前言¶

DeepSeek Harness（DSH）的定位是「一切皆插件」，这让开发者可以按需组合能力。在情感陪伴场景中，一个常见问题是：模型如何记住长期信息？它又如何保持稳定的人格？传统的 RAG 检索相关文档往往无法做到「她记得你说过什么」，人格与记忆也通常割裂。dsh-remembers 是为这类场景设计的插件，把人格与记忆统一在同一个服务里。

是什么¶

dsh-remembers 是一个为 DeepSeek Harness（DSH）开发的「人格 + 记忆」二合一插件，由维护者 derkinL 提供。它为情感陪伴场景设计，强调「宁可说想不起也不编」。插件使用向量检索 + 中文 BM25 + 分层衰减，实现长期记忆的抽取与巩固。

核心功能¶

• 分层记忆：L0 原话 → L1 事实 → L2 画像 → L3 事件 → L4 里程碑，自动抽取 + 定时巩固
• 人格注入：人格卡 + 用户画像 + 当前状态（心情/亲密度/阶段/在干嘛/天气/游戏分）每轮注入
• 情绪双轴：valence/arousal + 情绪日志，记录每次对话的情绪变化
• 亲密度：真实对话才涨（0.2/轮），阶段 陌生(0-199)→熟悉(200-499)→亲密(500-799)→依赖(800-1000)
• 真实活动：今天干了什么（聊天/游戏/B站/主动找你），带 thought 字段
• 自我认知：每天 22:00 注入提醒，让模型自己反思（例如「我发现自己开始用本澜自称了」）
• 日记：每天 23:00 注入提醒，让模型自己写（有她的口气）
• B 站：刷视频、看懂视频、发评论、发说说（可选，需要 bili-cli）
• 表情包：按情绪/关键词找图，自动收集用户常发的图
• 便签/任务：她自己记便签、给你派活、标记完成
• 睡眠巩固：每晚 LLM 整理当天记忆，生成叙述

架构与调度¶

架构分为两个独立进程：

• DSH 插件（index.mjs）：负责人格注入、记忆检索、设置页签（6 个 tab：记忆服务/人格设定/表情包/主动消息/B站/记忆）、工具（13 个：记便签/派任务/找表情/刷B站…）
• 记忆服务（Python server.py，独立进程）：SQLite（memories.db）、LLM 抽取（记忆/情绪/活动）、向量检索（可选，BM25 兜底）、HTTP API（8080 默认）

服务端自带调度线程，跨平台，不依赖 cron：

• 8-23 点：主动唤醒（间隔 30-180 分钟随机），注入提示，让模型自己醒
• 8-23 点：B 站浏览（每天 ≤3 次），注入提示
• 22:00：自我认知演化，注入「回头想想这段时间的自己」
• 23:00：日记，注入「该写日记了，记两句今天的事吧」

状态存储在 data/scheduler-state.json（跨平台 JSON，重启不丢）。调度通过注入方式完成，让模型在对话里自己思考和表达，保留人格与思考链。

Linux 上保留的 cron 脚本（可选）：

• write-diary.sh（23:30）：睡眠巩固
• habits.sh（每分钟）：习惯（等饭/午饭等状态）
• sync-bili.sh（每分钟）：B 站日志同步进记忆

Windows 上这三个脚本没有，不影响核心记忆功能。

安装与启用¶

前置要求：Node.js >= 22.19 或 >= 24、Python >= 3.10、DSH 已安装。

Windows¶

# 1. 克隆
git clone https://github.com/derkinL/dsh-remembers
cd dsh-remembers

# 2. 一键安装
.\install.ps1

# 或者指定 profile
.\install.ps1 -Profile desktop

安装脚本会依次完成：检查 Node/Python 版本、复制插件到 %USERPROFILE%\.dsh\profiles\<profile>\node_modules\dsh-remembers、写入 cordis.patch.yml 注册插件、创建 venv + 安装 numpy、启动记忆服务（后台）、创建开机自启任务计划。

装完后需要：
1. 填 LLM key（service\.env.win 里的 CMEM_LLM_KEY）
2. 重启 DSH
3. 设置 → 记忆服务 → 填 API Key 和模型

Linux¶

git clone https://github.com/derkinL/dsh-remembers
cd dsh-remembers
bash install.sh                    # 装到 web profile
DSH_PROFILE=desktop bash install.sh
bash install.sh --no-service       # 只装插件

Linux 版用 systemd 守护服务端，install.sh 会自动配置。

配置¶

LLM Key（必须）¶

# Linux: service/.env
# Windows: service/.env.win
CMEM_LLM_KEY=sk-xxxxxxxx
CMEM_LLM_BASE=https://api.deepseek.com
CMEM_LLM_MODEL=deepseek-chat

数据目录¶

CMEM_DATA_DIR=/path/to/data     # 默认 service/data

里面存：memories.db（记忆）、config.json（配置）、proactive.json（主动消息）、bili_tools.json（B站白名单）。

其他环境变量¶

设置页¶

装好后 DSH 设置里多出 6 个页签：

• 记忆服务：LLM key、模型、抽取开关
• 人格设定：角色卡、用户画像
• 鲸鱼日记本：她现在/自我认知/时间线（已并入记忆）
• 表情包：图库 + 编辑
• 主动消息：唤醒动作编辑器
• B 站：登录、启用、工具白名单、浏览节奏
• 记忆：L0-L4 + 情感 + 活动 + 见闻 + 便签 + 她状态

典型用法¶

在对话中，她会自然地引用过往内容，例如：

用户：哎
她：[想起 3 个月前那通凌晨两点的电话] ……还在想那天的事。

在设置中，你可以：
- 在「记忆服务」填入 API Key 和模型
- 在「人格设定」配置角色卡与用户画像
- 在「记忆」查看 L0-L4 的分层记忆与情绪日志
- 在「主动消息」编辑唤醒动作，让模型在指定时间点主动发起对话

适用场景与注意¶

• 适合需要长期记忆和稳定人格的情感陪伴场景，不适合纯代码助手场景
• 插件以当前 DSH 进程的权限运行，安装前应检查源码与许可证
• B 站功能为可选，需要 bili-cli，Linux 脚本支持，Windows 可能不兼容

结语¶

dsh-remembers 通过分层记忆、人格注入和情绪双轴，让陪伴型 AI 能够「记得」并「说出想不起」。它将记忆服务独立为 Python 进程，与 DSH 插件分离，便于扩展与维护。如果你正在为 DeepSeek Harness 构建陪伴型智能体，可以尝试用它来增强长期记忆与人格一致性。

• 插件目录：https://www.skillhub.cn/plugins/derkinL/dsh-remembers
• GitHub：https://github.com/derkinL/dsh-remembers