← 返回列表
未验证
把 Markdown 笔记库变成模型的长期记忆并自动检索
尚未跑自动兼容性验证，可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/8/15 · 已提供中文文档
面向 DeepSeek Harness 的本地 Markdown 维基，作为长期记忆——RRF 融合检索（关键词 + wikilink 图 + 时间），token 预算注入，自动捕获。移植自 llmwiki。
综合分
27.5
GitHub 分
27.5
用户评分
—
★ Stars
1
周下载量
—
安装插件（需先安装 dsh CLI 引擎：npm install -g @deepseek-ai/dsh）
dsh plugin --profile web add chancelu/dsh-llmwiki该插件未发布到 npm，走 GitHub 源安装（pnpm 若拦截 prepare 脚本，按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑）
信任档位：仅索引本站尚未对其实装验证，仅收录元数据
- 是什么
- dsh 原生插件 · chat
- 装得上吗
- 本站尚未做安装检查
- 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 41 天前
档位由下列信号合成：本站实装验证（真实安装，当前最高到 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 →
数据截至 2026/9/16（元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转，单条结论的验证时间见上方）
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/schemastery用户评分
还没有人投票，来当第一个
订阅周报，不错过优质插件更新
每周一封 · 高评分插件 + 新用户活动
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-llmwiki 上下文窗口 = 内存，本地 Wiki = 磁盘 —— 为 DeepSeek Harness 提供长期记忆，由你的本地 Markdown 仓库驱动。 llmwiki 的 TypeScript 移植版（Python 版：PyPI 上的 llmwiki-harness），打包为原生 dsh 插件。 功能 | 机制 | dsh 扩展点 | |---|---| | 将相关 wiki 知识注入同一轮的模型请求 | session/event（agent/inbox/spliced，装配前的实时事件）→ ctx.systemPrompt.context() | | 让模型了解记忆功能 | ctx.systemPrompt.section() | | memory_search —— 模型回忆过往会话 / 精选笔记 | ctx.tools.register() | | memory_save —— 模型持久化持久性洞见 | ctx.tools.register() | | 自动捕获每一轮到 chronicle/daily/YYYY-MM-DD.md | session/event（turn/end） | 检索：关键词 + wikilink 图谱 + 时间策略通过 RRF（倒数排名融合）融合，在 token 预算下装配，并带有 LRU + TTL 缓存。除 Node.js 外零运行时依赖。 仓库结构（自动创建） my-vault/ ├── raw/ # 第 1 层：会话转储 ├── chronicle/daily/ # 第 2 层：自动捕获的每日日志 ├── entities/ # 第 3 层：编译后的知识 ├── concepts/ ├── comparisons/ ├── projects/ └── queries/ 用 Obsidian 打开它，用 [[wikilinks]] 整理第 3 层笔记 —— 图谱策略会沿着它们追踪。 安装 需要 Node.js ≥ 22（与 dsh 本身相同）以及可用的 dsh CLI（npm install -g @deepseek-ai/dsh），且 pnpm 在 PATH 中。 从 npm 安装 dsh plugin --profile web add dsh-llmwiki 或从 tarball 安装 dsh plugin --profile web add ./dsh-llmwiki-0.1.1.tgz 验证该层，然后启动 dsh --profile web --dump-config # 显示一个 "# == dsh-llmwiki" 层 dsh web # 日志：[dsh-llmwiki] memory plugin loaded, vault: ... 该包声明了 dsh.bundle，因此 dsh plugin add 会自动激活它 —— 无需手动打补丁。 配置 该插件可零配置运行（仓库默认为 ~/llmwiki-vault）。若要覆盖，请在你的 profile 的 cordis.patch.yml（或 --patch 覆盖层）中添加一行 —— 注意覆盖时按 id 重述该行，且不带 insert： - id: llmwiki config: vaultPath: /path/to/your/vault # Obsidian vault welcome tokenBudget: 2000 strategies: [keyword, graph, temporal] daysBack: 7 topK: 5 autoInject: true autoCapture: true 补丁会替换该行的整个配置，因此请重述你想保留的每一个键。 配置项 | 键 | 默认值 | 含义 | |---|---|---| | vaultPath | ~/llmwiki-vault | Markdown 仓库路径；若不存在则创建结构 | | tokenBudget | 2000 | 注入的 wiki 上下文的最大 token 数 | | strategies | [keyword, graph, temporal] | 启用的回忆策略 | | daysBack | 7 | 时间回溯窗口 | | topK | 5 | 每次检索的结果数 | | priority | relevance | 组装优先级：relevance / recency / diversity / structured | | cacheTtl | 300 | 缓存 TTL 秒数 | | autoInject | true | 在每条用户消息上注入 wiki 上下文 | | autoCapture | true | 将每一轮追加到每日编年史 | 各部分如何从 Python 原版映射 | Python (llmwiki) | TypeScript (dsh-llmwiki) | |---|---| | core/retriever.py | src/retriever.ts | | core/assembler.py | src/assembler.ts | | core/cache.py | src/cache.ts | | vault/capture.py | src/capture.ts | | search/python_engine.py | 合并到 retriever.ts（保持该包零依赖） | | OpenClawMemoryHook 适配器 | dsh 插件本身（src/index.ts） | 尚未移植：ripgrep / SQLite FTS 引擎（纯 JS 引擎保持安装无依赖——欢迎贡献），以及 LLM 驱动的 curate 流水线（目前请并行运行 Python CLI）。 许可证 MIT