MIT 协议的本地优先上下文图谱，原生运行于 DeepSeek Harness（dsh）：画布视图中由连线决定模型下一步看到的上下文，并提供跨本地 agent 会话的只读 MCP 检索。需要 Node 22.19+ 与 DSH 0.1.2-rc 及以上。
DSH 适配
原生运行时
作者声明
安全审计
未审计
最后核验
2026-09-06
许可证
MIT
01它能帮你完成什么？
Recover the exact past conversation that introduced a code change or a concept
The matching turn across your local Claude Code, Codex, DeepSeek Harness and ThoughtDAG sessions, with the file/line or phrase it referenced
Developers and researchers who want to recover decision context from scattered agent logs instead of re-reading everything
Cut contaminated context and improve the next answer
A cleaner answer after deleting a wire, with less irrelevant history and fewer context-driven hallucinations
Anyone using LLMs who wants visible, editable control over what the model sees next
02如何接入 DeepSeek Harness？
前置条件
- Node 22.19+ (the README states "Requires Node 22.19+ and DeepSeek Harness 0.1.2-rc or later")
- DeepSeek Harness 0.1.2-rc or later
安装步骤
- 01
Run `dsh plugin --profile web add dsh-thoughtdag` to add the web plugin
$ dsh plugin --profile web add dsh-thoughtdag
- 02
Run `dsh web` to open the harness web UI and use the 对话 | 思维图 switch
$ dsh web
验证接入成功
作者未说明
03DSH 适配与能力边界
Installed as a DSH web plugin (`dsh plugin --profile web add dsh-thoughtdag`); renders as a canvas view inside the harness web UI (对话 | 思维图 switch)
Read-only MCP context search
a code file, an exact phrase, a URL, or a paper→the matching turn across your local Claude Code, Codex, DeepSeek Harness and ThoughtDAG sessions
Editable context canvas (Session Atlas)
agent sessions and nodes→a merged, editable thought graph; continue from any node and bring the result back to the graph
Source sessions remain read-onlyHarness-native model calls
a question asked on the canvas→the answer streams back into the node and stays in the harness session log
Local-first backup & Thought Map export
the canvas→automatic folder backup of real files; export of the node/wire structure as a light or dark Thought Map
04适合谁？何时不该用？
适合
- Developers and researchers who want to recover decision context from scattered agent logs instead of re-reading everything
- Anyone using LLMs who wants visible, editable control over what the model sees next
不适合
- Requires Node 22.19+ and DeepSeek Harness 0.1.2-rc or later — older Node or DSH versions are not supported.
05兼容性、维护与安全提示
- Requires Node 22.19+ and DeepSeek Harness 0.1.2-rc or later — older Node or DSH versions are not supported.
- Source agent sessions stay read-only; ThoughtDAG indexes and mirrors them but does not modify the original logs.
- Session Atlas currently supports local Claude Code, Codex and DeepSeek Harness sessions, with more agent integrations still in development.
readme_verified
06常见问题
怎么在 DeepSeek Harness 里安装 ThoughtDAG？
运行 `dsh plugin --profile web add dsh-thoughtdag`，再运行 `dsh web`。插件自带画布，无需单独安装 ThoughtDAG——只需 Node 22.19+ 与 DeepSeek Harness 0.1.2-rc 及以上版本。
在 harness 里 ThoughtDAG 需要自己的 API key 吗？
不需要。在 DeepSeek Harness 内，模型调用使用的是 harness 自己的服务商与密钥；ThoughtDAG 不添加任何自有密钥，图片与链接抓取也走 harness 的附件存储。
画布对模型上下文起什么作用？
连线即上下文：连入节点的内容就是模型下一步看到的全部。删掉一条连线再问，同样的提示会给出不同的答案——你编辑图，就编辑了模型的记忆。
Session Atlas 能把哪些 agent 会话放到画布上？
目前支持本地 Claude Code、Codex 与 DeepSeek Harness 会话。源会话保持只读，更多 agent 集成仍在开发中。
我的数据在本地吗？
在。桌面应用中一切都在你的机器上——画布、密钥、文档——PDF 永远不会离开你的机器。网页演示中模型流量浏览器直连，密钥不会触碰服务器。
07相关的 DSH 工作流
weknora
作者 tencent
开源的 LLM 知识库平台：把原始文档转化为可检索的 RAG 知识库、自主推理智能体和自动维护的 Wiki 系统，支持多租户部署。
honcho
作者 plastic-labs
用于构建有状态 AI 智能体的记忆库，支持跨会话连续学习与上下文工程。
mirage
作者 strukto-ai
全球首个面向 AI 智能体的统一虚拟文件系统。
reme
作者 agentscope-ai
ReMe：面向 AI Agent 的记忆管理套件——帮 Agent「记住我、优化我」，支持 RAG 与长期记忆。
08数据与来源
ThoughtDAG runs as a view inside the DeepSeek Harness web UI: a 对话 | 思维图 switch above the chat.
The canvas is where you decide what the harness sees next; the harness runs the turn.
页面基于项目公开文档、仓库元数据和 DSH Plugins 的结构化解析生成；最后核验于 2026-09-06。发现错误？提交更正。
最佳 DeepSeek Harness 插件
从全目录挑出的 12 个值得优先安装的插件，覆盖各个分类。