dsh-okf-memory：会话记忆与 OKF 知识沉淀插件

前言¶

DeepSeek Harness (DSH) 插件生态强调“一切皆插件”。在开发或使用 Agent 时，对话上下文的临时性是一个常见问题。会话结束后，历史信息往往难以复用。dsh-okf-memory 旨在解决这个问题，它将对话中的高价值内容按 OKF v0.1 规范自动沉淀为长期记忆，并支持跨会话自动唤起。

该插件由 ZHI-QI 维护，基于神经自我学习驱动，能够根据用户的反馈（如选择、纠错）持续更新记忆权重，实现越用越准的效果。

安装与启用¶

插件已发布至 npm，支持任意 profile（如 web），安装过程无需构建脚本。

dsh plugin --profile web add dsh-okf-memory

安装后，插件会给 Agent 注入一段“记忆纪律”系统提示，使其在会话中自主判断是否需要记录或查询。零运行时依赖，安装即用。

核心功能¶

1. 记忆四阶段闭环¶

插件建立了一个完整的记忆处理流程：捕获（识别高价值内容）→ 概念化（结构化整理）→ 沉淀（落盘存储）→ 唤起（按需召回）。

2. OKF v0.1 规范合规¶

每个概念以标准 Markdown 文档形式存储。文件必须包含 frontmatter 中的 type 字段。目录结构采用 index.md（渐进式目录）和 log.md（变更历史），支持包内绝对路径进行交叉链接。

3. 神经自我学习驱动¶

预测性唤起：在检索前先进行预测，再通过检索校验。
不确定性量化：当置信度较低时，扩大探索范围。
预测误差驱动捕获：用户纠正或首次披露新事实时触发写入。
权重衰减与归档：通过权重衰减机制实现遗忘，并通过归档机制巩固记忆。

4. 强化反馈回路¶

记忆的权重更新遵循公式：score = relevance × weight × recency。用户选中候选记忆会增加权重，跳过则降低权重，从而实现动态调整。

5. 技术选型记忆¶

针对前端、后端、语言、方案、配置等维度，插件会沉淀候选表与当前使用状态。处理规则分为三档：
* 命中 2+ 候选：全部展示给用户选择。
* 命中 1 个候选：直接使用。
* 用户未指定但命中维度关键词：按该维度记忆处理。

6. 写入许可门¶

写入流程包含严格的校验：检查 type 合法性 → 去重（互补不复制，互建交叉链接）→ OKF 符合性校验。

7. 记忆图谱可视化¶

在 DSH web 对话视图中提供力导向图谱视图（仅支持 web profile）。节点大小代表权重，颜色代表类型，连线代表交叉链接。支持滚轮缩放、拖拽平移、节点拖拽及悬停查看详情。

典型用法¶

写入记忆¶

Agent 会自动判断何时调用 okf_remember 工具。用户也可以手动触发，例如：

记住,我的三家门店是韶山/湘乡/塘厦,共用局域网共享文件夹

Agent 会将其沉淀为 fact/门店布局。

记录技术选型¶

用户拍板决策后，Agent 会记录技术选型：

前端就用 React 18 + Vite 吧

Agent 会将其沉淀为 techchoice/前端方案，包含候选表与当前激活状态。

召回记忆¶

用户查询相关问题时，Agent 会自动执行 okf_search。例如：

查一下记忆里关于XX的

或直接问数据库相关问题，Agent 会先检索记忆，再执行服务。

记忆库结构¶

默认记忆库根目录为 ~/.dsh/memory/，可通过环境变量 OKF_MEMORY_ROOT 覆盖。

~/.dsh/memory/
├── index.md              ← 渐进式目录(okf_version: "0.1")
├── log.md                ← 变更历史(## YYYY-MM-DD)
├── fact/                 ← Fact 背景事实
├── preference/           ← Preference 用户偏好
├── decision/             ← Decision 决策
├── method/               ← Method 方法论
├── insight/              ← Insight 洞察
├── idea/                 ← Idea 未成型灵感
├── lesson/               ← Lesson 经验教训
├── techchoice/           ← TechChoice 技术选型
└── .meta/weights.json    ← 学习权重元数据

注意事项¶

可视化限制：记忆图谱可视化仅支持 web profile，通过 /okf-graph 路由访问。
权限运行：插件以当前 DSH 进程权限运行，安装前应检查源码与许可证。
过滤机制：插件不记录寒暄、单轮临时任务、已有记忆的重复内容。
图谱接口：图谱数据可通过 okf_graph 工具或 /okf-graph 路由获取，格式为 {nodes,edges,timeline} JSON。

结语¶

dsh-okf-memory 通过引入 OKF v0.1 标准和神经自我学习机制，为 DSH Agent 提供了一套可落地的知识沉淀方案。适合需要长期维护项目上下文、技术选型决策或积累团队经验的开发者使用。

目录页: dsh-okf-memory
GitHub: ZHI-QI/dsh-okf-memory