前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里做智能体或长期结对编程时，会话一关，模型侧往往只剩当前窗口里的上下文。内置笔记、ALTM 等能力可以作参考，但若同一条事实写进多个库，容易出现「双重记账」，召回时也难以统一核对来源。社区维护者 Kaede-Ayaki 发布的 dsh-holo-memory（分类：记忆）把长期记忆收成 L1 对话摘要、L2 原子事实、L3 全息胶囊三层，本地 JSON 存储，每轮按问题混合召回并注入 holo-memory 块；可选 OpenAI 兼容向量端点，不开启时仅靠 BM25 与中文 n-gram，零网络依赖。插件当前版本 0.4.0（MIT），在 SkillHub 目录页 与 GitHub 仓库 可查看说明与源码。

这是什么¶

dsh-holo-memory 是面向 DeepSeek Harness 的三层全息记忆插件：回合结束后蒸馏写入 L1/L2/L3，新用户消息到来前按查询做 RRF 融合召回，把受字符预算约束的记忆块自动注入该回合。维护者为 Kaede-Ayaki；仓库描述为「L1 dialogue summaries, L2 atomic facts, L3 holographic capsules, with RRF recall, source pointers, revision history and a memory doctor」。数据落在 $DSH_HOME/holo-memory/，无服务端、无账号、无遥测。文档明确：本插件是自动 L1/L2/L3 的唯一权威源；ALTM、内置记忆、笔记等只作只读参考，不要把同一条事实同时写进两个库。

三层记忆与召回方式¶

下面按层说明插件在存什么、召什么。

L1 / L2 / L3¶

1. L1 对话层：每轮对话结束，蒸馏成一条紧凑摘要（用户要什么、做了什么、结果）。
2. L2 事实层：从对话抽出原子事实（偏好、决策、约定、关键实体、待办、纠正），带 scope、tags、confidence 与出处。
3. L3 全息记忆层：多轮对话压缩成「部分包含整体」的胶囊（用户画像、项目状态、长期线索、未闭环事项）；一条 L3 可让新会话回忆起整段关系的轮廓。

持久化文件为普通 JSON，可读、可 diff：

$DSH_HOME/holo-memory/
├── l1.json
├── l2.json
└── l3.json

混合检索与注入¶

每个新用户回合，插件从 L1/L2/L3 混合召回最相关记忆，压缩进 holo-memory 上下文块并注入。检索有三条独立排名通道，经 RRF 融合：

1. BM25 + 中文 bigram（零依赖）；
2. 字符 2/3-gram（中文子串、错字、中英混合补位）；
3. 可选向量：任意 OpenAI 兼容 /embeddings 端点（OpenAI、Ollama、火山方舟等），开启后按校准余弦排名参与 RRF。

RRF 之后还会：用 Active Window 主动补 1–2 条高重要度 L2/L3（预算单独保留）；按 IMMEDIATE / WORKING / BACKGROUND 分配字符预算；注入行带 (id:xxxxxxxx) 与证据等级（·源 逐字片段、·指针 session/turn、·手写 手动写入）；回答里引用过的 id 下一轮回写 citedCount 获轻微加权。可用 memory_open(id) 回取原文片段、来源指针与修订历史。

核心功能（已文档化能力）¶

全息记忆控制台¶

安装或重载后，侧边栏会出现 全息记忆 一级入口（在设置上方，与「插件」并列）。页面提供：各层数量与占用、向量模型配置（检测可用性只探测 /embeddings，不保存 Key）、存储路径、蒸馏开关、证据链覆盖率、记忆体检、搜索与按层筛选、单条删除、最近自动召回 审计列表。控制台数据来自 $DSH_HOME/holo-memory/*.json；修改类请求需 x-holo-memory: 1 请求头。API Key 不通过 GET 返回，也不写入 embedding.json。

工作步骤中的召回可视化¶

Web 客户端将 kind: "holo-memory" 的上下文渲染为工作步骤里的一行：折叠显示 [长期记忆自动召回 | holo-memory] 与层条数、字符数；展开显示触发问题、召回正文与命中 id。若侧边栏暂无入口或看不到召回行，先刷新页面；仍无则重启 dsh。

模型工具¶

审计写入 $DSH_HOME/holo-memory/injections.jsonl（最近 1000 条 / 1 MB），用于证明「别的会话是否收到注入」，而非记忆库存清单。

安装与启用¶

本仓库是插件源码，需先编译。运行环境要求 Node.js >= 22.19（见 package.json）。

npm install
npm run build     # tsc -> lib/

桌面版（Electron）¶

桌面 profile 由应用独占管理，命令行 dsh plugin --profile desktop add … 会被拒绝。请走应用内入口：

1. 打开 设置 → 插件 → 添加插件；
2. 「包名或地址」填本地目录，例如 D:\path\to\dsh-holo-memory；
3. 安装完成后重启 dsh（工具只在启动时注册）；新开会话说「记住：这个项目用 pnpm」验证。

非桌面 profile¶

dsh plugin --profile web add link:/absolute/path/to/dsh-holo-memory

卸载：设置 → 插件里卸载，或从 profile 的 package.json 的 dsh.profile.bundles 与 dependencies 删除 dsh-holo-memory，再 pnpm install 并重启。

典型用法¶

验证跨会话记忆¶

1. 在某会话里让 agent 记住一条只有对话里才出现的事实；
2. 新开一个会话，问只有记忆里才有答案的问题；
3. 工作步骤里应出现 [长期记忆自动召回 | holo-memory]，展开可见 query、正文与命中 id；
4. 打开 全息记忆 → 最近自动召回，应出现 session id 与当前会话不同 的记录；或调用 memory_injections 查看同样审计。

可选向量检索¶

默认不开启向量，插件完全靠词法通道工作。需要语义召回时，可在控制台填写供应商、接口、模型与 Key，「检测可用性」通过后「保存配置」；也可在 profile patch 中覆盖，例如：

- id: holo-memory
  config:
    injectMaxChars: 1200
    extractMaxTokens: 1400
    embeddingEnabled: true
    embeddingBaseUrl: https://api.siliconflow.cn/v1
    embeddingModel: Qwen/Qwen3-Embedding-8B
    embeddingApiKeyFile: D:/path/to/DSH_HOME/holo-memory/embedding.key
    embeddingBaseline: 0.22

API Key 推荐单独文件（首行，建议权限 0600），或环境变量 DSH_HOLO_EMBEDDING_API_KEY；插件优先读环境变量，再读 embeddingApiKeyFile。

常用配置默认值（节选）¶

完整字段与「每个阈值防哪类失败」见仓库 README；改默认值前建议对照 memory_doctor / memory_stats 与文档中的阈值说明。

适用场景与注意¶

适合谁：需要在 DSH 里长期结对、跨会话保持项目约定与用户偏好，且希望记忆本地可控、可审计、可手工删改的记录者。

权限与安全：插件以当前 dsh 进程权限读写 $DSH_HOME；安装前应自行审阅 源码与 MIT 许可证，勿将 embedding Key 提交到版本库。

生态说明：DSH 理念是「一切皆插件」；SkillHub 目录 为社区站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。

证据与权威源：无 ·源 标记的摘要不应在未 memory_open 校验时当原文；指针不可用时会报 source unavailable，不猜测假位置。内容更新会递增 revision 并保留 history（最多 20 条），不静默覆盖。

结尾¶

dsh-holo-memory 把跨会话记忆收成 L1/L2/L3 三层、RRF 混合召回、来源与修订可核对，并在 DSH 内提供控制台与注入审计，适合作为 DSH 里自动长期记忆的单一写入源。进一步了解：

• 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/Kaede-Ayaki/dsh-holo-memory
• GitHub：https://github.com/Kaede-Ayaki/dsh-holo-memory