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dsh-auto-memory

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dsh-auto-memory · v0.7.1 · MIT · Giao diện web

Claude Code style auto-memory plugin for DeepSeek Harness: typed memory files + MEMORY.md index auto-injected into the system prompt

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dsh plugin add dsh-auto-memory

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dsh-auto-memory

CI npm version npm downloads License: MIT Node

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你的 dsh 智能体把你说过的每件事都忘掉。每一次。每一个会话。

一条命令修复。 把 Claude Code 式持久记忆带给 DeepSeek Harness——原生实现, 零服务器、零 embedding、零配置。

dsh plugin --profile demo add dsh-auto-memory

今天对它说 "记住:我是准备面试的 Python 后端工程师"—— 明天开一个全新会话,问 "你对我有什么了解?",它记得。

dsh Web UI 中的记忆管理面板


0.7.0 新增(P3)

  • 更新替换语义:固化不再让同一事实的新旧版本并存。name 锚定匹配器 (前缀容错、词序无关——ignore-err-x 命中 err-x-ignore)加上描述复述 匹配,命中即原地更新(复用现有 name/scope 与生命周期),不再跳过或 重复;固化 prompt 同时指导模型更新时复用现有 name。
  • 匹配核心与评测共用(src/matching.ts):L3 验证过的映射机制成为 产品与 runner 的单一实现点——评测方法学反哺产品,第三次兑现。
  • L3 新指标——重复(未替换):同一金标仍有多条产物 = 并存未替换。 变更后:mini 0(原 1)、standard 产物 26→25(余 2)、mini 精确率 70→87.5%;standard 召回单次运行为 75%——如实记录,运行间方差未测。
  • 面板 UX 整体优化:顶部总览(总数/置顶/停用/预算条)、类型彩色徽章 (user/feedback/project/reference)、搜索过滤、相对时间("3 天前")、 图标操作(✏️📌🔇🗑)、空状态三步引导、每组摘要行、当前工作区 ✅ 标记。

0.6.0 新增(P2)

  • harness-sessions 评测数据集(evals/datasets/):合成多会话开发者剧本
    • 金标事实(durable / ephemeral 陷阱 / updated 推翻标签、evidence 会话、 拒答题)——公开基准都不覆盖的 coding-agent 记忆场景。
  • L1 注入召回(零 API runner):两个数据集在完美固化上界下均 100%—— 注入侧零损耗。
  • L3 固化质量(每会话一次 LLM 调用,与插件同一条固化代码路径): mini 召回 100% / 更新正确率 100% / 污染 0%;standard 召回 83.3% / 精确率 84.6% / 更新正确率 100% / 污染 0%(deepseek-chat,temperature 0)。 ephemeral 陷阱在每轮运行中都被正确拒绝。
  • 评测反哺的产品修复:固化描述现在跟随会话语言(中文会话曾固化出 英文记忆——先测出,后修复)。
  • 社区贡献:软停用(保留与删除之间的第三档,#10)、面板当前工作区修复 (#9)、中文 bigram 回声去重(#5)、编辑器 busy/错误 UX(#8)、身份证 校验位前置验证(#7)。

0.5.0 新增(P2)

  • 三因子排序(Generative Agents 公式的免 embedding 版):注入索引与 memory_list 按 置顶 → importance×recency(0.995^天,天粒度保证当日文本 稳定、不破坏 KV 前缀缓存)排序;自动固化时模型为每条记忆打 1-10 重要度, 类型自带缺省。
  • 安全包:所有写入路径统一过脱敏([REDACTED:github-token/npm-token/ openai-key/aws-key/手机号/身份证]——正是本项目历史里真实泄漏过的形态) 与协议标签转义——注入段包 壳,内容无法伪造壳;固化按 描述相似度(Jaccard ≥ 0.7)去重,不再堆积回声。
  • 评测叙事闭环:半量预算压力下探针保留率 38%(位置式)→ 80%(置顶) → ≥90%(三因子,未置顶)——同预算同 seed,更对的记忆。

0.4.0 新增(P2)

  • Web UI 记忆面板(上方截图):双半插件——宿主半在认证围栏内注册 /api/auto-memory/* 路由(复用带锁 store),浏览器半注册侧栏入口与管理页 (按作用域分组的列表,含类型/置顶/读取计数;容量条与预算预警;行内编辑、 置顶切换、确认删除)。一套 bundle 同时服务 Web 与桌面端;非 Web 组合自动 no-op。
  • 面板修复:路由改经 connection 就绪回调注册(此前被宿主加载顺序跳过); 编辑器改用官方主题变量(--dsw-alias-*)——深色模式可读。
  • 包卫生:浏览器半以 lib/client.js(17 kB)随 dsh.client manifest 分发; 总安装体积约 32 kB,运行时零依赖。

0.3.0 新增(P2)

  • 置顶记忆(memory_write 传 pinned: true):置顶条目排在索引最前、 在预算截断中优先保留、豁免软淘汰——用户可控的信任锚点。
  • 评测驱动修复:注入预算语义改为覆盖整段(索引+指导文本);旧实现会 超支 ~800 字节——由新评测层首跑即抓出。
  • 确定性评测层(evals/)进 CI:注入预算曲线、淘汰 零误杀、链接展开边界、信噪比 characterization——pinned 优先截断把 半量预算下的探针保留率从 38% 提升到 ≥80%。同样的预算,更对的记忆。

0.2.0 新增(P1)

  • 自动固化(autoSummarize: true):根会话结束时,后台 LLM 从会话中提取 值得长期保留的新事实并写入记忆——查重、限量、失败静默。Claude Code 没有全自动。
  • 遗忘与淘汰:每条记忆携带生命周期元数据(created/updated/reads); memory_read 累计引用;staleAfterDays 把零引用超龄记忆从注入索引软隐藏 (文件保留);memory_prune 列出(dry-run)或删除高龄记忆。
  • 召回展开:memory_read 解析一层 [[name]] 交叉链接并附摘要。
  • memory_delete_all——由 tools/pre-execute 人工审批把关: 模型无法自证通过不可逆批量删除。
  • 经第二轮对抗审查(11 个智能体)加固:clear 单锁窗口(并发写不逃逸)、 touch 条件重建(消除 O(N) 放大)、会话启动刷新软淘汰、子代理缓冲清理、 固化可中止。

工具:memory_write / memory_read / memory_list / memory_delete / memory_prune / memory_delete_all。

Claude Code 有的东西,dsh 一直没有。现在有了。

DeepSeek Harness 是当下 GitHub 最火的开源智能体框架——模型、工具、沙箱,万物皆插件。 但它根本没有记忆子系统。官方的答案是三份默认关闭的 MCP 外挂配置,而且官方文档 自己承认局限:不自动注入、无遗忘策略、只做子串搜索。你的智能体是设计层面的失忆症。

dsh-auto-memory 用原生实现补上这个缺口:

MCP 外挂方案 dsh-auto-memory
记忆自动注入每一次系统提示词 ✗ ✓(无记忆时零 token 占用)
类型化记忆:user / feedback / project / reference ✗ ✓
工作区 + 用户双层作用域——跨项目不串扰 ✗ ✓
崩溃与并发安全(跨进程锁、孤儿锁自愈) — ✓
需要外部服务 / 数据库 / embedding ✓✓✓ 全都不用——纯 Markdown 文件

记忆是 $DSH_HOME/memory/ 下的普通文件——可手改、可 grep、对 git 友好,完全属于你。

一分钟感受它

node scripts/demo.mjs   # 不要 API key、不开浏览器:看 写入 → 索引 → 注入 → 召回 → 遗忘

或者在真实对话里:告诉智能体值得记住的事。模型调用 memory_write / memory_read / memory_list / memory_delete, 遵循 Claude Code 的写入纪律:查重更新而非堆积、只用绝对日期、 [[name]] 交叉链接、feedback 记忆附 Why: / How to apply: 行。

模型实际看到什么

每个请求,一个系统提示词段(order 4000)携带索引——每步重新求值、字节预算控制、 存储为空时整段消失:

# Persistent memory index
## Project memories
- [压测过 PostgreSQL](id-generator-benchmark.md) — psycopg2 连接池有踩坑经验 (2026-09)
- [用户是 Python 后端工程师](user-prefers-python.md) — 正在准备面试; 偏好中文交流

中文标题、YAML frontmatter、一条记忆一个文件——完整的 Claude Code MEMORY.md 模型,在 dsh 的提示词组装管线上原生重建。

首发之前就被锤炼过

这个插件在 v0.1.0 发布前经受了一次 12 个智能体的对抗性代码审查 (68 万 token 的源码级拷问)。五个生产级陷阱被抓出并修复——全部带回归测试—— 其中两个若上线就是事故:

  • NTFS 静默毁数据:名为 memory 的记忆会在大小写不敏感文件系统上撞上 MEMORY.md——写入报告成功,实际销毁记录。保留字守卫拦截。
  • 毒提示炸弹:任何记忆里三个字面 {{{ }}} 花括号,就能炸掉工作区的 每一个模型请求——且模型无法自救。收敛式消毒器中和。

还有:孤儿锁自愈(Ctrl+C 砸不坏你的记忆库)、symlink 读取防护、坏文件容错、 稳定的索引排序(保住 KV 前缀缓存)、严格不写自定义会话事件(那会让 dsh 会话 拒绝 resume)。

用数字说话,不止口头宣称

确定性评测层(evals/)随 CI 运行——无 LLM、结果完全可复现:

  • 注入预算任意规模下成立:20/50/100/200 条记忆,注入段恒 ≤ 4 KB (实测 4065/4048/4018/3940 字节)且带截断标记;空库注入 0 字节。
  • 淘汰零误杀:四类混合场景——只有"超龄零引用"被隐藏,文件零丢失, 读一次即复活。
  • 已知局限(有意钉板):预算截断目前按索引行序(位置式)而非相关性排序—— 半量预算压力下探针保留率随规模降至 ~38%→10%。置顶可解关键项:同预算下 pinned 探针保留 ≥80%(0.3.0);完整相关性排序仍在路线图。

评测层已抓到过真实 bug:字节预算曾遗漏指导文本、整段超支 ~800 字节 (已修复并带回归)。

106 项测试 + 三层评测(L0 确定性/L1 召回/L3 固化质量)。运行时依赖仅 yaml。

安装

dsh plugin --profile demo add dsh-auto-memory   # npm 直装(预构建)
dsh --profile demo                               # 重启 profile 生效

源码安装:npm install && npm run build && dsh plugin --profile demo add /绝对路径。 要求 @deepseek-ai/dsh >= 0.1.5-rc.2(Node ^22.19 || >=24)。

配置

在 profile 的 cordis.patch.yml 覆盖(config 整表替换):

- id: auto-memory
  config:
    maxBytes: 4096          # 注入预算(索引+指导文本+协议壳)
    memoryDir: D:/memories  # 默认: $DSH_HOME/memory
    enableUserScope: true   # false: 用户层在所有路径禁用
    autoSummarize: false         # true: 根会话结束时后台 LLM 提取持久事实写入
    autoSummarizeMaxMemories: 5  # 单次固化上限
    autoSummarizeMaxTokens: 2048 # 固化输出 token 上限
    staleAfterDays: 0            # >0: 软隐藏超 N 天零引用记忆(文件保留)

工作原理(60 秒)

  • 写入:工具 execute → name 归一化为 [a-z0-9-](保留字拒绝)→ 跨进程文件锁(官方 dsh-atomic-write)→ 原子写 → 锁内全量重建索引。
  • 注入:单个动态段,每步组装重新求值;同步读索引、执行字节预算、中和 {{。 工具写入在下一个请求即生效——永远不需要重启。
  • 审计:不写自定义会话事件(第三方事件类型会让 dsh 拒绝 resume); 一切走标准 tool/call / tool/result。

深度内容:设计决策 · 复盘:向 awesome-dsh-plugin 提 PR

路线图

  • P0——类型化存储、四工具、提示词注入、分层作用域、崩溃安全
  • P1——会话结束自动固化、遗忘与淘汰、召回展开、人工审批的批量删除
  • P2——Web UI 记忆卡片、token 成本/召回质量评测

许可

MIT