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DeepSeek Harness Hub
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doublehappy123/dsh-memory

DeepSeek 客户端兼容 / 相关生态spec-screened扫描:中风险在 GitHub 查看 ↗
✓ 可直接安装

DeepSeek…

自动检查通过:npm 包已发布且 engines 声明满足基线(声明 Node >=20);该结论来自程序自动检查,未经人工实机验证。 · 最近上游提交 2026/9/2 · 已提供中文文档
综合分
28.9
GitHub 分
28.9
用户评分
—
★ Stars
1
周下载量
—
兼容 / 相关生态插件(非 dsh 原生,请按其对应运行时安装)
git clone https://github.com/doublehappy123/dsh-memory.git
信任档位:已验证本站已于 0 天前真实安装成功
是什么
生态插件(可安装,未声明 dsh 能力)
装得上吗
本站已真实安装成功(非静态推断)
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
活跃:最近一次提交在 23 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 →

🟢实装验证通过· 2026/9/25
由本站实装验证器在真实 dsh 环境安装成功,非静态推断。
数据截至 2026/9/20(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)
安装兼容性检查✓ 自动检查通过

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-memory @ 0.1.0
✓Node 引擎要求 >=20 · 基线 Node 22.19 满足
✓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 · 最后验证 2026/9/24 00:04:25

依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis
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README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-memory

DeepSeek Harness(dsh)的长期记忆插件。在回答前自动回忆相关记忆,回答后保存关键事实,并提供可视化设置页面以进行完整的记忆管理。

功能特性

- 持久化记忆存储:JSON 文件位于 $DSH_HOME/memory-plugin/memories.json
- 自动回忆:系统提示词指示模型在每次回答开始时调用 memory_recall
- 自动保存:当模型了解到值得记住的事实时,指示其调用 memory_save
- 动态上下文:近期高重要性记忆(≥3 星)会自动注入到每个请求的运行时上下文中
- 完整 CRUD:5 个模型工具——保存、回忆(搜索)、列表、更新、删除
- 智能搜索:关键词 + 标签匹配,并结合重要性和时效性评分
- 可视化设置页面:在专门的设置区域中浏览、搜索、添加、编辑、删除记忆
- 导入 / 导出:以 JSON 文件形式备份和恢复记忆(合并或替换模式)

安装

从 npm 安装(推荐)

dsh plugin --profile web add dsh-memory

然后重启 dsh(或 Web UI)。

从 GitHub 安装

dsh plugin --profile web add github:doublehappy123/dsh-memory

使用方法

模型工具

该插件注册了 5 个模型可自动调用的工具:

| 工具 | 描述 |
|------|-------------|
| memory_save | 将事实/偏好保存到长期记忆 |
| memory_recall | 按关键词/标签搜索记忆,返回排序后的结果 |
| memory_list | 列出所有记忆(分页,可按标签过滤) |
| memory_update | 按 ID 更新现有记忆 |
| memory_delete | 按 ID 删除记忆 |

系统提示词指示模型:
1. 在回答前调用 memory_recall 以检索相关上下文
2. 在回答后,当出现新的值得记住的事实时调用 memory_save

可视化设置页面

安装后,在 dsh Web UI 中打开 Settings → 长期记忆 (Long-term Memory)。你可以:

- 以卡片形式浏览所有记忆,包含标签、重要性星级和时间戳
- 按内容或标签实时搜索(300ms 防抖)
- 添加新记忆,包含内容、标签、类别和重要性(1-5 星)
- 编辑现有记忆
- 删除记忆(带确认)
- 对大量记忆集合进行分页(每页 20 条)
- 导出所有记忆为可下载的 JSON 文件
- 从 JSON 文件导入记忆(合并模式:按 ID 去重,更新现有项,添加新项)

记忆记录

{
"id": "uuid",
"content": "self-contained fact or preference",
"tags": ["preference", "python"],
"category": "technical",
"importance": 4,
"createdAt": "2026-09-01T12:00:00.000Z",
"updatedAt": "2026-09-01T12:00:00.000Z",
"source": "model"
}

重要性级别

| 级别 | 含义 |
|-------|---------|
| 1 | 短暂——可能很快就不再相关 |
| 2 | 低——次要偏好或上下文 |
| 3 | 正常——默认,有用的重复出现信息 |
| 4 | 高 — 重要偏好或决策 |
| 5 | 关键 — 绝不能遗忘 |

重要度 ≥3 的记忆会在每次请求开始时自动注入模型的上下文。

数据位置

- 记忆存储:~/.dsh/memory-plugin/memories.json
- 插件日志:~/.dsh/logs/dsh-memory/dsh-memory.log

导入 / 导出格式

导出的文件具有以下结构:

{
"version": 1,
"exportedAt": "2026-09-02T...",
"count": 42,
"memories": [ ... ]
}

导入接受此格式或原始的记忆对象数组。

要求

- dsh >= 0.1.1-rc.2
- Node.js >= 20
- Web 配置文件(用于可视化设置页面;工具在无头配置文件上也可用)

许可证

MIT

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