为 AI 打造自适应记忆。DeepSeek Harness 插件原型,支持选择性召回、可配置上下文预算与历史压缩,减少 token 消耗,同时保持对话连贯。
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数据截至 2026/9/29 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
自动兼容检查未通过:缺少 main/exports/bin 入口声明;仓库 package.json 标记 private,未发布到 npm,需从源码安装。以下命令仍可尝试,但可能失败。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add Hoshino910/REMI该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:已验证
是什么
dsh 原生插件 · chat
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
更新放缓:最近一次提交在 36 天前
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查需源码安装缺少 main/exports/bin 入口声明;仓库 package.json 标记 private,未发布到 npm,需从源码安装
展开查看检查明细 ↓
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✗npm 包dsh-selective-memory(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎要求 ^22.19.0 || >=24.0.0 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明
源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。
验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/14 04:17:15
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。
读写/删除本地文件
查看扫描证据(共 13 处,展示前 13 条)
- 读取本地文件packages/benchmark/src/cli.ts:7
return readFileSync(filename, 'utf8') - 写入本地文件packages/benchmark/src/dsh-meter.ts:14
mkdirSync(dirname(filename), { recursive: true }) - 写入本地文件packages/benchmark/src/dsh-meter.ts:34
appendFileSync(filename, JSON.stringify({ schemaVersion: 1, callId, sessionId: options.sessionId ?? null, - 读取本地文件packages/benchmark/src/validation-cli.ts:15
const plan = JSON.parse(readFileSync(args[0], 'utf8')) as ValidationPlan - 读取本地文件packages/benchmark/src/validation-cli.ts:16
const runs = JSON.parse(readFileSync(args[1], 'utf8')) as ValidationRun[] - 读取本地文件packages/benchmark/src/validation-cli.ts:17
const prices = args[2] ? JSON.parse(readFileSync(args[2], 'utf8')) as Record<string, PriceCard> : {} - 读取本地文件packages/dsh-adapter/src/compaction-backend.ts:14
if (!isAbsolute(explicit) || !existsSync(resolve(explicit, 'package.json'))) { - 读取本地文件packages/dsh-adapter/src/compaction-backend.ts:24
return candidates.find(root => existsSync(resolve(root, 'node_modules/@deepseek-ai/dsh-compaction-basic/package.json'))) - 写入本地文件packages/dsh-adapter/src/telemetry.ts:75
mkdirSync(dirname(this.filename), { recursive: true }) - 写入本地文件packages/dsh-adapter/src/telemetry.ts:79
appendFileSync(this.filename, `${JSON.stringify(event)}\n`, 'utf8') - 读取本地文件packages/manager/src/cli.ts:15
const request = parseManagerRequest(JSON.parse(readFileSync(0, 'utf8'))) - 读取本地文件packages/manager/src/cli.ts:16
if (!existsSync(filename) && !args.includes('--create')) throw new Error('Database does not exist; pass --create to initialize explicitly') - 写入本地文件packages/store-sqlite/src/index.ts:109
if (this.filename !== ':memory:') mkdirSync(dirname(this.filename), { recursive: true })
扫描于 2026/11/2(1 天前) · 范围 全包扫描 · 来源 GitHub 仓库
静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。
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功能亮点
- 选择性召回记忆
- 可配置上下文预算
- 历史压缩
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成REMI
Adaptive Memory for AI · DeepSeek Harness 插件 · v0.3.0-alpha.1 开发版
REMI 是一个面向 DeepSeek Harness 的上下文与长期记忆插件。它监听 DSH 的持久化会话事件,将可检索记忆保存到 SQLite,并在每次模型请求前组装一个受 token 预算约束的 runtime-context window。
REMI 不是独立 Web 应用,不替换 Harness Agent Loop,也不训练或微调模型。
当前状态:早期测试版本,请勿用于生产环境。
版本改动见 CHANGELOG.md。v0.2.1 的证据仍保存在验证说明。v0.3 current-truth 链路已经完成一轮隔离的真实 DSH 验证;测试协议、证据与剩余边界见 v0.3 验证说明。
功能
- 通过 session/event 观察 user/message、assistant/message 和 tool/result。
- 使用 Node.js 内置 node:sqlite 保存记忆、affect 提示、检索 trace 和关联边。
- 在 agent/inbox/claimed 捕获当前查询,通过 system-prompt/assemble 注入一个有界的 runtime-context snapshot。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
REMI
Adaptive Memory for AI · DeepSeek Harness 插件 · v0.3.0-alpha.1 开发版
REMI 是一个面向 DeepSeek Harness 的上下文与长期记忆插件。它监听 DSH 的持久化会话事件,将可检索记忆保存到 SQLite,并在每次模型请求前组装一个受 token 预算约束的 runtime-context window。
REMI 不是独立 Web 应用,不替换 Harness Agent Loop,也不训练或微调模型。
当前状态:早期测试版本,请勿用于生产环境。
版本改动见 CHANGELOG.md。v0.2.1 的证据仍保存在验证说明。v0.3 current-truth 链路已经完成一轮隔离的真实 DSH 验证;测试协议、证据与剩余边界见 v0.3 验证说明。
功能
- 通过 session/event 观察 user/message、assistant/message 和 tool/result。
- 使用 Node.js 内置 node:sqlite 保存记忆、affect 提示、检索 trace 和关联边。
- 在 agent/inbox/claimed 捕获当前查询,通过 system-prompt/assemble 注入一个有界的 runtime-context snapshot。
- 使用 hashed bag-of-tokens cosine、lexical Jaccard、recency、importance、association 和 affect 对候选记忆进行排序。
- 透明窗口卫生层会从普通事实窗口中排除当前轮自召回、问题、确认回复、不相关的显式相邻实体、重复陈述和未决的未来表达;用户明确询问计划或可能性时,条件性记录仍可召回。
- 内容感知排序在仅用于打分的视图中去除通用回溯/输出模板,并使用语料 IDF 加权词面证据。保留原始记忆文字,不训练模型。
- 对同一检索窗口内共同选中的记忆执行有界 Hebbian 强化。
- 可选通过 DSH ctx.llm.stream() 获取结构化 affect JSON;不涉及模型训练,调用失败时回退到本地启发式。
- 继承官方 BasicCompactionEngine,保留 Harness 压缩事务,只替换 checkpoint 摘要策略。
- 桌面版通过文件加载时,使用当前 DSH 宿主自带的压缩引擎,避免与工作区开发依赖的 surface 格式混用。
- 插件注入、技能目录和 Agent 指令不进入记忆或摘要;历史注入记录保留用于审计,但会被检索隔离。干净的官方连续性 checkpoint 仍可参与再次压缩。
- 输出不包含原始 query 的 JSONL telemetry,并在 SQLite 中保存完整 RetrievalTrace。
- 可选识别范围严格受限的中英文明确更正,并以单个 SQLite 事务把唯一匹配的旧事实标记为 superseded。当前事实查询排除旧版本,明确的历史查询可包含旧版本。
检索排序配置
contentAwareRetrievalEnabled 默认 true;设为 false 可运行原 raw-v0.2 排序消融。windowHygieneEnabled 同样默认 true;只关闭该项即可运行不含新窗口准入规则的 content-aware-v1 消融。minLexicalCoverage 默认 0.15,防止仅凭 recency、importance、affect 或哈希碰撞召回无关记录。问题和确认回复仍保留在 SQLite 与 trace 中供审计,但不会进入 window-hygiene-v2 模型窗口或 Hebbian 强化。分类是中英文启发式,不等于验证事实真伪。
Trace 包含 scoringVersion、contentKind、utilityFactor、queryCoverage、focusOverlap,以及 current-query、conditional、focus-mismatch、redundant 等明确的准入决策;只记录分数和哈希,不记录抽取出的 focus term。内容感知 embedding 从打分视图重新计算,旧原文和 raw embedding 无需破坏性迁移。Benchmark 新增 no_window_hygiene 消融,跨版本比较时需保留排序版本。
环境要求
- Node.js ^22.19.0 || >=24.0.0
- pnpm 11.x
- DeepSeek Harness API 0.1.5-rc.2,或已经通过兼容性验证的 DSH Desktop 版本
当前编译基线为 DeepSeek Harness 提交 c291e7961a515f6d7af9304e7fd1d257929aef26。已核对的接口与升级检查清单见 API 兼容性说明。
安装与构建
git clone https://github.com/Hoshino910/REMI.git
cd REMI
pnpm install
pnpm build
pnpm typecheck
pnpm test
构建后的 DSH 插件入口位于:
packages/dsh-adapter/dist/index.js
接入 DeepSeek Harness
仓库提供两种配置示例:
- examples/deepseek-harness/cordis.yml:用于当前 standard/ptc preset。请使用该片段替换 preset 中完整的 id: compaction group。
- examples/deepseek-harness/cordis.patch.yml:用于仍在 root composition 中挂载 id: compaction-basic 的 profile。
启动 DSH 前,先把插件路径和数据路径改成本机绝对路径:
- id: selective-memory
name: 'file:///C:/path/to/REMI/packages/dsh-adapter/dist/index.js'
config:
databasePath: 'C:/path/to/dsh-data/remi.sqlite'
telemetryPath: 'C:/path/to/dsh-data/remi-telemetry.jsonl'
telemetryEnabled: true
transparentWindowEnabled: true
currentTruthEnabled: false
retrievalTokenBudget: 1400
retrievalLimit: 8
minRetrievalScore: 0.12
similarityWeight: 0.55
recencyWeight: 0.15
importanceWeight: 0.10
associationWeight: 0.15
emotionWeight: 0.05
hebbianEnabled: true
emotionAnalysisEnabled: false
compactionSummaryTokenBudget: 900
compactionThresholdRatio: 0.80
compactionRetainRatio: 0.16
autoCompaction: true
Windows 上的 DSH Desktop ESM loader 要求插件入口使用 file:///C:/... URL,不能直接使用 C:/.../index.js 路径。
使用额外 patch 启动 profile:
dsh --profile web --patch C:/path/to/cordis.patch.yml
同一个 Cordis realm 中只能存在一个 ctx.compaction provider。挂载 REMI 前,需要禁用原来的 compaction-basic,或按照示例替换完整的隔离 compaction group。
配置参考
存储与 telemetry
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
| databasePath | .dsh-memory/memory.sqlite | SQLite sidecar 路径;部署时建议使用绝对路径 |
| telemetryPath | .dsh-memory/telemetry.jsonl | JSONL telemetry 路径 |
| telemetryEnabled | true | 是否启用 JSONL telemetry |
| maxCandidates | 2000 | 一次检索最多加载的记忆数 |
| maxMemoryChars | 8000 | 从单个事件写入记忆的最大字符数 |
SQLite 数据库包含原始会话文本,应至少使用与 Harness session store 相同强度的本地权限保护。不要把 SQLite、WAL、SHM 或 telemetry 文件提交到 Git。
检索与透明窗口
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
| transparentWindowEnabled | true | 是否在 prompt assembly 中加入 REMI runtime-context snapshot |
| windowHygieneEnabled | true | 排除当前轮自召回、低价值/未决记录、显式相邻实体和重复陈述 |
| retrievalTokenBudget | 1400 | 单个记忆窗口最终渲染后的 token 预算 |
| retrievalLimit | 8 | 单个窗口最多包含的记忆条数 |
| minRetrievalScore | 0.12 | 候选记忆的最低归一化总分 |
| recencyHalfLifeDays | 30 | recency 双曲衰减的时间尺度 |
| similarityWeight | 0.55 | 文本相似度权重 |
| recencyWeight | 0.15 | 时近性权重 |
| importanceWeight | 0.10 | 消息重要性权重 |
| associationWeight | 0.15 | Hebbian 关联权重 |
| emotionWeight | 0.05 | affect 接近度权重 |
所有权重会在运行时归一化。retrievalTokenBudget 只约束 REMI 渲染的 ,不是整个模型请求的硬上限。
当前事实生命周期(实验功能)
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
| currentTruthEnabled | false | 启用确定性更正识别与原子事实替换 |
Alpha 版本只接受明确形式,例如 Change the Cedar service port from 6389 to 8247 或 将 Cedar 服务端口从 6389 改为 8247。subject 和可选旧值必须唯一定位一条 active 记忆。如果找不到目标、存在多个匹配,或消息包含 may、might、可能、考虑 等条件表达,REMI 只按普通事件写入,不修改任何旧记录。
Superseded 记录仍保存在 SQLite 中用于审计。普通检索和 Hebbian 强化会排除它们;只有明确询问历史时才允许返回。该解析器是保守的生命周期控制,不是通用事实抽取或真伪判断模型。
Hebbian 关联图
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
| hebbianEnabled | true | 是否启用共激活边 |
| hebbianSeedLimit | 4 | 用于关联扩展的高分种子记忆数 |
| hebbianEdgeLimit | 256 | 一次检索最多读取的关联边数 |
| hebbianLearningRate | 0.08 | 一次共激活的强化系数 |
| hebbianMaxWeight | 1 | 单条边的最大保存权重 |
| hebbianHalfLifeDays | 45 | 边权重的指数半衰期 |
| hebbianMaxEdgesPerSession | 2048 | 每个 session 最多保存的边数;优先淘汰权重低且较旧的边 |
关联边表示两条 active statement 记忆曾被共同选中。图扩展不能绕过生命周期、内容类型、词法覆盖率或 focus 门槛,只能在原本合格的候选中调整排序。关联边不代表事实正确、因果关系或用户偏好,也不会训练神经网络。
Affect 分析
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
| emotionAnalysisEnabled | false | 是否请求 DSH 模型生成结构化 affect JSON |
| emotionAnalysisProvider | 空 | 可选固定 provider;留空时使用当前 session 路由 |
| emotionAnalysisModel | 空 | 可选固定 model;需要与 provider 同时配置 |
| emotionAnalysisMaxTokens | 160 | 分类调用的最大输出 token |
模型分析使用 DSH 已配置的 provider,通过严格 JSON prompt 发起一次推理调用,不包含训练流程。失败时,REMI 会记录错误并使用本地启发式继续当前请求。
interface EmotionVector {
valence: number // -1..1
arousal: number // 0..1
dominance: number // 0..1
labels: string[] // 最多三个短标签 confidence: number // 0..1 source: 'model' | 'heuristic' | 'fallback' }
这些值只作为低权重检索提示,不应被解释为对用户的心理诊断或长期事实。
Compaction
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
| autoCompaction | true | 是否启用官方 token-pressure 自动压缩 |
| compactionSummaryTokenBudget | 900 | extractive checkpoint 的估算预算 |
| compactionThresholdRatio | 0.80 | 相对模型上下文容量的触发比例 |
| compactionRetainRatio | 0.16 | 压缩事务保留的近期原文比例 |
REMI 继承 BasicCompactionEngine。锁、token pressure、surface replacement、手动 flush,以及 compaction/start → compaction/summary → compaction/end 事务仍由 DeepSeek Harness 官方实现负责。
工作原理
flowchart TD
A["session/event"] --> B["SQLite memory store"]
B --> C["hashed cosine + lexical Jaccard"]
D["agent/inbox/claimed"] --> C
C --> E["recency + importance + association + affect"]
E --> F["token-budget packing"]
F --> G["system-prompt/assemble"]
G --> H["replaceable runtime-context snapshot"]
I["DSH token pressure"] --> J["official compaction transaction"]
J --> K["extractive continuity checkpoint"]
事件观察
Observer 将用户、助手和工具结果中的文本转换为 MemoryRecord。启用 current-truth 后,明确的用户更正会先经过确定性 resolver;唯一匹配时在同一个 SQLite 事务内完成替换。REMI 自己生成的消息和 compaction checkpoint 会被忽略,避免形成反馈循环。(session_id, source_event_seq) 用于保证同一事件重放时的幂等性。
REMI 只观察安装后的 live event,不会自动回填更早的 session 历史。
检索评分
本地确定性相似度占位算法为:
Similarity = 0.65 × hashed bag-of-tokens cosine
+ 0.35 × lexical Jaccard
默认候选总分为:
Score = 0.55 × Similarity
+ 0.15 × Recency
+ 0.10 × Importance
+ 0.15 × Association
+ 0.05 × Affect
Recency 使用 1 / (1 + ageDays / halfLifeDays)。完成候选打包后,REMI 会测量完整 的估算 token;如果包装后的结果超出预算,则从低优先级条目开始移除。
透明上下文窗口
REMI 在 agent/inbox/claimed 中捕获当前直接用户查询,然后在协作式 system-prompt/assemble waterfall 中异步检索。插件 context 使用固定名称 dsh-selective-memory:transparent-window。
- 一次 assembly 中只存在一个 REMI window;
- 当前 DSH runtime-context snapshot 会在 active surface 中替换较早的 snapshot;
- DSH durable log 仍保存 snapshot event,用于重放和审计。
因此,“透明”表示用户不需要手动复制摘要或管理 context block,不表示隐藏注入或不写日志。
SQLite schema
Schema v3 包含:
- memories:文本、hashed embedding、importance、affect、访问计数、来源元数据、生命周期状态、有效期和 supersession 链接;
- retrieval_traces:完整的评分和选择 trace;
- memory_associations:session 内规范化的共激活边;
- schema_meta:schema 版本。
打开旧数据库时会执行增量迁移。v3 添加生命周期字段,并把已有记录初始化为 active;迁移不会删除旧数据。
Telemetry 与 RetrievalTrace
JSONL 事件类型:
- plugin/started
- memory/ingested
- memory/correction
- memory/retrieval
- memory/window
- memory/emotion-analysis
- memory/compaction
- plugin/error
JSONL telemetry 保存稳定 query fingerprint,不保存原始 query 或记忆正文。SQLite retrieval trace 包含各项评分、选择决策、token 数量、query affect 元数据、耗时,以及不暴露正文的图统计:seed 数、读取/应用/淘汰/保留边数、被增强候选数、强化合格记忆数和建议/实际强化边数。
Benchmark
运行仓库自带数据集:
pnpm benchmark
运行自定义 JSONL 数据集:
node packages/benchmark/dist/cli.js C:/path/to/dataset.jsonl
运行带图预热和 no_hebbian 对照的用例:
pnpm benchmark:graph
基本输入格式见 examples/benchmark/sample.jsonl,带预热的图用例见 examples/benchmark/graph-ablation.jsonl。用例可通过 primingQueries 在正式计分查询前构建图状态。runner 提供 full、no_window_hygiene、no_hebbian、similarity_only、no_recency 和 no_importance,并单独输出图活动指标。hitRateAtK 只是字符串证据管线检查,不是完整质量评估。
工程结构
packages/
core/ # 与 DSH 解耦的类型、评分、budget、compaction 与 trace store-sqlite/ # SQLite MemoryStore 与 schema migration dsh-adapter/ # DSH 事件、透明窗口、affect 调用、compaction 与 telemetry benchmark/ # JSONL benchmark runner examples/ deepseek-harness/ # Cordis group 与 root overlay 示例 benchmark/ # 最小 benchmark 数据集 docs/ API_COMPATIBILITY.md
packages/core 不导入任何 DeepSeek Harness 模块,也不调用模型。DSH 生命周期接入与模型路由只存在于 packages/dsh-adapter。
开发与验证
pnpm build
pnpm typecheck
pnpm test
pnpm benchmark
当前验证结果:
- v0.3 alpha 开发分支的 9 个测试文件、53 项测试通过;
- 所有 workspace package 均可 build 并通过 typecheck;
- DSH Desktop 2.0.6 隔离 headless smoke test 返回 REMI_LIVE_OK;
- smoke test 的记忆窗口使用 470 / 600 estimated tokens;
- custom compaction 将 1766 estimated input tokens 压缩为 478 output tokens;
- DSH Desktop 2.0.6 的全新数据库 current-truth 测试,在原生压缩和 Desktop 重启后仍能区分当前值、被替换值,以及具有相同旧值但不相关的事实。
- 在 3 个用例的确定性 benchmark fixture 中,窗口卫生层与 no_window_hygiene 相比,hit rate 均为 1.0,mean selected memories 从 2 降到 1,mean estimated retrieval tokens 从 89 降到 74。该小样本只验证机制,不证明模型回答质量或生产成本收益。
- DSH Desktop 2.0.6 的在线透明窗口测试确认:包装 ACK 为 low-utility,相邻实体为 focus-mismatch,明确的未来回溯使用 utilityFactor = 1,两条带不同指令包装的重复事实分别得到一条 selected 和一条 redundant。
- 96 轮真实长对话测试在 DSH 原生压缩前后都成功回溯两条早期事实;压缩后请求使用 11.6K 模型输入 token,压缩前为 172K,同时 REMI 从 200 个候选中精确选中 2 条事实,估算注入 132 tokens。
Headless smoke test 使用本地确定性 provider 验证生命周期和 ctx.llm.stream() 接口;隔离 current-truth、透明窗口与长对话测试使用 DSH 当前配置的真实模型链路。Provider 重试只计为 provider 行,SQLite 生命周期状态和 REMI telemetry 单独核验。证据边界见 current-truth 验证说明、窗口卫生验证说明和长对话验证说明。
已知限制
- 不自动回填插件安装前创建的 session。
- 不默认提供跨 session 检索作用域。
- Hashed embedding 是占位实现,跨语言和同义表达召回能力有限。
- 显式相邻实体隔离目前对 ASCII 标识符形态最可靠;仅含中文的实体区分仍主要依赖词面证据。
- Current-truth 目前只处理明确的确定性形式,并要求 subject/旧值证据唯一;尚无模型 resolver、合并 UI 或删除 API。
- Current-truth 已完成一轮全新数据库在线验证,包括原生压缩、异常退出恢复和应用内正常重启。该证据仍只覆盖有限的英文协议,不代表已经完成多语言或长周期评估。
- Hebbian 边表达检索共现,不代表事实或因果。
- Affect 提示没有跨语言校准、时间平滑或诊断能力。
- Extractive compaction 结果稳定,但可能遗漏隐含决策或保留过时文字。
- Token 数量为启发式估算;实际压力由 DSH ctx.tokenMeter 和模型容量决定。
- DeepSeek Harness 仍处于 pre-release;升级 DSH 包前应重新执行 升级检查清单。
License
MIT
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Hoshino910/REMI
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