dsh-memory

跨会话记忆插件：Auto-Memory 每轮提醒主模型自行判断并增量写入，memory_search 检索，Dream 长期巩固

跨会话、跨项目的全局经验记忆：主 agent 的每次模型请求都会在 system prompt 里收到【自动记忆】提醒，自行判断本轮是否有值得跨会话保留的内容并增量写入每日记忆文件；memory_search 检索「Dream 精炼库 + 每日笔记」；Dream 定时把笔记提炼成长期 digest。形态：官方 bundle 插件（dsh.bundle + dshClient 通道），0 patch，零 npm 依赖（@deepseek-ai/* 由 dsh 运行时扁平 fallback 提供，与运行实例共享同一份包）。

能力

工具（defineTool 注册，模型侧）：

工具	说明
memory_search	搜索 memory + dream：块级检索 + 渐进取用（标题感知块：任意 ##+ 级小节独立成块、带 rel#主题 > 小节 面包屑；snippet 返回整个块 ≤1000 字符——通常无需开源文件即可继续，超大块才截取并提示长度；同文件多块可同时返回、同块不重复）、长度归一子串匹配（中文友好）、digest 加成；配置向量服务后自动升级为子串 + 向量 RRF 融合（块级精确去重、输出统一融合分）
memory_dream	立即执行一次 Dream 巩固（同 /dream，模型侧入口）

命令（用户侧）：

命令	说明
/dream	立即执行一次 Dream 巩固（不依赖定时开关）

系统集成（无 UI 组件，零官方改动）：

功能	说明
Auto-Memory	每轮 system prompt 注入记忆提醒（dsh-memory:auto，order 200），主 agent 自行判断并写入；子 agent 不提示
Dream 定时	dreamTime（默认 23:00）每日自动巩固；空 = 关（/dream 手动仍可用）
配置卡片	设置 → 插件 → 插件配置 → 记忆（dsh-memory），改完保存即热生效（settings.yaml 持久化，无需重启）

记忆写入：Auto-Memory

记忆由主 agent 在对话中直接整理——没有后台 LLM 调用（实测两次失败：手拼请求破坏 tool-call 配对 → 400；reasoningEffort: max 模型把 token 全花在思考 → 空回答。对话机制组装合法请求、主模型正常回答，两种失败都不存在）：

• 机制：autoMemory: true（默认）时，插件注册一段 system prompt context（order: 200），每次模型请求组装时重新求值，提醒主 agent 审视本轮内容；有值得记的（决策及原因、偏好/纠正/约定、踩坑与修复、可复用命令/流程、状态变化）就主动写入，没有就不动文件
• 执行规则：文件不存在 → write 新建；已存在 → 只用 edit 精确修改（禁止整体 write 覆盖）；只写尚未覆盖的新内容，旧内容过时或错误时更新修正；关键处逐字引用；多级标题（# 主题 + ## 小节）；首行来源注释；全文不写日期/时间戳
• 跨日天然正确：提醒里的文件路径在组装时取当天日期——跨午夜的会话自动切到新一天文件，无水位、无轮次计数
• 子 agent 不参与（delegationDepth > 0 不注入）；autoMemory: false 时注入为空（段落常驻、开关即时生效，无需重挂）
• 无重试（失败即设计问题，如实暴露）；无专用写入工具（直接用 dsh 自带的 read/edit/write）；无手动命令（每轮提醒即捕获路径）

Dream 机制

• 触发：dreamTime（默认 23:00；非空 = 定时开，空 = 关）每日定时 + /dream 命令 + memory_dream 工具
• 桶：personal（偏好/约定/约束）、procedure（流程/方法）、wiki（知识/原则/先例/事实）
• 窗口 + 水位（QwenPaw/ReMe 对齐）：扫描「今天 + 昨天」；水位 catalog（dream/.catalog.json，{笔记 rel: mtime}）只放行新增/变更的笔记——无变更直接跳过（不耗 LLM）；成功文件写水位、失败文件不写（下次自动重试）；改过的笔记自动重扫
• 流程（逐文件顺序执行）：每个变更笔记文件单独走 extract（1 次 LLM 调用 → 记忆单元 units，宁缺毋滥闸口，≤5 个；跨文件同抽象合并发生在 integrate 层）→ recall（确定性召回：IDF 加权子串 + 首行加分，配置向量后与向量 RRF 融合——等价 node_search 的 BM25+向量混合，top 8 候选全量正文）→ integrate（每 unit：分类 same_abstraction/related/unrelated → 恰好一个动作 CREATE / CORROBORATE / REFINE / CORRECT，输出最终完整正文；每 unit 前刷新 digest 快照，同一运行中前面的 digest 对后续可见）→ 系统写盘进 dream/<桶>/<主题>.md
• LLM 调用控制：不传 maxTokens——使用模型本身输出上限（dsh-llm 自动填 adapter 默认，deepseek 256k，与正常 agent 回合一致）；reasoningEffort 跟随会话；单次调用 30 分钟超时兜底；失败重试一次（附严格 JSON 提醒），失败报告带模型回答片段
• 正文结构：首行 # 一句话标题（与 memory 笔记的 # 主题 对齐，也让 Dream 召回的首行加权命中真实标题）+ ## 小节（procedure: Trigger/Steps/Pre-conditions/Failure modes；personal: Rule/Why/How to apply；wiki: 定义/原则/事实）；不引入更深层级
• 互链与溯源：文件尾 Related: [[dream/...]] — 关系说明 行（系统维护，只增不删、按 rel 去重）+ derived_from:: [[memory/...]] 溯源；原始笔记永不删除；UPDATE 保留旧要点与全部来源
• 质量 gate：宁缺毋滥——只提炼可长期复用的抽象（禁止 passing mention/已知概念复述/事件总括/一次性时间戳）；不进 digest 的笔记仍被 memory_search 全库检索
• 语言：不强制——digest 语言跟随源笔记/会话模型（同 QwenPaw）

向量检索（可选）

配置 embeddingBaseUrl（Ollama 兼容 /api/embed，如 http://localhost:11434）后，memory_search 自动升级为子串 + 向量 RRF 融合（k=60）：

• 记忆文件按 # 小节分块（空节不产生向量），余弦相似度 ≥ 0.45 才参与融合（按 bge-m3 实测分布调校）
• 内存索引 + sha1 签名缓存：文件未变不重复嵌入；向量服务不可用时自动回退纯子串，memory_search 永不因向量失败
• 嵌入模型默认 bge-m3，可经 embeddingModel 覆盖；不配置则零网络依赖

安装

dsh plugin --profile web add "github:zhouzhencheng07/dsh-memory"

装完 重启 web 生效（bundle 挂载在启动时合成）；之后可在设置页「插件」面板停用/启用（运行时生效 + 持久化）。

本包零 npm 依赖：@deepseek-ai/dsh-tools / dsh-settings / dsh-llm / dsh-home-paths / schemastery 在运行时经 dsh 的扁平模块 fallback（$DSH_HOME/profiles/node_modules）解析，保证与运行中的 dsh 共享同一份包实例。更新：push 后 dsh plugin --profile web update dsh-memory + 重启。

使用

# 用户侧
/dream                              # 立即巩固一次（把近两天笔记提炼进 dream/）

# 模型侧（工具）
memory_search query="向量检索阈值"  # 查记忆库（digest 优先，可向量融合）
memory_dream                        # 巩固（同 /dream）

Auto-Memory 无需任何操作：开启后每轮自动提醒，主 agent 自行决定写入。

配置

$DSH_HOME/settings.yaml（热更新，不用重启；也可在设置页配置卡片改）：

dsh-memory:
  searchLimit: 5          # memory_search 默认返回条数（1-10）
  model: ''               # Dream LLM 模型覆盖，provider/model；留空 = 会话模型
  dreamTime: '23:00'      # Dream 每日触发时间（HH:MM）；留空 = 关闭定时（/dream 手动仍可用）
  embeddingBaseUrl: ''    # Ollama 基地址（如 http://localhost:11434）；留空禁用向量检索
  embeddingModel: 'bge-m3'  # embeddingBaseUrl 提供的嵌入模型名
  autoMemory: true        # 自动记忆开关：每轮 system prompt 提醒；false = 无提醒

开发

• Node half：src/*.js——纯 ESM 手写，无构建步骤（index.js 入口 + auto.js 每轮注入 / search.js 检索 / dream.js 巩固 / embed.js 向量 / store.js 存储 / config-http.js 配置端点）
• client：client/bundle.js——手写 bundle 格式（window.__ModuleLoader__.load，与官方 lib/client.js 同形），注册到 settings.plugin.item 槽
• 本地开发：源码目录 node_modules（真实 pnpm 安装，版本与运行时一致）负责解析 @deepseek-ai/*；运行时解析靠 dsh 扁平模块 fallback，两者互不干扰

许可

MIT License