前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里跑长会话时，上下文一旦被压缩，对话线索往往会变成「摘要的摘要」：决策依据、约束和未完成事项容易被抹平。常见做法是手动触发「记住这段」或依赖压缩后的短摘要，既慢又容易丢细节。

dsh-memory-observer 把记忆工作放在后台：在你正常对话的同时，按阈值把近期对话提炼成 observations（观察）和 reflections（反思），再注入 system prompt，而不是往会话事件里塞额外消息。下面介绍它是什么、怎么装、怎么用，以及使用时要注意什么。

这是什么¶

• 名称：npm 包 dsh-memory-observer，GitHub 仓库 AntonyLang/dsh-memory-observer。
• 维护者：AntonyLang。
• 分类：DSH 社区目录中的「记忆」类插件；目录页见 skillhub.cn/plugins/AntonyLang/dsh-memory-observer（独立社区站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系）。
• 版本与许可：当前 package 版本为 0.1.0，MIT 许可证；要求 DSH 引擎 ^0.2.1-rc.2。
• 定位：README 概括为 Background observational memory for DeepSeek Harness——长会话通过观察与反思自我浓缩，保留决策、约束与理由。实现思路参考 elpapi42/pi-observational-memory，但围绕 DSH 的扩展点：每 agent 的 system-prompt 段落、host storage、同源 settings API、以及与 compaction 的衔接。

工作原理（概要）¶

每轮 turn/end 之后，若自上次观察以来 surface tokens 达到阈值，后台会走 observer → observations → reflector → reflections 链路；活跃记忆渲染进 system prompt，条目带 12 字符 id，可通过 memory_recall 拉回对应源事件。

turn/end
   │  (source tokens since the last observation reach the threshold)
   ▼
observer ──▶ observations ──▶ reflector ──▶ reflections
                  │                              │
                  └──── active memory rendered into the system prompt
                  │
            memory_recall (id ──▶ exact source events)

核心功能¶

以下均来自官方 README，未在资料中出现的功能不写。

1. Observations：每轮结束后静默记录决策及理由、约束、偏好、已验证结果、未完成工作、精确标识符等。
2. Reflections：从观察中蒸馏出跨多次压缩仍能 orient 会话的 durable facts。
3. 不污染对话：不向 session 追加事件；记忆通过 system-prompt 段落进入模型，fork、resume、replay、compaction 仍可按 DSH 原有语义工作。
4. 带来源的 recall：每条记忆有 12 字符 id；memory_recall 工具返回该 id 背后的精确源事件。
5. 设置页：Settings →「观察式记忆 / Observational Memory」可调节奏、预算、worker 模型与行为，并查看 live status、一键 reset；覆盖项存在 observational_memory_settings 存储域，立即生效。
6. 快速压缩：当 dsh-compaction-basic 请求摘要时，可用已准备好的 memory 渲染结果，避免再打一局长模型 summarization（需 fastCompaction 与 compaction 后端配合）。
7. 持久化：记忆与设置在 DSH storage domain；插件 reload 或应用重启后可恢复。

Bundle 安装时会插入一行 observational-memory 并启用自带的 compaction-basic 引擎；若 profile 必须保持无 compaction，需从 cordis.patch.yml 去掉最后一条 compaction-basic，记忆层与 memory_recall 仍可工作。

安装与启用¶

推荐从 npm 安装：

dsh plugin add dsh-memory-observer

在 DSH 会话内用 bundle manager：

plugin_manager install_bundle { target: "dsh-memory-observer" }

本地目录安装（路径按你的环境替换）：

plugin_manager install_bundle { target: "E:\\path\\to\\dsh-memory-observer" }

首次完成 client-half 安装后，刷新 Web 页面一次，以便 Settings 里注册观察式记忆面板。

配置与设置¶

除 UI 外，插件 row 的 config 支持如下键（默认值见 README 配置表）。改动 enabled 需 reload；passive: true 时停止 proactive 后台任务，已准备的 memory 与 recall 仍可用。

Settings 里「Reset to row config」会清掉 UI 覆盖，回到插件 row 的 config。

典型用法与验证¶

1. 正常进行长会话，等待 turn 结束且 token 达到阈值后，后台会自动观察与反思。
2. 在会话中调用已注册的 per-agent 工具 memory_recall，用条目 id 查看源事件。
3. 用 slash 命令自检（外观未覆盖自动化测试，以实际界面为准）：
   - /om-status：计数与 source-token 时钟；
   - /om-view：打印当前渲染的 memory 块。
4. 确认当前 system/message 含 ## Observational memory 段落。
5. 桌面端可在 ~/.dsh/storages/*.json 中查看 observational_memory 与 observational_memory_settings 持久化数据。

适用场景与注意¶

适合：需要在 DSH 里长时间 coding / agent 任务、又不想频繁手动「记住这段」、又希望压缩后仍能保留决策与约束的开发者。

限制（README Limits）：

• Worker 默认用 session 模型，除非 model 覆盖；池 pruning 按最旧优先，非模型驱动。
• Fast compaction 仅在加载 compaction 后端且以 purpose: "compaction" 调用 session 模型时生效。
• Memory 是派生状态；会话 log 仍是 source of truth。
• 使用 reasoning 很重的 worker 可能占满输出 cap 而吐不出 JSON，文档建议 disable 或 minimize reasoning。

安全与信任：插件以当前 DSH 进程权限运行，会读写 host storage 并可能调用你配置的 worker 模型处理 transcript。安装前请阅读仓库源码与 MIT 许可证，确认符合你的环境策略；不要安装未审阅来源的 bundle。

结尾¶

dsh-memory-observer 把观察式记忆做成 DSH 后台能力：会话边跑边 condensed，压缩时还能借 prepared memory 减负。需要细节时查 README 配置表与 Settings 页即可。

• 社区目录：https://www.skillhub.cn/plugins/AntonyLang/dsh-memory-observer
• GitHub：https://github.com/AntonyLang/dsh-memory-observer