在 DeepSeek Harness (DSH) 的开发实践中，智能体往往面临上下文断裂的问题。当会话结束后，之前积累的经验无法被后续对话利用，导致重复劳动。dsh-remember 旨在解决这个问题，它不依赖外部向量数据库或第三方服务，而是将记忆存储为本地 Markdown 文件，确保连续性和可控性。
这是一个为 DeepSeek Harness (dsh) 提供跨会话长期记忆能力的插件。由用户 Arborsm 维护。它会在后台扫描会话，将有用经验提取并整合，并在随后的对话中自动注入摘要，让模型在需要时检索原始细节。
核心功能¶
- 自动提取：后台扫描会话，提取有用信息。
- 自动整合：增量合并新经验，移除未引用的陈旧条目。
- 自动回忆：每次对话开头注入记忆摘要（可配置 Token 限制），模型按需检索原文。
- 可读可控：记忆文件为纯 Markdown，可手动查看、搜索和管理。
- 可翻译：支持一键翻译记忆文件，并保留增量缓存。
- 便携式：支持 gzip 打包导入导出，支持基于内容哈希的去重。
安装与启用¶
安装插件后，需要重启 dsh web 才能使插件生效。
dsh plugin --profile <name> add dsh-remember
典型用法¶
插件运行后，记忆数据存储在 ~/.dsh-memory/ 目录下。该目录包含一个 git 工作区，其中的文件可以直接用文本编辑器或 git 命令查看、搜索和管理。
每次新对话开始时，模型会自动收到一份基于历史记忆的摘要，并在需要细节时检索原始文件。整个过程无需配置向量数据库或外部服务。
适用场景与注意¶
适合需要长期积累经验、不希望依赖云向量数据库或第三方服务的开发者。
插件以当前 DSH 进程权限运行，需注意本地文件读写安全。许可证为 MIT，允许自由修改和分发。
总结¶
dsh-remember 通过文件系统实现了记忆的持久化与版本控制，让智能体开发者在本地即可管理记忆资产。更多配置细节和源码，可访问其 GitHub 仓库：https://github.com/Arborsm/dsh-remember。
