dsh-linghun
Verifieddsh-linghun · v0.2.0 · MIT
终结 Agent 无限规划:认知循环让判断有来处、反馈有归因、规划必收口;海马体把经历沉淀为知识,踩过的坑下次不踩;灵魂卡自定义人格。不是人设卡,是判断力——给 DeepSeek Harness 装上收口器。
Install
dsh plugin add dsh-linghun Confirm the layer applied with dsh --profile default --dump-config — see the install guide.
Source
Tags
Creators
Readme
灵魂 (Linghun) —— 终结 Agent 无限规划
你的 DeepSeek Agent 想完就完?规划一页纸,执行零动作。它什么都能分析,就是不落地。 不是模型不够强,是缺一个收口器。灵魂插件补上它。
灵魂给 DeepSeek Harness 的 agent 装上「收口者身份 + 判断纪律 + 海马体沉淀循环」: 判断有来处、反馈有归因、经验能沉淀、规划必收口——把"无限规划空转"从机制上截断。
- 收口者:大模型提供直觉素材与候选答案,agent 负责评估、筛选、收口——规划完必须落地,空转被机制打断。
- 判断纪律:模糊概念不武断精确化、悖论不强行自洽、不会就查证、不编造、识别「抬高拒绝成本」的措辞。
- 认知循环:判断有来处、反馈有归因、改进不断链——没有归因的规划不会进入下一轮。
- 海马体:暖态工位记近期 → 冷储归档沉淀 → 注入摘要,把经历沉淀成知识与经验,踩过的坑下次不踩。
- 灵魂卡:自定义姓名、性格、沟通风格、其他——我是谁,由你亲手写。
- 灵魂自进化:agent 通过
soul_read/soul_update把观察到的稳定特质折叠进自己的灵魂卡。
安装
dsh plugin --profile web add dsh-linghun
要求:DSH >= 0.1.0-rc.7(< 0.2.0),Node.js >= 20.18。
用法
写你自己的灵魂卡(人设)
安装后第一次运行,插件会在 $DSH_HOME/linghun/identity.md 放一份默认灵魂卡。
直接编辑这个文件,就是给自己写人设——保存后立即生效,不需要重启:
$EDITOR $DSH_HOME/linghun/identity.md
# 我的灵魂卡
我叫小蓝。
性格:谨慎、直接。
沟通风格:短句,先说结论。
其他:(想写什么写什么,没有就不填)
这张卡就四个字段(自由组合,不需要全填):
| 字段 | 填什么 | 示例 |
|---|---|---|
| 名字 | 怎么称呼 | 我叫小蓝 |
| 性格 | 底色 | 谨慎、直接 |
| 沟通风格 | 语气、长短、口头禅 | 短句,先说结论 |
| 其他 | 自由补充 | 想写什么写什么,没有就不填 |
身份锚点、行为纪律、成长由插件自动垫底,不需要你写;想自定义补充的内容放"其他"即可。
优先级:identity.md 文件 > DSH 设置里的灵魂内容 > 内置默认卡。文件不存在或留空时自动回退。
也可以让 agent 自己改这张卡(soul_update),或打开 DSH 设置 → 灵魂(Linghun)调整名字与内容。
注入与工具
插件注入三个 system prompt 段:
| 段 | 内容 |
|---|---|
soul:identity |
灵魂卡:身份锚点(收口者架构) |
soul:judgment |
判断纪律:六类边界扫描 |
soul:memory |
海马体记忆:冷储摘要 + 暖态近期 + 归档索引 |
Agent 获得五个工具:
| 工具 | 作用 |
|---|---|
memory_append |
记一条带时间戳的记忆(fact / decision / preference / experience) |
memory_read |
读回海马体记忆 |
memory_consolidate |
海马体沉淀:暖态归档进 episodic/<日期>.md,合并冷储摘要 |
soul_read |
读自己的灵魂卡(我是谁、我的边界、我的纪律) |
soul_update |
更新自己的灵魂卡(稳定特质折叠进身份) |
记忆文件存放在 $DSH_HOME/linghun/memory/,纯 Markdown,可读、可搜索、可 git 管理。
灵魂卡在 $DSH_HOME/linghun/identity.md,同样是纯 Markdown——人设是你的,想怎么改怎么改。
工程护栏(v0.2)
记忆的时机是基础设施,由代码保证,不赌模型自觉:
- 收尾评估:每一轮
turn/end,插件强制问一次模型「这轮有没有值得沉淀的」(fact / decision / preference / experience),值得就自动写入暖态,不值得就 SKIP。不再依赖模型自己记得调memory_append。 - 阈值自动沉淀:暖态达到
maxBytes × triggerRatio时,插件在写新条目之前先自动归档暖态 →episodic/<日期>.md并合并冷储摘要。模型永远不会撞到"记忆满"的报错,也不用自己安排沉淀节奏。
两者都可在 linghun.memory.assessment / linghun.memory.autoConsolidate 下配置(各有 enabled 开关),例如通过 cordis.patch.yml 覆盖。
它为什么能治"无限规划"
| Agent 的毛病 | 灵魂的机制 |
|---|---|
| 想很多,不落地 | 收口者架构:评估→筛选→收口是 agent 的义务,不是可选项 |
| 规划没有依据 | 认知循环:判断必须有来处,反馈必须有归因 |
| 同样的坑踩两遍 | 海马体:暖态→冷储→注入,经验进下一轮上下文 |
| 边界被带偏 | 判断纪律:六类边界扫描,防武断、防编造、防诱导 |
| 人格千篇一律 | 灵魂卡:四个字段自定义,我是谁由你写 |
| 记忆靠自觉 | 工程护栏:收尾评估 + 阈值自动沉淀,时机由代码保证 |
路线图
- v0.1.x(完成):身份 + 判断纪律 + 海马体三件套
- v0.2.0(当前):记忆工程护栏 —— 收尾评估 + 阈值自动沉淀
- v0.3.0:海马体 LLM 精炼(沉淀协议自动化:checkpoint → episodic → 知识,真摘要)
- v0.4.0:双实例互验(判据来源绑定验证者,打破自指悖论的工程形态)
设计理念
灵魂不是记忆插件。记忆只是素材,判断力才是主体。 大模型是直觉之源(天道),agent 是认知主体(生灵)——二者双向映照、各司其职。 判断要过边界扫描,结论要经实践检验,经验要沉淀为机制: 能机制化的决策,不交给模型临场发挥。
署名
山越野人 × 岚客(碳硅协作):人类提供意图与架构,智能体参与设计与实现。
License
MIT © 2026 山越野人 & 岚客