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dsh-memory-plus (dsh-memory-bundle)

qianling-0831/dsh-memory-plus/packages/dsh-memory-bundle

메모리 프로필 구성: 중국어 세션 검색, 하이브리드 회상, 지속형 워크스페이스 사실, 사용자 고정 규칙, 재사용 가능한 네이티브 스킬. 독립 버전 Release 번들은 dsh plugin add 한 번으로 설치합니다. PATH에 Node.js 24와 pnpm이 필요합니다.

설치

dsh plugin --profile web add github:qianling-0831/dsh-memory-plus

이 플러그인은 저장소의 packages/dsh-memory-bundle 하위 디렉터리에 있습니다.

README

DSH Memory Plus

为 DeepSeek Harness 补齐中文检索、跨会话记忆与可复用技能。

简体中文 · English

docs: 中文 maintainer: QIANLING-0831

安装 · 快捷键 · 中文检索演示 · 插件一览 · 验证记录

开发版更新 · 新增 5 项记忆与技能快捷键,附 Windows 网页版实际操作演示。查看按键与屏幕效果 →
当前源码可用,尚未包含在已发布的 v0.2.2 中。

130 项自动测试、8 个包检查通过。完整记忆套件验证 · CJK 宿主验证

查看中文检索动图 · 中文混排、扩展汉字、短查询与 ASCII

真实 CJK 检索演示:中文混排、扩展汉字、短查询和 ASCII

真实搜索引擎输出,覆盖扩展汉字 1/2/3 码点、短查询回退、ASCII 与通配符对照。扩展汉字以 Unicode 转义显示,避免字体缺字;实际查询使用原始码点。演示使用内存索引和合成会话,由 演示脚本 的实际输出生成。


项目概览

方向内容
中文召回FTS5 trigram 与短查询回退
记忆分层会话归档、跨会话事实与混合检索
用户控制带来源记录的固定记忆与技能保护

DeepSeek Harness(DSH)的社区记忆插件集,共 8 个包:让中文子串、中英混排和扩展汉字可检索,并提供工具结果去重、向量与全文混合召回、跨会话核心记忆、可追溯压缩和技能管理。用户固定的记忆与技能带来源记录,模型工具与后台进化无法改写。Phase 0–3 已实现;CJK 后端已通过完整 0.2.0-rc.2 Web 宿主的活会话与冷历史验证。

宿主兼容:DSH >=0.1.5-rc.3 <0.3.0

DSH >=0.1.5-rc.3 <0.3.0(cordis ^4.0.1),已在 0.1.5-rc.3 与 0.2.0-rc.2 上验证。ctx.sessionQuery 由本仓的 CJK 插件作为上游 SessionQueryEngine 的继承子类提供,必须与宿主解析成同一份 @deepseek-ai/dsh-session-query,否则宿主会拿到缺少 observeSession() 的服务实例。详见 issue #1 与 宿主版本契约。


0. 适合什么场景

如果你遇到中文历史难以搜索、压缩后细节难找回,或每个新会话都要重新说明项目规则,这套插件把检索、常驻事实和可复用技能接到 DSH 的现有服务中。

主要能力:

  1. 中文子串检索:trigram 双表 + 1–2 字 LIKE 回退,支持中英混排与扩展汉字;具体查询对照见下文;
  2. 技能自我进化:skill_write/delete/list + 后台反思蒸馏(Hermes 式学习循环,请求路径零开销);
  3. 用户专属层(模型写不到):技能与常驻记忆都带来源 provenance;用户手写//skill-pin /memory-pin 固定的内容,模型工具与后台进化一律拒绝改写,拒绝还进审计日志;
  4. 按场景区分的记忆:事实 / 约定 / 环境 / 决策之外,lesson correction 是正式分类("哪里错了"不被埋进 general);
  5. Token 去重:工具结果哈希去重,纯省输入 Token;
  6. KV-safe 稳定注入:基于源码级验证(buildRequest deepFreeze / KV 前缀缓存 / 持久化路径)的注入纪律;
  7. compaction 来源定位:为压缩摘要附上原始事件和文件定位符,便于追溯细节。

历史生态调研与 license 核对:docs/DSH-MEMORY-ECOSYSTEM.md。


1. 插件一览

包作用阶段
dsh-session-query-sqlite-cjk中文可用的会话全文检索 provider:FTS5 双 tokenizer 双表(unicode61 + trigram),按查询是否含 CJK 自动路由Phase 0
dsh-tool-result-dedup工具结果哈希去重:重复结果(git status / ls / 重复 read)替换为指针,节省输入 TokenPhase 0
dsh-memory-index混合记忆检索服务 ctx.memorySearch:sqlite-vec 向量臂 + FTS5 词法臂 → RRF 融合;事件级增量嵌入;file 词条过滤Phase 1
dsh-memory-tool模型可调用的 memory_search 工具:会话旧内容混合召回,输出有界Phase 1
dsh-compaction-locator近无损压缩:每个 <compacted-summary> 追加 Exact Sources 定位符(spill 路径 / 文件路径 / seq 区间)Phase 2
dsh-memory-core跨会话核心记忆:workspace 事实库 + 稳定 system-prompt section 注入(KV 安全)+ memory_remember 工具 + 用户固定的 [pinned] 层(模型改不动) + /memory-pin /memory-unpin /memory-list 命令Phase 2
dsh-memory-skills技能管理器 + 后台自我进化:skill_write/delete/list 写 DSH 原生技能文件;定时反思从完成回合蒸馏可复用技能(Hermes 式学习循环);provenance + /skill-pin 固定层,模型改不动用户技能Phase 3
dsh-memory-bundle元 bundle:一键安装以上全部插件,自动禁用 base 的 session-query / compaction 行集成

2. 背景:DSH 记忆链路的现状与缺陷

2.1 unicode61 tokenizer 对中文基本不可用(上游缺陷)

dsh-session-query-sqlite 用 FTS5 unicode61 tokenizer,对 CJK 文本不切词:连续汉字被索引为单个 token。实测(node:sqlite + FTS5):

场景(文档 索引优化减少Token消耗的句子)unicode61(上游)trigram(本插件)
查询 Token消耗❌ 0 命中✅ 命中
查询 "索引优化"(整句短语)❌ 0 命中(必须完整复现整句)✅ 命中

2.2 记忆链路是"只出不进"

  • compaction:有损摘要,旧细节在摘要后丢失(除非当时被 spill);
  • spill:大结果移出上下文,但召回靠模型自己 read/grep 猜路径;
  • 索引(FTS5)只服务调用方主动搜索,从未接回模型上下文。

核心洞察:把"索引变成记忆 → 上下文的通道"——旧内容可精确找回,上下文尾部就能留短、压缩频率下降、相同内容不重复发送。


3. 架构:三层记忆数据库 + 词条索引 + 增量驱动

3.1 三层分层

层内容写语义存储
working当前上下文(surface 游标)每步滑动不建库,就是上下文本身
archival旧事件全文(shadowed/log-only)只追加(日志不可变,派生 tag 可更新)派生 SQLite:chunks + vec0 向量 + FTS5
core跨会话蒸馏事实(偏好/约定/环境/决策)CRUD:哈希去重 + 相似度合并派生 SQLite:core_facts
dedup工具结果哈希表命中即指针化进程级内存(Phase 0 MVP)

为什么 archival 只追加:DSH 事件日志是事实源,surface fold 对替换/删除有引用完整性校验;对历史事件的"更新"只允许发生在派生层。

3.2 词条(Entry)标记 —— 全部来自事件自带元数据,零额外 LLM 成本

标记来源用途
tool:<name>事件 toolName按工具类型过滤
file:<path>tool/call 的 path/file_path 参数(JSON 字符串)实体级定位("改过 src/a.ts 的所有内容")
type:<eventType>事件类型层内分流
surface:<...>surface fold 分类检索范围
hash:<sha256>内容规范化哈希去重键
seq:<n-m>日志区间指针化、追溯

3.3 增量驱动的建立/更新参数(与 token 压力压缩解耦)

参数默认含义
index.batchEvents / index.batchBytes16 / 64KB事件增量批量落库
index.embedBatch8嵌入批量(异步、脱热路径)
core.extractEveryTurns5core 层提取节奏(当前为显式写入)
core.similarityMerge0.92相似事实合并阈值
recall.injectBudgetRatio0.04注入预算(当前未启用自动注入,见 §6.3)

3.4 查询管线(两级检索 + 注入前去重)

Stage 1  词条精确过滤(file:/tool:/hash: 零嵌入)→ 候选集
Stage 2  混合检索:FTS5 词法 + 向量语义 → RRF 融合 → 重排
Stage 3  合并候选 → 已在上下文的替换为指针 → 预算裁剪

4. 安装

方式一:安装版本化 Release 包(推荐)

dsh plugin --profile headless add https://github.com/QIANLING-0831/dsh-memory-plus/releases/download/v0.2.2/dsh-memory-bundle-0.2.2.tgz

需要 Node.js 24、兼容版本的 dsh,以及 PATH 上可用的 pnpm。将 headless 改成 web 可安装到 Web profile。

Release 包内含 bundle patch 和七个插件的实现代码,通过 bundle 的子路径导出加载;安装时只需添加这一个包,DSH 会自动安装其外部依赖。包内没有 workspace: / file: / link: 依赖,无需 clone 源码、逐包注册或另跑 pnpm install,也不依赖本地源码目录。固定版本 URL 对应 v0.2.2 Release,同时提供 SHA256SUMS。

尚未发布到 npm;这里使用的是可直接安装的 .tgz 资产,而不是 GitHub 自动生成的 Source code 压缩包。

方式二:从已有 checkout 安装(含 Windows)

git clone https://github.com/QIANLING-0831/dsh-memory-plus.git
cd dsh-memory-plus
# Windows:
.\scripts\install.ps1 -Profile headless
# Linux/macOS:
bash scripts/install.sh headless

方式三:手动安装(高级)

git clone https://github.com/QIANLING-0831/dsh-memory-plus.git
cd dsh-memory-plus
dsh plugin --profile <profile> add ./packages/dsh-memory-bundle
dsh plugin --profile <profile> add ./packages/dsh-session-query-sqlite-cjk ./packages/dsh-tool-result-dedup ./packages/dsh-memory-index ./packages/dsh-memory-tool ./packages/dsh-compaction-locator ./packages/dsh-memory-core ./packages/dsh-memory-skills
cd $env:DSH_HOME/profiles/<profile> && pnpm install

注意:dsh plugin add 的本地路径参数必须带 ./ 前缀(裸写 packages/... 会被 pnpm 当成 git 依赖)。需要 dsh 和 pnpm 都在 PATH(pnpm 可用 corepack pnpm 桥接)。

宿主版本要求:DSH >=0.1.5-rc.3 <0.3.0(cordis ^4.0.1),已在 0.1.5-rc.3 与 0.2.0-rc.2 上验证。 上界停在 <0.3.0 是有意的:0.2.0 起宿主新增了安装/启动前的 peer 门禁(evaluatePluginCompatibility),声明范围不匹配会直接拒绝加载整棵树(issue #3)。实际跑过的版本只有 0.1.5-rc.3 与 0.2.0-rc.2,所以未来 0.3.0 应该报错让人来验证,而不是被静默当作兼容。装完后如宿主版本不符,插件会因 peer 不匹配报警——请以报警为准,不要降级 peer 声明。细节见 packages/dsh-session-query-sqlite-cjk/README.md 的「宿主版本契约」。

方式四:下载 Release 源码包

到 Releases 下载 Source code (zip) → 解压 → 按方式二从解压目录运行安装脚本。

安装后各插件默认配置见 packages/dsh-memory-bundle/cordis.patch.yml。生产嵌入需在 memory-index 配置 embedder.kind: transformers 并安装 @huggingface/transformers(当前默认 char-overlap 评估嵌入;国内模型下载用 remoteHost: https://hf-mirror.com)。

数据库位置与升级

四个数据库的 path 都可省略,优先级为:显式配置 → 当前工作目录已有的 .dsh-verify/<name>.db → $DSH_HOME/<name>.db(DSH_HOME 未设置或为空时用 ~/.dsh)。默认路径在插件初始化时解析成绝对路径;新安装不会创建 .dsh-verify。已有 profile 的显式路径继续生效;此次路径调整复用旧文件,不自动搬移或清空已有记忆。持久数据库启用 WAL 和 5 秒锁等待;CJK 包仍支持显式 journalMode。

memory-core.db 保存普通记忆和用户固定记忆,memory-skills.db 保存技能审计日志与进化进度,不能当作可丢弃的索引。若需要把旧库集中到 $DSH_HOME,先停止使用这些库的所有 DSH 进程,再备份并迁移数据库及尚存在的 -wal / -shm 文件,最后在 profile 的 patch 中设置绝对 config.path。不要只删旧路径后指望记忆自动重建。更换启动目录前,也应将旧库路径设为绝对路径。

同一 $DSH_HOME 下的新 profile 默认共享数据库;需要隔离时按插件 id 覆盖绝对 config.path。常驻记忆的提示缓存会在其他连接写入后失效。共享 memory-index.db 的实例须使用相同的嵌入模型与 dims。


5. 使用

模型获得五个记忆/技能工具:

  • memory_search(query, limit, max_chars, file?):对本会话旧内容做混合(词法 + 语义)召回,snippet 严格有界;
  • memory_remember(content, topic?):写入跨会话持久事实,自动出现在该 workspace 后续请求的系统提示顶部(## Persistent Memory 区块);topic 含 preference / convention / environment / decision / lesson / correction / general;
  • skill_write(name, description, whenToUse?, content):创建/更新模型自己写的可复用技能(写 DSH 原生技能文件,立即进入会话技能目录);
  • skill_delete(name) / skill_list():删除 / 列出技能(skill_list 标注来源:(managed:model) / (managed:evolve) / (human) / (pinned))。

用户专属层(斜杠命令,模型够不到):/skill-pin <name> /skill-unpin <name> 固定或解除固定一个技能;/memory-pin [topic] <text> /memory-unpin <id|text> /memory-list 管理常驻固定记忆。命令走 ctx.commands——只对 agent 执行、不会变成模型消息,也没有任何模型工具能派发它;被固定或被用户手写的内容,模型工具与后台进化一律拒绝(拒绝原因写进 skill_events 审计日志)。设计与实测见 docs/PROVENANCE-AND-PIN.md。

后台自我进化:dsh-memory-skills 定时(默认 60s)扫描已完成回合,按每会话水位线 + 冷却期 + 启发式门槛触发一次 LLM 反思("这段回合是否产生可复用技能?"),命中即自动写入技能文件——fire-and-forget,请求路径零开销,全部动作记入派生库 skill_events 日志。

<compacted-summary> 压缩块自带定位符(## Exact Sources (locators)),模型可用 read <spill file> 或 memory_search 恢复精确内容。

5.1 记忆与技能快捷键

Windows 浏览器网页版 · DSH 0.2.0-rc.2 · 开发版,尚未发布

在主聊天页同时按下组合键。查看类操作直接显示结果;搜索和固定操作先填入命令,由你补全并确认。

快捷键操作与屏幕变化
Ctrl+Alt+Shift+F搜索历史
底部预填 /memory-search;输入关键词、按 Enter 后显示结果
Ctrl+Alt+Shift+M查看记忆
对话区新增 memory-list 结果行,点击展开
Ctrl+Alt+Shift+P固定记忆
底部预填 /memory-pin;补全内容后按 Enter 确认
Ctrl+Alt+Shift+S查看技能
对话区新增 skill-list 结果行,点击展开
Ctrl+Alt+Shift+K固定技能
底部预填 /skill-pin;输入技能名后按 Enter 确认

已有草稿和附件会保留,弹窗或终端内不触发。以上命令不请求模型;Ctrl+F 继续提供浏览器页面内查找。解除固定使用 /memory-unpin、/skill-unpin。

查看实际操作动图 · Windows 网页版 · 搜索历史

Windows 网页版历史搜索:完整按键、底部输入框、Enter 确认与鼠标展开结果

其他演示:查看记忆 · 固定记忆 · 查看技能 · 固定技能

演示为真实 DSH 网页逐帧截图,采集于 Linux Chromium 的 Windows 按键模式;橙框和放大区为讲解标注,原生 Windows 实机按键尚未验证。完整使用说明与验证范围 →

安装开发版与其他平台说明

从当前 checkout 安装到 web profile。Windows / PowerShell:

.\scripts\install.ps1 -Profile web

完成后重启 DSH 并刷新页面,在宿主快捷键面板中搜索 memory plus 可查看或改键。快捷键注册服务的验证基线为 DSH 0.2.0-rc.2;旧宿主没有该服务时继续提供原有记忆功能。

macOS 的默认组合将 Ctrl 换成 ⌘、Alt 换成 ⌥;Linux 桌面声明与 Windows 相同的组合。Linux 浏览器没有这些默认组合,使用同名斜杠命令。Windows/macOS/Linux 桌面壳的原生按键投递仍待实机验证。

/memory-search <关键词> 复用混合检索服务及 memory-tool.defaultLimit/defaultMaxChars 限额;/skill-list 复用原生技能目录与本插件的来源标记。


6. 真机验证(dsh --profile headless,独立测试 profile)

6.1 结果

项目结果
整树启动(7 插件全部加载)✅
memory_remember 写入✅ 返回「已记住 (uuid)」
memory_search 混合召回(中文查询)✅ 命中 3 条真实会话记录
跨会话持久化(新会话系统提示注入)✅ 逐字可见
技能工具 + 后台自我进化(dsh-memory-skills)✅
来源守卫(2026-10-01 真机 e2e):模型改写/删除用户手写技能、改写被固定技能✅ 三次全部拒绝且文件未被改动,拒绝记录进 skill_events
lesson topic 经真机 memory_remember 落库✅ topic=lesson, source=model

跨会话实测输出(新会话):

## Persistent Memory (workspace: C:\Users\钱铃\Desktop\ai\DSH\plus)
- [preference] 用户偏好中文回复

6.2 集成中发现的 3 个问题(单测覆盖不到,对官方/插件开发者有参考价值)

  1. Service 注册模式:cordis Service 构造器签名是 (ctx, name)——把 config 当 name 传会注册成 [object Object] 并冲突;正确写法 super(ctx, "name") + ctx.plugin(Class, config);
  2. 工具注册时机:类插件的构造器里 ctx.tools 尚未解析——需用函数插件入口(apply)注册工具;
  3. 同步渲染要求:system-prompt section 的 text 是同步调用——派生库需在构造器同步打开,否则新进程区块为空。

6.3 自动注入的接缝分析(v0.1-rc.7,源码实证,三条路径不可行)

候选注入点否决原因
agent/pre-step messages会被 session.append("user/message", {surfaceOp:"append"}) 变成持久化历史,每步重发,Token 反膨胀
llm/stream 改 messages请求被 deepFreeze,且 waterfall 默认闭包锁死原对象,无法替换/变更
system-prompt section 注入易变内容非持久化内容只能进 system prompt(请求最前),每次变化让 KV 前缀缓存整段失效

因此采用"模型主动调用 memory_search + 稳定的 core section"形态(Letta 式分层);稳定性 = 注入安全性(内容不变则 KV 前缀不变)。


7. 开发

本仓库是 pnpm workspace:

corepack pnpm install
corepack pnpm test        # 130 项自动测试,包含多进程数据库与安装脚本回归

若受限沙箱拦截测试文件的子进程(spawn EPERM),可尝试 corepack pnpm test:single。多进程数据库与安装脚本测试仍需创建子进程;如果沙箱也拦截它们,应在允许测试子进程的环境运行完整套件。

每个插件遵循 DSH 插件形态(name / inject / Config / apply,或 Service 类 + super(ctx, name)),测试覆盖检索、去重、压缩定位符、事实库、技能管理与后台进化等核心逻辑。


8. 发布状态

  • 推荐安装版本化 Release 资产:见上面的单条 dsh plugin add 命令。bundle 内含全部七个实现插件。
  • 尚未发布到 npm;安装不依赖这些插件名在 npm 上是否可用。
  • node scripts/pack-release.mjs 生成独立 bundle .tgz 与 SHA256SUMS,默认输出到 .dsh-verify/release/。打包过程保留各插件的 MIT 许可证,合并外部依赖与宿主 peer 声明;不打包宿主副本或平台原生二进制,sqlite-vec 由包管理器按平台安装。
  • .github/workflows/publish.yml 在 v* tag 上运行完整测试和包检查,再生成并发布 GitHub Release 资产;不需要 npm 发布凭证。

9. 开源参照

项目借鉴点对应实现
Mem0混合检索(BM25+向量)、记忆条目增删改、去重词条过滤、core 事实库、RRF 融合
Letta / MemGPT(Memory is not recall)core / archival / recall 三层分离;召回靠模型主动调用§3.1 分层 + memory_search 工具
Anthropic Contextual Retrieval上下文化切块(事件 + 工具/文件元数据,零额外 LLM 成本)embedding 的语境前缀
Zep(时态知识图谱)实体/关系随对话增量维护file 词条索引(简化版)
sqlite-vecSQLite 内嵌向量检索(契合单 owner 派生库)向量臂
Hermes Agent(经 pi2dsh 维护者在 discussion #3898 的评论转述)永久置顶内容结构性挡在模型写入路径之外:/memory-pin 做成斜杠命令而非工具(源码注释:makes model-authored standing instructions structurally impossible rather than merely forbidden by prompt)dsh-memory-core 的 [pinned] 层与 dsh-memory-skills 的 provenance + /skill-pin;详见 docs/PROVENANCE-AND-PIN.md

10. 路线图与遗留

  • ✅ Phase 0:CJK 检索修复 + 工具结果去重
  • ✅ Phase 1:混合检索服务 + memory_search 工具
  • ✅ Phase 2:近无损压缩 + 跨会话核心记忆 + file 实体索引
  • ✅ Phase 3:技能管理器 + 后台自我进化(Hermes 式学习循环落地,见 dsh-memory-skills)
  • ✅ Phase 3.1:来源 provenance + 用户专属固定层(技能 /skill-pin、记忆 /memory-pin)+ lesson/correction 分类 + 加列式 schema 迁移
  • ⏳ 遗留:compaction-locator / dedup 的真机触发验证(见 docs/VERIFICATION.md);bge 真嵌入验证;斜杠命令的真机交互验证(headless profile 无命令适配器,见 docs/VERIFICATION.md §6);自动 recall 注入待 DSH 提供"非持久化 + 尾部追加"接缝

License

MIT。dsh-session-query-sqlite-cjk 为 @deepseek-ai/dsh-session-query-sqlite(MIT)的 fork。

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