents a single, trustworthy memory for a software repository — so they stop re-learning the same facts and stop writing conflicting "memory" files.
Windows-friendly minimal agent preset for DeepSeek Harness: sandboxed pwsh, native cmd.exe, and str_replace_editor.
数学建模竞赛 Agent（DeepSeek Harness preset）：头脑风暴→分析→建模→代码图表→论文→六门验收，含 17 套中英文 Typst/LaTeX 模板
这是一套用来“蒸馏人生”的 Skill 系统。 它会把人生经历整理成一条可回看、可补充、可迭代的本地记忆链，支持访谈构建、记忆重历、角色扮演、蒸馏复盘，以及后续的查看与分享。
DeepSeek Harness 极简增强模式 | Minimal-Win Agent Preset（Windows 下自动使用 pwsh 的极简增强预设）
DSH preset: auto-assigns model + reasoning effort per work phase in PTC sessions — plan→pro+max, implement→pro+high, mechanical→flash+high.
免费、无需 API Key 的 Bing RSS 联网搜索插件，供 DeepSeek Harness (DSH) 的大模型使用