门控分层记忆 DiligenceLai/dsh-memory-ga

dsh-memory-ga

给 DeepSeek Harness 的门控式、文件型长期记忆——纪律来自 GenericAgent：No Execution, No Memory（没有行动验证，就不要进长期记忆）。

Agent 通常已经有 Skills。
缺的往往是：可信的短索引 + 红线、会话便签，以及一套把实战教训沉成 Skill / 事实的结算仪式——而不是把每句对话静默写进「永久记忆」。

语言： English · 中文

为什么需要它

写代码的 Agent 会忘事。向量「自动记忆」产品又容易记太多——草稿、走弯路、猜测。

dsh-memory-ga 走另一条路：

| 原则 | 你得到什么 |
| 只记已验证 | 长期写入须来自工具成功结果或用户确认 |
| L1 硬注入 | 每轮 ≤约 30 行索引 + RULES，不是「也许永远不会去读的指针」 |
| Working 便签 | 本会话 key_info，非空则持续注入 |
| 门控结算 | start_long_term_update 打开协议；不会自动改你的文件 |
| Skills 归 Skills | 可复用流程 → DSH Skills；记忆不是第二套 SOP 仓库 |
| 本地可审计 | $DSH_HOME/memory 下明文 UTF-8——可 diff、备份、手改 |

不需要 embedding，不需要云端 bank，没有静默 retain。

架构（有意做小）

$DSH_HOME/memory/
L0_memory_management.md # 宪法（怎么记） global_mem_insight.txt # L1：导航 + RULES → 硬注入 global_mem.txt # L2：已验证事实 → 按需 read（每节 ≤9 行 + 指针） l3/.md # L3：长篇事实档案（L2 节内指针直达） .working/.txt # 可选：会话便签落盘

DSH 平台（不在本目录） Skills / 技能目录 # 流程 Sessions # 完整对话（用 DSH 查，不是 memory 里的「L4 树」）

没有 notes 式散记库，也没有 memory 树里的 L4。l3/ 只收事实档案——流程归 Skills（Skill=怎么做，L3=是什么）。
Skill 错了 → 直接改 Skill，不要在 memory 里留一份勘误影子。

已验证 + 值得跨会话保留？
├─ 可复用工作流 → DSH Skill（+ 可选 L1 一行导航） ├─ 环境 / 配置事实 → L2（± L1 指针） ├─ 篇幅很长的档案 → l3/.md（+ L2 指针） ├─ 一句全局规则 → L1 RULES └─ 仅本任务 → Working（或丢弃）

工具

| 工具 | 作用 |
| update_working_checkpoint | 整页替换本会话便签（key_info） |
| start_long_term_update | 返回 L0 + 结算协议（不自动写盘） |
| memory_status | 路径、L1/L2 体量、l3 档案数、working 是否为空、催促计数 |

可选 软催促（默认开）：步数够了温和提醒 checkpoint / 结算。从不强制调工具，从不自动写 L1/L2。

安装（DeepSeek Harness profile）

兼容 DSH Cordis 插件（dsh.bundle.patch）。

A. 从 Git 安装（发布后推荐）

在 profile 目录（例如 $DSH_HOME/profiles/web）：

pnpm add dsh-memory-ga@github:DiligenceLai/dsh-memory-ga

确保 profile 会加载该包（写入 dsh.profile.bundles，或依赖包内 cordis.patch.yml 的 insert——与其它社区插件相同）。

B. 本地路径（开发）

pnpm add dsh-memory-ga@file:../path/to/dsh-memory-ga

注意： 部分包管理器对 file: 是拷贝而非实时链接。改插件源码后需重装/重链 profile 依赖，并重启 DSH（或等待 profile HMR）。

C. Skill 助手（可选）

把附带 Skill 拷到用户 skills 根，便于加载 memory-management：

skills/memory-management/SKILL.md → $DSH_HOME/skills/memory-management/SKILL.md

重启或等待 skill 文件系统重新扫描。

快速验证

1. 重启 DSH / 重载 profile。
2. 会话中调用 memory_status → 应看到 $DSH_HOME/memory。
3. update_working_checkpoint 写一句 → 下一模型步应出现 ### [WORKING MEMORY]。
4. start_long_term_update → 协议 + 完整 L0；在你手动 edit 之前磁盘不变。

首次启动只 创建缺失 的 L0/L1/L2 模板，永不覆盖已有文件。

配置

插件 id memory-ga 的 Cordis 配置（可选）：

- id: memory-ga
config:
root: null # 默认: $DSH_HOME/memory bootstrap: true injectL1: true injectWorking: true l1MaxChars: 1200 workingMaxChars: 1200 persistWorkingFile: true nudge: enabled: true workingEvery: 12 settleAfterSteps: 15 maxWorkingNudges: 3 maxSettleNudges: 2

硬依赖： 插件声明 inject: ["tools", "systemPrompt", "llm"]。宿主组合须包含 @deepseek-ai/dsh-llm（提供 createUserMessage），working 记忆与 nudge 注入都依赖它。若缺失，插件仍可加载，但 memory_status 会警告 "working/nudges 未注入"，而非静默失败。

workingMaxChars 是存储与注入 working 便签的同一上限，因此 memory_status.workingChars 始终等于模型实际看到的长度。

它不是什么

- 不是向量库 / TEMPR / 自动 git retain 产品
- 不是 DSH Skills 的替代品
- 不会自动生成 Skill
- 不会把完整聊天记录倾倒进 memory/

若你要跨工具的最大自动召回，请看其它方案。
若你要 可控结晶 与 git 友好的真相源，这里合适。

隐私

本仓库只带 通用模板。
你的真实 L1/L2 在本机 $DSH_HOME/memory，从不属于本包装内容。
请勿把个人记忆文件、token、本机绝对路径提交到 fork。

开发

git clone
cd dsh-memory-ga
pnpm install # schemastery 等，便于本地冒烟

入口：lib/index.js（Cordis 的 name / inject / Config / apply）。

贡献

欢迎 Issue / PR：更多 profile 安装说明、更强 nudge 钩子、项目级 memory 覆盖、会话检索 Skill 示例等。

许可证

MIT — 见 LICENSE。

GenericAgent 是独立项目；本插件只 借用记忆纪律，并非移植 GA 全套运行时。