四层持久记忆avaritiachaos/dsh-plugin-memory

@shion-lab/dsh-plugin-memory

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License: MIT

面向 DeepSeek Harness（dsh）的工业级 4 层持久记忆、自我纠错与认知防御引擎。

具备 Git 追踪的 Markdown 存储、稠密向量语义搜索、红灯污染防护、极性冲突检测，以及半衰期近因衰减。

提炼自桌面伴侣 AI 系统 Shion（紫苑） 久经实战考验的记忆动力学。

🌟 Why dsh-plugin-memory? / 为什么需要立体持久记忆与自省防护？

默认情况下，DeepSeek Harness 以无状态方式运行：一旦会话关闭，所有项目特定的架构规则、用户偏好以及来之不易的调试经验都会丢失。

此外，朴素的记忆插件会遭受记忆污染、幻觉以及极性冲突的困扰（例如保存堆栈跟踪或相互冲突的规则）。

@shion-lab/dsh-plugin-memory 引入了生产级 4 层认知架构，直接移植自伴随式智能体的实践经验（提炼自伴随式智能体「紫苑」实战记忆体系）：

- 🛡️ 第 1 层：MemoryGuard（红灯反污染闸门）：
- 严格阻止堆栈跟踪（Traceback...）、测试运行器输出（pytest PASSED/FAILED）、diff 块以及 API 密钥（sk-...）污染记忆。
- ⚖️ 第 2 层：MemoryConflictDetector（主体与极性解析）：
- 自动识别并解决同一主体上的矛盾规则（例如 forbid tailwind 与 require tailwind），归档过时规则并防止指令分裂。
- 📝 第 3 层：Git 追踪的 Markdown 知识库（.dsh/MEMORY.md）：
- 人在回路、版本控制的仓库约定，带有 [✔ Verified] 测试通过徽章。
- 🧠 第 4 层：稠密向量混合活力引擎（.dsh/memory_store.json）：
- 稠密向量：余弦相似度语义搜索（OpenAI / Ollama）。
- 近因衰减：30 天半衰期指数衰减。
- 频率强化：自动强化频繁访问的智慧。
- 梦境整合（dream()）：后台聚类与重复合并。

📦 Installation

npm install -g @shion-lab/dsh-plugin-memory

🚀 Quick Start

Mode A: Lightweight Zero-Config (Markdown-only)

添加到 cordis.yml：

plugins:
"@deepseek-ai/dsh": {}
"@shion-lab/dsh-plugin-memory":
storagePath: ".dsh/MEMORY.md"
autoRecall: true
maxRecallChars: 3500

Mode B: Full Semantic Hybrid Vector Engine (with Ollama or OpenAI embeddings)

plugins:
"@deepseek-ai/dsh": {}
"@shion-lab/dsh-plugin-memory":
storagePath: ".dsh/MEMORY.md"
topK: 6
embedding:
enabled: true
provider: "ollama" # or "openai-compatible"
apiBase: "http://localhost:11434"
model: "nomic-embed-text"
dimension: 768

🛠️ API 与工具调用参考

- remember(topic, content, options)：持久化规则，包含红灯检查、冲突解决以及可选的 { verified: true } 认证。
- correct(topic, newContent, reason)：显式纠正或取代过时知识，并记录审计追踪。
- recall(query, topK)：混合 RRF 召回，带有验证奖励和时近性衰减。
- dream()：合并重复片段并优化内存预算。
- forget(topic)：删除指定的记忆项。

📄 许可证

MIT © Shion Lab