前言¶

DeepSeek Harness (DSH) 在處理超長會話時，會自動壓縮上下文。這會把早先的對話從模型眼前拿走，原文仍留在磁盤上。這個插件（dsh-super-memory）在被上下文壓縮的那一刻，把相關內容存入本地，之後只在相關的時候把那幾段遞迴給模型。

這是什麼 / 解決什麼問題¶

dsh-super-memory 是一個跨壓縮記憶插件，由 kkwings 開發。它解決的問題是：當同一個超長會話被上下文壓縮過幾次之後，模型會先看到早先問過或定過的事，再結合新條件綜合回答，而不是當新問題從零重來。

一句話定位：它是車，不是門禁卡。它擅長「你問的事有明確說法、而且被壓縮過」；不擅長「你像聊天一樣隨口問」。

核心功能¶

1、壓縮時自動入庫
將被壓縮掉的內容本地存儲，包括摘要和原文。不依賴其他記憶插件，不訪問互聯網，默認一次模型都不調用。

2、本地檢索與注入
提問時通過詞法打分（BM25）匹配相關內容，只有命中才注入參考。壓縮後自動注入目錄級本會話此前脈絡。

3、可選大模型輔助
支持改寫查詢和判讀時間意圖（最早/最近/兩頭）。

4、用戶交互
提供「打開原文」和「知道了」按鈕。

安裝與啓用¶

插件運行環境需要帶 zstd 支持的 Node，要求 node >= 22.15。安裝方式需根據 DSH 官方文檔配置，啓用後可在面板 ⑦ 中選擇使用方式（不調用大模型/調用主模型/調用指定模型）。

典型用法¶

1、當會話被多次壓縮後，直接說「按我們之前定下來的做法來吧」，插件會自動檢索並注入舊結論供模型參考。
2、點擊助手回答下方的「✕」按鈕，在已壓縮的歷史中搜索強相關內容。
3、在面板 ⑦ 中選擇使用方式（不調用大模型/調用主模型/調用指定模型）。

適用場景與注意¶

1、僅限同一個會話內跨壓縮，跨會話記憶不在範圍內。
2、不能替用戶發消息，不能讓模型立刻重答，只能把資料排進下一輪上下文。
3、不讀密鑰、不自己連網，不改寫對話、不碰 DSH 原始會話日誌（只讀）。
4、許可證爲 MIT，允許 fork、修改、再發布。
5、在 Linux/macOS 上，如果工作目錄在插件目錄裏，工具結果會被靜默跳過（防自我膨脹規則）。
6、按「詞」找，不按「意思」找，只能定位到「塊」，定位不到「塊裏哪一輪」。

結尾¶

這是 dsh-super-memory 插件的介紹。它主要面向學習與測試用途，作者不保證持續更新。核心代碼開源在 GitHub，目錄頁見 SkillHub。