dsh-selective-memory：给 DeepSeek Harness 的跨会话记忆库

前言¶

在开发基于大模型的智能体时，跨会话的记忆是一个常见痛点：历史对话容易被遗忘，项目事实和情绪偏好混在一起，检索时要么信息过载，要么漏掉关键信息。DeepSeek Harness（DSH）的插件化架构提供了扩展能力，dsh-selective-memory 就是为此设计的跨会话记忆库插件。

这个插件由 liu-joy2026 维护，不追求「把一切存下来」，而是做「选择」的记忆：分得清工作事实和心里的事，记得住当时的感受，知道什么该沉下去。

是什么¶

dsh-selective-memory 是给 DeepSeek Harness 用的记忆管理插件。它不依赖向量检索，而是通过「两个区 + 深度分层 + 心情 + 三信号检索」来组织记忆。数据落在一个普通 JSON 文件里，重启不丢。

核心设计取向是：不只记住事实，也记「当时的心情」。

核心功能¶

两个区¶

区	放什么	默认深度
项目区 `project`	工作事实、技术方案与决策、踩过的坑与教训、待办、项目约定	5
温度区 `warm`	偏好、忌讳、情绪与心情、重要的话、约定与承诺、想留住的片段	1

深度是每条记忆的第二维：0 最深刻，数字越大越浅。0 只留给温度区——工作事实再重要也只到 1。每个深度层最多 4 条，满了自动往浅处顺延，也可以显式让某条旧记忆退一级（displace）。

心情（mood） 是第三维：一条记忆可以带一个 12 字内的感受（开心 / 累 / 委屈 / 感动 / 心动）。检索和面板都会显示。

模型工具¶

插件向模型暴露以下工具：

工具	作用
`memory_write`	写一条（zone + content + 可选 title / tags / mood / depth）
`memory_search`	三信号检索（关键词 idf + 标签 + 深度），可限定区
`memory_list`	按深度列出，可限定区
`memory_get`	按 id 取全文
`memory_update`	改标签和深度
`memory_mark`	标有效 / 过时（不删）
`memory_delete`	按 id 删除
`memory_sediment`	一次总结同一话题的 1-5 条（带 `based_on` 自动把旧条目标过时）
`memory_tidy`	体检：找出完全重复、高度相似、长期没更新的条目；确认后只自动处理完全重复

检索机制¶

关键词采用中文二元组 + 英文词，BM25 式 idf 加权，标题命中加倍。标签单独一路，最后用 RRF（k=20）融合，权重 1.0 / 0.8。返回 top_k=5，深度只做同分排序。

三个取舍：

不设总分阈值，但只命中高频词时返回空——宁可搜不到，也不塞噪声
出现在一半以上记忆里的词不参与打分，免得淹掉区分词
返回按深度优先，深度 0 永远在最前

系统提示¶

启动时插件会向系统提示注入：

prompt.md：记忆库的使用规则。运行时从插件目录读，可以直接改或清空；没有这个文件就用内置默认
记忆索引：启动时列出库里最靠前的 12 条（id | 标题），让模型知道「有什么」
写入守卫：连续 6 轮没写入，下一轮提示里会出现一句「该写记忆了」。用 systemPrompt.context 动态渲染，不常驻、不破坏缓存

设置页¶

设置 → 记忆库：

项目区 / 温度区两个标签，带 <有效>/<过时> 的绿红计数
搜索、新建、编辑、删除（二次确认）
每条显示来源（用户写 / AI 记）、♡ mood、标签、深度
一键隐藏 / 显示过时记忆（只影响显示，不影响检索）

安装与启用¶

需要 DeepSeek Harness 0.2.x。桌面版的 profile 由应用独占管理，所以不要用 dsh plugin add（会被拒绝），改 profile 的 package.json：

打开 %USERPROFILE%\.dsh\profiles\desktop\package.json（macOS/Linux 是 ~/.dsh/profiles/desktop/package.json）
在 dependencies 里加一行：

"dsh-selective-memory": "github:liu-joy2026/dsh-selective-memory"

在 dsh.profile.bundles 数组里加一项 "dsh-selective-memory"
在该目录跑一次 pnpm install（用 DSH 自带的那个 pnpm 也行）
重启 DeepSeek Harness，设置 → 记忆库就能看到

本地开发可以直接指路径：

"dsh-selective-memory": "link:E:/path/to/dsh-selective-memory"

Windows 上从 GitHub 拉取可能很慢或失败，必要时挂代理（git config --global http.proxy）或用镜像。

数据位置¶

$DSH_HOME/storages/memory-bank/store.json

也可以用环境变量 DSH_MEMORY_BANK_DIR 指定目录名。

纯文本、可读、可手动备份；写入用临时文件 + rename，避免写一半损坏。

日志在同一目录的 memory-bank.log：中文摘要在前，英文原文在后，启动时轮转。

结构¶

lib/index.js       宿主侧：工具、系统提示、RPC、写入守卫（唯一真源）
lib/store.js       存储层（零依赖，可单独测试）
lib/client.js      设置页（React，无需构建）
lib/log.js         日志
prompt.md          记忆库行为规则（可改）
cordis.patch.yml   bundle 声明
tests/             检索回归集

本仓库没有构建步骤：lib/ 是手写的可运行 JS，直接就是产品。

测试¶

node tests/run-retrieval.mjs

跑 tests/retrieval-cases.json 里的用例，看每个问题能不能在 top5 命中期望条目，输出通过率和失败明细。已知局限的用例标 soft: true，不算回归。

已知限制¶

没有向量检索（关键词 + 标签 + 深度已经够用，等库大了再说）
没有「每步自动召回」：目前靠模型主动 memory_search + 启动时的索引
没有导出 / 导入
设置页还没有按标签筛选

适用场景与注意¶

适合需要跨会话维护项目事实、偏好与情绪状态的智能体开发者。插件以当前 dsh 进程权限运行，安装前应检查源码与许可证。

结尾¶

dsh-selective-memory 通过简单的分层结构和检索机制，把「记不住」的问题转化为「记得住什么」的选择问题。如果你在开发需要长期记忆的智能体，可以试试这个插件。

插件目录：https://www.skillhub.cn/plugins/liu-joy2026/dsh-selective-memory
GitHub：https://github.com/liu-joy2026/dsh-selective-memory