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zhujunpeng12/dsh-memory-system

DeepSeek Harnessspec-screened在 GitHub 查看 ↗
⚠ 装前注意

让 DeepSeek Harness 跨会话记住项目、规则和纠正,同时把数据留在本机 Markdown。

基本兼容但装前注意:未发布到 npm registry,仅可从源码安装 · 最近上游提交 2026/8/21 · 已提供中文文档

为 DeepSeek Harness 打造的本地优先持久化记忆基础设施:热启动引导、中文-BM25 冷召回、租约锁事务写入、只读治理

综合分
32.6
GitHub 分
32.6
用户评分
★ Stars
8
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 zhujunpeng12/dsh-memory-system
未发布到 npm registry,仅可从源码安装,改用 GitHub 源安装
数据截至 2026/9/18(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⚠ 装前注意

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@zhujunpeng12/dsh-memory-system(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

未发布到 npm registry,仅可从源码安装

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/18 18:57:58

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README

dsh-memory-system

让 DeepSeek Harness 跨会话记住项目、规则和纠正,同时把数据留在本机 Markdown。

CI
npm
DSH
Python
License: MIT

English · 工作原理 · 安全边界 · 参与贡献

它不是另一个黑盒向量库:启动时只注入有预算的热记忆,需要历史细节时才做可解释的中文 BM25 召回;所有写入默认预览,并通过租约锁、before-image、SHA-256 前置条件和回执保护。默认使用 ~/.dsh-memory/,无需 Obsidian、数据库、向量服务或外部 API。

隐私边界:仓库只包含机制,不包含任何个人数据。画像、规则、事件和项目笔记始终留在使用者本机;也可用 MEMORY_VAULT 指向自己的 Obsidian Vault。

30 秒安装

前提:已安装 DeepSeek Harness 0.1.0-rc.7,Node.js 22/24 与 Python 3.10+ 可用。

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:zhujunpeng12/dsh-memory-system

重启 Harness 后,在新会话让 Agent 运行 memory_gate。成功时会看到门禁结果,并且首轮上下文包含 [vault-bootstrap];首次运行会自动创建 ~/.dsh-memory/ 骨架。

遇到 Cannot find package、ctx.agents 或热包未注入,请看 安装故障排查。

AI 代装提示(复制整句给你的 Agent)

请把 github:zhujunpeng12/dsh-memory-system 安装到 DeepSeek Harness 的 web profile,重启后运行 memory_gate,并确认新会话收到 [vault-bootstrap]。不要读取或上传任何私人记忆内容。

为什么选它

| 你关心的事 | 本项目的取舍 |
|---|---|
| 数据能否直接看懂 | 事实源是本机 Markdown,可用编辑器或 Obsidian 审阅 |
| 中文历史能否召回 | exact + 中文 bigram BM25 + 标题/路径/项目重排,返回来源和 trace |
| Agent 会不会乱写记忆 | 写操作默认 dry-run;用户确认后才进入可恢复事务 |
| 多会话会不会写坏文件 | 单写者租约锁、心跳、崩溃恢复、before-image 与提交回执 |
| 是否需要模型或数据库服务 | 不需要;默认零后台 LLM、零向量服务、零数据库 |
| 上下文会不会越积越重 | 热包 ≤14KB、冷包 ≤4.2KB,细节按需打开 |

适合:重视可审计、本地优先、中文召回和写入安全的个人/小团队 DSH 工作流。

不适合:需要多租户服务端、高频多写者、默认语义向量或全自动无审批记忆写入的场景。

为什么需要它

Agent 会话之间默认是失忆的。本系统用 六层机制 把「记忆」变成可工程化的闭环:

1. 启动热记忆 — 每个新会话注入一次 ≤14KB 的热包(门禁 + 指令预算 + 用户画像 + 活跃规则 + 项目摘要 + 近期事件标题)
2. 工作路径 — 按全局/项目 AGENTS.md 规则完成任务
3. 冷层召回 — 双门槛触发(历史引用 + 具体主题),exact + 中文 BM25 + 元数据重排,输出 ≤4.2KB 冷包,向量检索默认关闭(依赖零)
4. 授权写入 — 租约锁(30s 租约 / 5s 心跳 / 陈旧锁恢复)+ 多文件事务(before-image / SHA-256 前置 / manifest / receipt),raw 机械只追加,纠错必须 supersedes
5. 慢治理 — govern.py 只读扫描重复、冲突、过期、体量、规则生命周期候选,默认不写
6. 轨迹复盘 — 只读扫描会话轨迹,用「用户纠正」作为硬信号产出复盘候选

特性亮点

| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 写入安全 | 单写者租约锁 + 可恢复事务,多文件变更原子化,raw 只追加不覆写 |
| 中文召回 | 中文 bigram BM25 + exact/标题/路径匹配 + 元数据重排,全程可解释 trace |
| 字节预算 | 热包 14KB / 冷包 4.2KB 硬预算,UTF-8 安全截断 |
| 治理只读 | L0-L3 边界,自动收集证据、永不自动删改 |
| 本地优先 | 零数据库 / 零向量服务 / 零外部服务依赖;Python 标准库 + Markdown(插件宿主 DSH,构建产物为 JS/TS 包裹) |

系统架构(六层闭环)
DSH 记忆系统流程图

可维护图源:HTML/CSS V3 源图。

展开查看可编辑的 Mermaid 源码图(与 V3 PNG 同步)

flowchart TD
Start([新会话 / 新任务]) --> Bundle["@zhujunpeng12/dsh-memory-systemscoped bundle · inject tools + agents"]
Bundle --> Roots[每个 root agent 注册 6 工具bootstrap · recall · gate · govern · trajectory · write]

subgraph L1[① 原生启动热记忆]
Roots --> Pre[agent/pre-step 首轮 · session id 去重]
Pre --> Boot[bootstrap.py分段预算 · UTF-8 安全截断 · 失败放行]
Boot --> Hot["[vault-bootstrap] · 一次注入 ≤14KB"]
Boot --> HotParts[门禁 · 指令预算 · 用户画像活跃规则 · cwd 项目 · 最近 3 个有效事件日]
end

subgraph L2[② 工作路径]
Hot --> Work[AGENTS 内核 → Skill 路由 → 最小修改/根因调查]
Work --> Deliver[验证后交付语法 · 配置 · 真实运行 · UI 证据]
end

subgraph L3[③ 冷层按需召回]
Work -.历史/纠正信号 + 具体主题.-> Recall[exact + 中文 bigram BM25标题/路径匹配]
Recall --> Rerank[元数据重排 · 去重 · 单文件配额]
Rerank --> Cold[带来源与 trace 的冷包 ≤4.2KB]
Cold -.证据返回.-> Work
end

Deliver --> Decision{有持久价值且用户明确同意归档?}
Decision -->|否| Close[普通收尾 · 不自动写 Vaultmemory_gate closing=true]

subgraph L4[④ 授权写入事务]
Decision -->|是| Preview[memory_write dry-run 预览]
Preview --> Approve[tools/pre-execute 人工确认]
Approve --> Lock[30s 租约单写锁 · 5s 心跳]
Lock --> Tx[锁内重读 · SHA 前置 · before-image/manifest]
Tx --> SafeWrite[raw EOF append / 非 raw replace]
SafeWrite --> Receipt[校验 · receipt · release失败回滚 / 下次 recover]
end

subgraph L5[⑤ 慢维护与治理]
Receipt --> Gate[memory_gate 机械体检]
Gate --> Govern[memory_govern 只读候选重复/冲突/过期/体量/生命周期]
Govern --> Human[人工毕业 · 仲裁 · 归档 · 删除确认]
end

subgraph L6[⑥ 轨迹复盘反馈闭环]
Work -.session 轨迹.-> Evidence[用户纠正=硬信号session 日志 + 工具账本只作线索]
Evidence --> Review[memory_trajectory_review场景 → 错误 → 根因 → 先决动作]
Review --> Verify{人工核验}
Verify -->|普通探索| Skip[不沉淀]
Verify -->|批准| Distill[events / rules保留结论与证据指针]
Verify -->|重复 ≥3 次| Graduate[毕业进 rules-core]
end

Human --> Distill
Distill --> Next[下一次 session 重新按预算选取]
Graduate --> Next
Next --> Pre

图例:实线 = 脚本机械执行;虚线 = 按需读取 / 人工核验;菱形 = 用户授权判断。反馈闭环:轨迹复盘产出的规则与事件,回灌到下一次会话的热记忆。

六层职责详解(每一层做什么)

① 启动热记忆 — 每个会话一次的有界上下文

做什么:新会话开始时,把「此刻最该知道的记忆」压缩成一个 ≤14KB 热包一次注入,让 Agent 不读全库也能带着上下文开工。

包含:机械门禁状态(缺口/锁/同步)、指令预算审计、用户画像、活跃核心规则(按 ⭐ 与引用计数筛选)、当前项目摘要(按 cwd 祖先匹配)、最近事件主标题(14 天回溯、单条 ≤180B)。

怎么用:memory_bootstrap 工具,或 python vault-guard/bootstrap.py --cwd  --max-bytes 14000。推荐插件形态通过原生 agent/pre-step 在每个 session 首轮自动执行;手动 hooks 仅用于 standalone 兼容模式。

② 工作路径 — 按规则执行任务(方法论层,无脚本)

做什么:这是「Agent 怎么干活」的约定,不是脚本——热包注入后,Agent 按优先级与权限边界执行:系统/用户指令 > 项目 AGENTS.md > 全局规则 > 冷文档;技能路由(点名 → 速查表 → 图谱兜底);最小修改、根因调查;交付前验证(语法/配置/真实运行/界面证据)。

为什么没有脚本:这一层是行为规范,由 AGENTS.md 承载。开源版提供 templates/ 里的示例规则作为起点,使用者按自己的团队文化改写。

③ 冷层按需读取 — 需要细节才打开
做什么:热包只有摘要,当任务需要证据或细节时,冷召回按需打开完整来源(完整规则、历史 events/raw、项目主笔记、月度索引、session 日志)。

触发:双门槛——同时满足「历史/上次/纠正等召回信号」+「可检索的具体主题」才触发;纯确认语、复测元指令不打开。

怎么用:memory_recall 工具,或 python vault-guard/recall.py --query "" --cwd  --force。exact + 中文 bigram BM25 + 元数据重排,输出 ≤4.2KB 冷包并附来源与 trace。

④ 授权写入 — 有持久价值且用户同意才写

做什么:只有「实质产出」(代码/文档变更、持久决策、用户偏好、数据口径、验收标准、下次仍需遵守的约定)且用户同意归档时,才走事务写入:拿租约锁 → 写 raw(只记事实不评价)→ 提炼归位(events/项目/rules/toolmap)→ 释放锁。

安全机制:30s 租约 + 5s 心跳单写者锁、before-image + SHA-256 前置 + manifest + receipt 多文件事务、raw 机械只追加(纠错必须 supersedes)、默认 dry-run、tools/pre-execute 强制确认。

怎么用:memory_write 工具(op=raw/replace/recover,apply=true 才落盘)。

⑤ 慢维护 — 机械体检 + 人工治理

做什么:定期(或怀疑记忆库不健康时)做两件事——机械体检:raw 缺口、体量超线、rules-core 同步、写锁状态;人工治理:规则毕业、冲突仲裁、过期归位、删除确认。

边界:govern.py 只收集证据与建议(重复/冲突/过期/体量/生命周期候选),永不自动删改;晋升/归档/删除永远需要人确认。

怎么用:memory_govern 工具,或 python vault-guard/govern.py --json --max-items 100。配合 check.py 的收尾门禁(--closing / --closing --expect-write)使用。

⑥ 轨迹复盘 — 证据驱动的质量反馈闭环

做什么:收尾时回溯会话轨迹,找三类点:错误(用户纠正 = 硬信号;AI 自评有自我辩护倾向)、error(仅频繁时写)、可借鉴。产出按「场景 → 错误 → 根因 → 先决动作」四字段模板的复盘候选。

复盘四要素(缺一不算做完):①工具账本复盘(定量先行——tool-telemetry.json 各工具调用次数/错误次数/错误率/加权成本,与上轮快照做差值);②错误复盘(定性——用户纠正硬信号/error/可借鉴,四字段模板);③优化方案 + 派发询问;④会话临时文件清理。

账本双口径:快照必须记全局 + 工作区双口径——工作区口径须含 unknown 占比,unknown 异常高 = 归属失效信号,差值不可比时改全局口径。

证据来源:session 日志中的用户纠正信号 + evidence-ledger 插件的工具调用账本(谁的工具最常出错)。账本只作线索,不自动判错。

闭环:复盘出候选 → 给出降低工具错误率的方案 → 派发解决(单一任务 → 独立子 agent;优化点多 → 多 agent 团队按角色分工,依赖三问/文件所有权/交付即验收)→ 解决完成后解析会话轨迹写入 events;用户说「下次再处理」→ 跳过解决、直接写入 events。人工核验后,普通探索失败不沉淀;重复 ≥3 次的模式毕业进 rules-core——规则与事件回灌到下一次会话的热记忆,形成进化闭环。

怎么用:memory_trajectory_review 工具,或 python vault-guard/trajectory-review.py --cwd 。配套安装 plugins/evidence-ledger/ 才有工具账本数据;多 agent 派发执行件见 plugins/agent-teams/(基于 NanmiCoder/dsh-agent-teams 的增强 fork)。

作为 DSH 插件安装(推荐,一行命令)

插件形态把记忆能力直接注册为 Agent 工具,并随 DSH 装配自动生效:

从 GitHub 直接安装(无需手动配环境/hooks/Vault 目录)
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:zhujunpeng12/dsh-memory-system

或本地开发安装
npm pack            # 生成 tarball
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add ./zhujunpeng12-dsh-memory-system-0.1.1.tgz

安装后重启 Harness,Agent 自动获得 6 个记忆工具,且每个新会话自动注入热记忆包(index.js 原生监听 pre-step,零手动 hooks 配置;DSH_MEMORY_AUTO_INJECT=false 可关闭):

| 工具 | 作用 | 写操作 |
|---|---|---|
| memory_bootstrap | 生成 ≤14KB 热记忆包 | 只读 |
| memory_recall | 冷召回(exact + 中文 BM25) | 只读 |
| memory_gate | 机械门禁检查 | 只读 |
| memory_govern | 治理候选扫描 | 只读 |
| memory_trajectory_review | 轨迹复盘候选(用户纠正 = 硬信号) | 只读 |
| memory_write | 授权事务写入(默认 dry-run) | 需确认 |

memory_write 默认只预览,apply=true 且经用户确认后才落盘;tools/pre-execute 钩子会强制弹确认。所有工具通过 MEMORY_VAULT / DSH_HOME 环境变量定位你的记忆库(不设置则用默认值,见下)。
轨迹复盘证据层(可选配套):memory_trajectory_review 依赖工具调用账本(${DSH_HOME}/storages/tool-telemetry.json)。安装配套插件 plugins/evidence-ledger/(工具账本,零 inject)后,每个会话的工具调用与错误会自动累计,复盘才有数据可扫。不装则复盘只扫 session 日志中的用户纠正信号。

快速开始(3 步,装完即用)

1. 安装

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:zhujunpeng12/dsh-memory-system

重启 Harness。

2. 首次运行自动初始化(无需任何手动配置)

第一次会话自动完成两件事:
- 在默认位置 ~/.dsh-memory/ 创建记忆库骨架(memory/{events,index} + projects/ + 空 user_profile.md/rules.md),控制台打印 已初始化记忆库于 ...;
- 该会话首轮自动注入热记忆包(画像/规则/项目摘要/近期事件),开箱即有记忆。

不装 Obsidian 也能完整使用;记忆库是普通本地目录(Python 标准库 + Markdown,零外部依赖)。

3. 验证

让 Agent 执行 memory_gate(机械门禁检查)确认链路正常;之后每次会话自动带热包,需要细节时 Agent 会用 memory_recall 冷召回。

Vault 模式(可选)

想用 Obsidian 可视化时,设置环境变量指向你的 Vault,重启后记忆切换到 Vault:

| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| MEMORY_VAULT | ~/.dsh-memory | 记忆库根目录(含 memory/ 与 projects/) |
| DSH_HOME | ~/.dsh | DSH 家目录(hooks 配置、storages 等) |

$env:MEMORY_VAULT = "C:\Users\you\Documents\Obsidian Vault"

Vault 模式下把 templates/vault/ 骨架复制到你的 Vault(见 templates/README.md)。

独立脚本用法(不装插件时)

python vault-guard\bootstrap.py --cwd "C:\path\to\project" --max-bytes 14000   # 热包
python vault-guard\recall.py --query "继续上次的XXX" --cwd "C:\path\to\project" --force  # 冷召回

手动 hooks(可选,仅独立脚本用法需要):参考 hooks.example.json 把 hook-first-prompt.py 挂到 UserPromptSubmit;插件用法已内置自动注入,无需此步。DSH_HOME 环境变量仍用于定位 DSH 运行时存储(storages/sessions 等),脚本自身互相调用则用包内相对路径——插件装到哪里都能跑,无需把 vault-guard 复制到 $DSH_HOME。

目录结构

├── index.js                    # DSH host 插件:6 个记忆工具 + 写操作护栏
├── package.json                # npm 包声明(dsh-memory-system)
├── dsh.plugin.json             # DSH 插件 manifest
├── cordis.patch.yml            # DSH bundle 装配补丁
├── vault-guard/
│   ├── bootstrap.py            # 热记忆包生成(≤14KB)
│   ├── hook-first-prompt.py    # UserPromptSubmit hooks:按 session 注入一次热包 + 冷包触发
│   ├── hook-session-start.py   # SessionStart 兼容桥(当前默认不启用)
│   ├── recall.py               # 冷召回:exact + 中文 BM25 + 元数据重排
│   ├── recall_trigger.py       # 召回信号双门槛判断
│   ├── check.py                # 机械门禁(开场/收尾检查)
│   ├── sync-core.py            # rules.md → rules-core.md 事务同步
│   ├── vault_lock.py           # 30s 租约 / 5s 心跳单写者锁
│   ├── vault-lock.py           # 锁的兼容 CLI(acquire/release/status)
│   ├── vault_tx.py             # 可恢复事务:before-image/哈希前置/manifest/receipt
│   ├── vault-write.py          # 授权写入 CLI(raw 只追加,dry-run 默认)
│   ├── rule-cite.py            # 规则引用计数(dry-run 默认)
│   ├── govern.py               # 只读治理扫描(重复/冲突/过期/体量/生命周期)
│   ├── trajectory-review.py    # 轨迹复盘候选(用户纠正 = 硬信号)
│   └── test_.py               # 回归测试(unittest,无外部依赖)
├── plugins/
│   ├── evidence-ledger/        # 配套插件:工具调用账本(轨迹复盘证据层)
│   └── agent-teams/            # 配套插件:多 agent 团队编排(增强 fork,复盘派发执行件)
├── templates/                  # 脱敏记忆库骨架(10 分钟搭出自己的记忆系统)
├── hooks.example.json          # DSH hooks 装配示例
├── .env.example                # 环境变量示例
└── LICENSE

运行测试

Python 引擎测试
cd vault-guard
python -m unittest discover -p "test_.py" -v

JS 契约测试(工具参数 → CLI argv 映射,仓库根执行)
node --test test_plugin_bridge.test.mjs
或一次性跑全量(等价 CI)
npm run check

测试全部使用临时目录,不触碰真实记忆库。

已知限制(预期管理)

- memory_write 默认是 dry-run(预览):不显式 apply=true 且经用户确认,不落盘。「Agent 说记下了」≠ 真写入了——需要时用 memory_gate/查看 events 文件确认。
- 冷召回是 BM25 关键词检索,不是语义向量:适合精确/近精确匹配(专有名词、代码、日期、明确主题),对同义改写、长尾表达、跨语言召回有限;向量检索默认关闭(零依赖代价)。
- 单写者租约锁:同一记忆库同一时刻只有一个写者,多 Agent 并发写会串行化(等锁)。不适合多 Agent 高频同时写同一个记忆库——多写者场景请拆分记忆库或错峰。
- 项目隔离仅按 cwd 祖先匹配,无 git 分支感知:同一目录的不同 git 分支共享同一记忆库,分支间的记忆会互相可见。分支级隔离在路线图中(见下)。
- 热包按会话注入一次:会话中途的「新增记忆」不会自动进当前会话热包,需要时显式调用 memory_recall/memory_bootstrap 刷新。
- 轨迹复盘的定量维度依赖配套插件:不装 plugins/evidence-ledger/ 时只扫 session 日志中的用户纠正信号(定性),无工具账本数据。

路线图

- git 分支感知:记忆可绑定「仅在某分支生效」(对齐 dsh-memory-evolve 的分支隔离能力)
- 语义召回作为可选通道(默认仍保持零依赖 BM25)
- 多写者并发优化(当前单写者锁是正确性优先的设计取舍)

使用约定(方法论)

- 单一真相源:一条事实只有一个家(运行参数 → AGENTS.md;决策历史 → 项目笔记;当日流水 → events;跨项目经验 → rules),其他位置只放指针
- 写入授权:所有写操作先 dry-run 预览,明确授权后才 --apply;raw 只追加,纠错用 supersedes 而非覆写
- 治理默认只读:govern.py 只收集证据和建议,晋升/归档/删除永远需要人确认

许可证

MIT — 详见 LICENSE。版权所有 © 2026 zhujunpeng12。

引用与致谢

本项目由 zhujunpeng12 创建并维护。如果它帮助到了你——在你的产品里使用了它、基于它做了二次开发、或在文章 / 分享中引用了这套「六层记忆闭环」的理念——欢迎:

- 在你项目的 README、关于页或公开材料中署名致谢
- 通过邮件  告知作者你的使用场景,作者很乐意看到它被用在真实环境里

MIT 许可不强制这些,但你的致谢是对开源最实在的回馈。

上游致谢:本仓库「轨迹复盘 → 多 agent 派发解决」的方法论受益于 NanmiCoder/dsh-agent-teams(MIT 许可)——一个为 DeepSeek Harness 提供多 agent 团队编排的插件。本仓库在其基础上实践并沉淀的增强方向:需求确认单门禁(brief 提交 + 面板确认 + 派活拦截)、编排纠错(依赖可改 / 队长可认领)、队长协议(渐进式验收 / 依赖三问 / 文件所有权 / 追加需求建任务)、UI 状态机(波纹相位 / 待命橙色态)等,供同样做多 agent 编排的同仁参考。感谢原作者的贡献。

免责声明

- 本仓库不含任何个人数据;记忆内容始终留在使用者本地
- 使用前请自行审查:部署前确认你的记忆库结构、hooks 装配与安全边界

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