前言¶
在 DeepSeek Harness (DSH) 的生态中，构建智能体的记忆机制通常依赖于静态检索管道。一旦检索失败，管道就结束了，系统无法自动填补知识缺口。dsh-learn-wiki 插件通过引入 CRAG（Corrective RAG）式纠错检索解决了这个问题：如果知识库检索不到，它会自动学习并沉淀下来，下次直接命中。
该插件由 Dayi-Z 维护，定位为工作流插件。它不重复实现 Hindsight 的 L2 情景记忆，而是专注于 L1 Markdown 知识库存储、未命中判定以及 L3 限流联网补料。
核心架构¶
插件采用三层知识架构来管理知识流：
- L1（Markdown 知识库）：独立 Markdown 仓库，存储精选知识页，强命中直接注入。
- L2（Hindsight）：原始情景记忆，由既有 hindsight 插件负责语义召回，本插件不重复实现。
- L3（网络）：兜底补料，通过
ctx.web进行限流联网。
安装¶
插件为纯 JS 实现，零构建步骤，依赖声明为 peerDependencies。
# 从 GitHub 安装
dsh plugin --profile web add github:Dayi-Z/dsh-learn-wiki
# 本地开发（直接链接源码目录）
dsh plugin --profile web add link:D:/Harness/dsh-learn-wiki
配置¶
配置来源优先级为：代码默认值 → <wikiRoot>/wiki.config.json → apply(ctx, config) 第二参数。关键配置项如下：
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
wikiRoot |
D:\Harness\dsh-wiki |
L1 仓库根目录 |
autoContext |
true |
每轮第一步自动注入检索结果 |
autoAcquire |
true |
后台补料（非阻塞），触发条件由 gapTrigger 决定 |
gapTrigger |
'struggle' |
触发补料的信号：'struggle'（默认）、'miss'、'both'、'off' |
hitThreshold |
0.20 |
score ≥ 此值 → hit（注入正文） |
weakThreshold |
0.15 |
score ≥ 此值 → weak（只注入标题索引） |
maxAcquisitionsPerRun |
2 |
单次后台补料最多处理的缺口数 |
显式工具¶
除了自动机制外，插件提供一组显式工具供模型调用：
wiki_recall：显式检索 L1，返回三分桶判定与页面正文。wiki_learn：显式沉淀一条知识（默认落 staged）。wiki_harvest：从一段对话里提炼知识（当前会话或历史会话），默认落 staged。wiki_sessions：读历史会话。支持list（列表）、brief（简报）、walls（跨会话反复撞的墙）、show（详情）。wiki_review：查看 staged 暂存队列与 gaps 缺口队列。wiki_commit：staged → pages，唯一升入 L1 的闸门。
实现细节与注意事项¶
- 暂存机制：
staged/永不参与召回，必须 commit 才升入 L1。这限制了投毒面。 - 溯源要求：无
sources不 commit，每条知识必须可溯源到 URL / 文件。 - 会话解析：会话文件使用自定义帧解析，魔数为
28 B5 2F FD。版本号从事件流头部读取，文件名仅作副本。 - 挣扎检测：默认触发器为
struggle（卡住），而非简单的检索未命中（miss）。这避免了新话题的噪音。
获取更多¶
插件目录：https://www.skillhub.cn/plugins/Dayi-Z/dsh-learn-wiki
GitHub：https://github.com/Dayi-Z/dsh-learn-wiki
