DeepSeek Harness 插件

NattoCB/dsh-plugin-memory

Star 数 ★ 4 分类 记忆 收录于 2026-08-21

五层持久记忆系统:相关性注入、LLM 自动提取、画像轮替与六个 agent 工具。

安装

# GitHub 源码(首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试)

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

装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码,权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络,工具审批管不到它。GitHub 来源的插件还会在安装时执行构建脚本——pnpm 默认拦截,所以安装可能停在 ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED 或 ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS;dsh 会打印出需要添加的确切键名,把它加进该 profile 的 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 下,重跑一次即可装上。放行构建本身就是一次信任判断:请只安装可信来源,并尽量锁定 commit(github:owner/repo#sha)。

README

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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 <cwd>/.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 <topic>.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 <system-reminder data-role="memory"> 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 <uid> 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 <cwd>/.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
  <topic>.md       # 全局主题文件
<cwd>/.dsh/memory/
  MEMORY.md        # 项目索引
  YYYY-MM-DD.md    # 每日记忆(只追加)
  <topic>.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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内容来自项目 README(GitHub)↗

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