把 Hindsight 长期记忆放到自己的机器上跑：先用 uvx --from hindsight-embed@latest hindsight-embed profile create 做一次性服务安装（约 450 MB Python 依赖）并自备 LLM key，之后插件自己管理本地记忆服务（探活、启动、停止、看日志），注册 10 个 hindsight_local_* 工具（状态、页面检索、读页、召回、写入、反思），每场会话开始时注入一次知识页索引、轮次结束把对话片段写回记忆库，抽取用你自己的 LLM key。不要与官方 @vectorize-io/hindsight-coding-agents 插件同时启用：两者读同一个记忆库，会重复注入上下文。会话结束时写一份收尾快照，下一场会话注入成「上次进度」。数据目录可配置（dataDir），scripts/relocate.mjs 能把已有数据搬到别的盘（服务写死的位置用目录联接解决）。
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:dyrcjqlgcj/dsh-hindsight-local
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）。
链接
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