前言¶
DeepSeek Harness（DSH）採用插件化架構，支持自定義擴展。在構建長期交互的智能體工作流時，如何自動沉澱會話中值得保留的內容、避免上下文丟失，是開發者面臨的常見問題。dsh-motion-memory 插件通過對話跟蹤與週期總結，提供了一套本地化的記憶管理解決方案。
這是什麼¶
這是一個適配 DeepSeek Harness（DSH）的記憶管理插件。由 li3-feng2-jie2 維護，基於 MIT 許可證。它將會話中值得保留的內容自動沉澱爲本地記憶文檔，通過對話跟蹤與週期總結維護一份“越用越懂你”的長期記憶，全程支持本地存儲與本地模型。
核心功能¶
插件主要包含以下能力：
- 四層記憶結構：將記憶劃分爲當前活躍、週期、事件、原始對話四層，層層可溯源。
- 對話跟蹤：每輪對話結束後自動將內容壓入記憶，並包含經驗教訓的累積。
- 週期總結：定時將活躍或重要內容收攏壓縮，防止記憶無限膨脹。
- 關鍵詞查重分流：寫入前自動查重，同一實體更新，不同實體消歧。
- 引用轉跳 + 只讀保護：正文鏈接支持溯源跳轉；事件與週期記憶默認只讀，可隔離污染。
- 記憶面板增強：支持關鍵詞按智能體篩選、標籤歸類，以及從關鍵詞庫維護詞條。
- 首輪總覽注入：將用戶畫像、工作摘要、活躍關鍵詞等注入必要記憶區。
- 兩階段更新：下載更新僅放入暫存區，重啓後自動激活，不中斷運行。
- 無模型降級：不配置模型時也能使用，支持用戶消息引用累積。
安裝與啓用¶
插件與 DSH 是硬配對關係，安裝前需確認版本兼容性。本版 v0.5.1 的精確配對是 DSH 0.2.0-rc.2。
使用以下命令安裝（npm 尚未發佈，當前不可用 npm 包安裝）：
dsh plugin --profile <profile> add github:li3-feng2-jie2/dsh-motion-memory
安裝器會自動處理 cordis.patch.yml 配置，無需手工編輯 profile。安裝完成後需重啓 DSH。
典型用法¶
啓用記憶功能通常需要三個步驟：
- 配置模型：進入設置頁「記憶管理員」，選擇一個本地模型（推薦 LM Studio 或 Ollama 加載的 7B~9B 模型）。
- 開啓跟蹤：進入設置頁「對話跟蹤」，啓用該功能並將間隔設爲 0（即每輪觸發）。
- 查看記憶：在對話頁的「記憶」面板查看輪次總結、關鍵詞及週期總結。
查看當前狀態可在對話頁使用命令：
memory cmd=status
適用場景與注意¶
適用場景：適合需要長期記憶、注重數據隱私與可控性的自託管 AI 工作流開發者。
注意事項：
* 版本硬配對：插件與 DSH 是硬配對關係，不同版本可能導致掛載失敗，請嚴格按照 dsh-motion-memory v0.5.1 配對 DSH 0.2.0-rc.2 使用。
* 模型選擇：建議使用本地模型，付費模型因緩存命中率低，調用成本較高。
* 包管理器限制：通過「添加插件」用包管理器安裝的插件不支持就地激活，升級時請使用 DSH 插件頁或 dsh plugin update 命令。
總結¶
dsh-motion-memory 提供了一套結構化的本地記憶方案，通過四層架構和自動化的跟蹤總結，幫助 DSH 用戶建立長期記憶。所有數據本地存儲，結合本地模型使用，兼顧了靈活性與成本控制。
