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持久记忆 NattoCB/dsh-plugin-memory

DeepSeek Harness
NattoCB74 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

跨会话记住用户画像与项目上下文

30/100
综合分
4
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/19 · 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。

自动兼容检查有告警:未发布到 npm registry,仅可从源码安装。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add NattoCB/dsh-plugin-memory
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:需留意
是什么
dsh 原生插件 · chat
装得上吗
实装验证未通过(dependency_conflict),装前请到仓库确认最近更新与 issue
L4 · 真实安装等级说明 →
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 74 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。

验证判据与等级说明 →
⚠︎ 实装验证未通过(dependency_conflict · 2026/11/3) ——可能是验证环境差异,装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。
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⚠ 装前注意

未发布到 npm registry,仅可从源码安装

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@deepseek-ai/dsh-plugin-memory(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/8 06:34:53

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🟢 扫描:未发现敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

扫描于 2026/11/4(0 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 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。

依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/schemastery@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-fs@deepseek-ai/dsh-home-paths@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-session@deepseek-ai/dsh-system-prompt@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/cordis
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功能亮点

  • 跨会话记忆用户画像
  • 记忆项目上下文
  • 空闲时自动提取记忆

dsh-plugin-memory:给 DeepSeek Harness(DSH)用的持久化 5 层记忆系统插件——索引与主题分离、截断预算、相关性注入、空闲时 LLM 自动提取,外加 6 个智能体工具。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
@deepseek-ai/dsh-plugin-memory 为 DeepSeek Harness 打造的持久五层记忆:画像、项目上下文、每日日志、可召回主题——让 agent 记住的是「你」,而不只是「这一次会话」。 两条 cordis 接入面 —— agent/pre-step 注入 + ctx.tools.register(六个工具) 一个为 DeepSeek Harness(DSH)打造的持久五层记忆系统:用户画像(L1)、项目级语义索引与主题文件(L2)、按天追加的日志(L3),分别落在 ~/.dsh/memory/ 与 /.dsh/memory/。每个请求前自动注入相关记忆,会话空闲时由 LLM 自动把沉淀的事实写成新主题文件。以 DSH 插件形式接入两条 cordis 接口——agent/pre-step 负责注入,ctx.tools.register 注册六个 memory_* 工具。不配置 llm 也能用:入口注入、关键词相关性、画像轮替照常工作,仅 LLM 排序与自动提取被关闭。 ✨ 功能一览 - 🧠 五层模型:L0 用户自有身份(~/.dsh/AGENTS.md,本插件不接管)→ L1 画像 → L2 项目索引 + 主题文件 → L3 按天追加日志 → L4 skills(既有)。每层都有独立的写入路径、截断预算与注入规则。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
@deepseek-ai/dsh-plugin-memory

为 DeepSeek Harness 打造的持久五层记忆:画像、项目上下文、每日日志、可召回主题——让 agent 记住的是「你」,而不只是「这一次会话」。

两条 cordis 接入面 —— agent/pre-step 注入 + ctx.tools.register(六个工具)

一个为 DeepSeek Harness(DSH)打造的持久五层记忆系统:用户画像(L1)、项目级语义索引与主题文件(L2)、按天追加的日志(L3),分别落在 ~/.dsh/memory/ 与 /.dsh/memory/。每个请求前自动注入相关记忆,会话空闲时由 LLM 自动把沉淀的事实写成新主题文件。以 DSH 插件形式接入两条 cordis 接口——agent/pre-step 负责注入,ctx.tools.register 注册六个 memory_* 工具。不配置 llm 也能用:入口注入、关键词相关性、画像轮替照常工作,仅 LLM 排序与自动提取被关闭。

✨ 功能一览

- 🧠 五层模型:L0 用户自有身份(~/.dsh/AGENTS.md,本插件不接管)→ L1 画像 → L2 项目索引 + 主题文件 → L3 按天追加日志 → L4 skills(既有)。每层都有独立的写入路径、截断预算与注入规则。
- 📇 索引 + 主题文件分离(L2):MEMORY.md 永远是指针表,每行 ≤150 字符;详细内容落在 .md。单文件保持小巧、可检索、可截断。
- ✂️ 截断预算:启动注入的索引硬截断为 200 行 / 40 000 字符,保证冷启动上下文开销很低。
- 🎯 相关性注入:每一步根据最新用户 query 选取相关主题文件(配置了 llm 时走 LLM 排序,否则走关键词打分),以 块追加;同一会话内已注入的文件会去重。两个通道在 GUI 上下文行中分别标注为 memory-entry(每会话一次)与 memory-relevance(按需注入)。
- 🤖 LLM 自动提取:会话进入空闲时,经防抖(60 s)、尽力而为地扫描最近 40 条事件,让 LLM 产出新主题文件与索引行并写入。绝不覆盖既有记忆;模型不可用时静默降级。
- 🔄 画像轮替(L1):memory_profile 把新事实合并进四个固定小节(工作背景 / 个人背景 / 当前关注 / 近期动态)并递增版本号,旧版保留在 profile.md.bak。
- 🔒 读回的是数据,不是指令:记忆用 fs/promises 直接写入记忆根目录——预期中的持久化,而非自我修改——且路径被约束在存储根内。记忆文件是 agent 读回的上下文,绝不是授权指令。
- 🧩 纯 harness 插件:无 HTTP API / GUI 面板——只有注入与工具。DSH 服务于单一用户,路径不含 层。
- 🛠️ 六个 agent 工具,通过 ctx.tools.register(@deepseek-ai/dsh-tools 的 defineTool)注册:

| 工具 | 范围 | 效果 |
| memory_write | global/project | 写入/覆盖主题文件;可选追加一条索引。 |
| memory_read | global/project | 读取主题文件或 MEMORY 索引。 |
| memory_search | global/project/both | 关键词检索主题文件。 |
| memory_daily | cwd | 向 /.dsh/memory/YYYY-MM-DD.md 追加一行当日记录。 |
| memory_forget | global/project | 删除主题文件及其索引指针。 |
| memory_profile | global | 读取,或合并轮替单一用户画像。 |

快速开始

前置要求

- 已安装 DeepSeek Harness(DSH),且 profile 支持插件(如 web)。
- 无需配置 llm——插件会降级为纯关键词相关性。

安装

dsh plugin --profile web add github:NattoCB/dsh-plugin-memory

运行

重启 dsh web。插件在首次使用时自动初始化两个记忆根目录:

~/.dsh/memory/
MEMORY.md # 全局索引(≤200 行 / 40K 字符) profile.md # L1 画像(Version N) profile.md.bak # 上一版本画像 .md # 全局主题文件 /.dsh/memory/ MEMORY.md # 项目索引 YYYY-MM-DD.md # 每日记忆(只追加) .md # 项目主题文件

告诉 agent 一句值得记住的话,或交给空闲自动提取——隔一个会话再查记忆根目录。

配置

通过 DSH bundle 条目部署(见 cordis.patch.yml 与 package.json 的 exports):

| 键 | 默认值 | 含义 |
| enableEntryInjection | true | 每会话前置注入一次「如何保存 + 索引」指令块。 |
| enableRelevance | true | 每步按 query 追加相关主题文件(data-role=memory)。 |
| enableExtraction | true | 空闲时 LLM 自动提取。 |
| maxRelevant | 5 | 每步最多注入的文件数(1–20)。 |
| relevanceTopK | 8 | LLM 选择器最多从多少个候选里挑选(1–40)。 |
| relevanceBudgetChars | 2000 | 喂给相关性/选择器的单主题字符上限(≥200)。 |
| extractionDebounceMs | 60000 | 空闲防抖时长后再执行一次提取。 |
| extractionLookback | 40 | 单次提取扫描的最近事件数(5–200)。 |
| llm.provider | "" | 提取/相关性排序的 provider(留空 → 纯关键词)。 |
| llm.model | "" | 提取/相关性排序的 model。 |
| llm.maxTokens | 1024 | LLM 调用的补全 token 上限。 |

示例条目:

- id: memory
name: '@deepseek-ai/dsh-plugin-memory'
config:
enableEntryInjection: true
enableRelevance: true
enableExtraction: true
maxRelevant: 5
relevanceTopK: 8
relevanceBudgetChars: 2000
extractionDebounceMs: 60000
extractionLookback: 40
llm:
provider: deepseek # 示例:填你的路由 model: deepseek-chat maxTokens: 1024

许可证

MIT —— 见 LICENSE。

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