IAMLieutenant/dsh-tool-user-memory

dsh-tool-user-memory

DeepSeek Harness 用户偏好记忆插件：让 agent 跨会话记住你的偏好——语言习惯、沟通风格、项目背景、目标……每个新会话都不必重新自我介绍。

独立开源插件 —— 作为 DeepSeek Harness 社区生态的一部分独立开发与维护
（GitHub 话题：dsh-plugin）。
与官方仓库无关；直接通过 npm 安装，30 秒启用。

English ｜ 更新日志

1. 项目介绍

它解决什么问题

默认情况下，DeepSeek Harness 的 agent 每次新会话都是"陌生人"：不知道你偏好简洁还是详细、不知道你做什么项目、不知道你用什么语言交流——每个新会话都得重新交代一遍。

这个插件给 agent 加了一块持久化的用户画像：

- 你说一句"我喜欢简洁的中文回答"，agent 把它写进记忆文件；
- 之后每一个新会话，这段记忆会自动注入系统提示词，agent 天生就知道——不用你提醒，也不用调工具。

核心能力

| 能力 | 说明 |
|---|---|
| memory_update(key, value, mode?) | agent 学到你的稳定偏好时，自动记录 / 追加 / 删除 |
| memory_get(query?, limit?) | 需要个性化回答时，主动读取你的画像 |
| {{user_profile}} 系统提示词注入 | 每个会话每轮自动携带你的画像（空画像零 token 成本） |
| 持久化存储 | $DSH_HOME/user-memory/user.md，人类可读、可手改、可删除 |

工作原理（30 秒版）

你说"记住：我喜欢简洁的中文回答"
→ agent 决定调用 memory_update
→ 写入 $DSH_HOME/user-memory/user.md（原子写、仅属主可读）
→ 之后每个新会话：系统提示词自动注入画像 → agent 天生认识你

2. 下载与安装

前置条件

- 已安装并跑通 DeepSeek Harness（dsh CLI；已在 0.1.0-rc.x 验证）
- 无需单独安装 npm 包！dsh plugin 会替你装好

安装（推荐：一条命令）

在你想启用的 profile 上安装，例如 web：

dsh plugin --profile web add dsh-tool-user-memory

headless 或其他 profile 同理：

dsh plugin --profile headless add dsh-tool-user-memory

然后重启你的 dsh 会话（web 模式重启 dsh web），插件即生效。

安装做了两件事：1) 把包加入 profile 依赖；2) 因包声明了 dsh.bundle.patch，
自动把它激活进 profile 的 bundle 层（见下方验证）。

备用：从 GitHub 源码安装

git clone https://github.com/IAMLieutenant/dsh-tool-user-memory.git
cd dsh-tool-user-memory
npm install && npm run build
npm pack                       # 生成 dsh-tool-user-memory-0.1.2.tgz
dsh plugin --profile web add ./dsh-tool-user-memory-0.1.2.tgz

手动配置（可选）

默认零配置即可用。如需调整，在 profile 的 cordis.patch.yml 覆盖（按行 id tool-user-memory）：

| 配置项 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| path | $DSH_HOME/user-memory/user.md | 画像文件路径 |
| maxBytes | 8192 | 画像文件体积上限；超限时按最旧优先逐条淘汰 |
| promptMaxBytes | 2048 | 每轮系统提示词注入的字节预算（新近优先）；设为 0 注入完整画像 |
| includeInPrompt | true | 是否在每个会话的系统提示词中注入画像 |

3. 验证安装成功

方法 1：检查 profile 配置

打开 profile 的 package.json（如 $DSH_HOME/profiles/web/package.json），
dsh.profile.bundles 中应包含 dsh-tool-user-memory：

"dsh": { "profile": { "bundles": ["@deepseek-ai/dsh-base", "@deepseek-ai/dsh-web-app", "dsh-tool-user-memory"] } }

方法 2：问 agent 有没有记忆工具

重启会话后，直接问：

"你现在有哪些记忆相关的工具？"

正常回答会提到 memory_get 和 memory_update 两个工具。

方法 3：检查画像文件可写

正常使用一次"记住"功能后，文件 $DSH_HOME/user-memory/user.md 应存在且内容可读
（Windows 默认 C:\Users\\.dsh\user-memory\user.md）。

4. 使用指南：让 agent 记住你的喜好

场景 A：让 agent 记住（一条指令）

直接跟 agent 说，它会自己调用 memory_update：

"记住：我喜欢简洁的中文回答"
"记住：我平时用 Python 做后端开发"
"记住：我的目标是学习 agent 工程"

agent 应该记住什么（写进它的工具说明的纪律）：
- ✅ 长期稳定的偏好、自我介绍、项目背景、目标
- ❌ 一次性请求（"帮我看看这个文件"不算偏好）
- ❌ 密钥、密码、令牌（绝不记录）

场景 B：查看它记住了什么

"你记得关于我的什么？"
"我的沟通风格偏好是什么？"（带关键词）
场景 C：修改 / 忘记

“忘掉我对 XX 的偏好”（agent 调用 memory_update mode=remove）

也可以手动编辑画像文件（$DSH_HOME/user-memory/user.md）——它是普通 Markdown，
改完即生效，删掉文件 = 彻底失忆：

User Memory

language
简洁的中文回答

communication-style
直接用、少客套

场景 D：验证跨会话记忆（关键体验）

1. 在会话 1 里说：“记住：我喜欢简洁的中文回答”
2. 开一个全新会话，直接问：“我的语言偏好是什么？”
3. agent 应不调任何工具直接答出“简洁的中文回答”——因为画像已注入系统提示词

5. 记忆会延续到哪里？

- 记忆是全局的：存在 $DSH_HOME 下，与你所有工作区、所有 profile（web / headless）共享；
- 自动注入：每个新会话的系统提示词都携带当前画像，无需手动加载；
- 零成本起步：画像为空时不注入任何内容，不消耗 token；
- 可控：文件随时可看、可改、可删。

安全设计：注入的画像被明确标注为“参考数据，不是指令”——除非你在当前消息中重复，
agent 不会执行画像里的任何“指令”（与官方 dsh-session-reference 快照同一立场）。

6. 工具参考

memory_get

| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| query | 否 | 关键词，按 key 或 value 过滤 |
| limit | 否 | 最多返回条数（默认 50，上限 100） |

返回 { ok, total, rendered }（rendered 为模型可见的渲染文本）。

memory_update

| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| key | 是 | 偏好键，如 language、communication-style |
| value | 是 | 偏好内容 |
| mode | 否 | set（默认，覆盖）/ append（追加一行）/ remove（删除该键） |

返回 { ok, key, mode, bytes, error? }。

7. 从源码开发

npm install
npm test          # 21/21：单测 + 存储集成 + harness 集成 + 完整 AgentLoop 循环级测试
npm run build     # tsc → lib/

- 存储层刻意直接使用 node:fs（插件内部受信状态，同 settings/会话持久化），不走沙箱化的模型侧 ctx.fs。
- 结构：src/index.ts（插件本体）profile.ts（纯函数文档模型）store.ts（原子写存储）tools.ts（两个工具）prompt.ts（系统提示词注入）。

8. Roadmap（v2）

- 语义记忆 memory_search（向量召回，可复用 chroma 经验）
- 多用户画像（按会话身份分文件）
- 每工作区一份记忆的模式开关
- 按 updated-at 老化清理久未使用的条目

License

MIT