Respire DSH Plugin: Integrating Respire Memory into Harness

前言

在 DeepSeek Harness(DSH)里做多轮对话时,上下文窗口会截断较早内容;若把「记住用户偏好、项目约定、上次结论」完全交给模型自行发挥,既不可靠,也难以审计。社区里常见做法是外挂向量库或手写摘要脚本,与 Harness 的生命周期、系统提示拼装往往脱节。

下面介绍 risense-ai 维护的 Respire memory for DeepSeek Harness(npm 包 @rsrsai/dsh):以原生 TypeScript 插件形式挂进 profile,通过 Harness 已有的 agent 与 systemPrompt 钩子调用 Respire 引擎(rsrs CLI),由引擎负责存储、去重、加密、模型推理、账号与同步;插件侧只做规则注册、回合前召回与回合结束时的有限检查。

这是什么

  • 定位:DeepSeek Harness 的「记忆」类插件,bundle 名对应启用项 respire-memory,来源应为 @rsrsai/dsh。
  • 维护者:risense-ai;源码与说明见 GitHub: risense-ai/respire-dsh,社区目录页 skillhub.cn/plugins/risense-ai/respire-dsh。
  • 与引擎的关系:@rsrsai/cli(通过全局安装的 rsrs-cli)是记忆引擎;@rsrsai/dsh 是 Harness 插件。插件始终以 rsrs --client-only 调用引擎,不替你在聊天里收密码、不安装运行时、不改账号配置;需要本机已有可用的 rsrs host runtime。

核心功能(与 README 一致)

插件在 Harness 内大致做三件事:

  1. 稳定规则:经 systemPrompt.section 向系统提示注册与记忆相关的规则。
  2. 回合前召回:在 agent/pre-step 从 Respire 拉取与当前步相关的记忆并注入流程。
  3. 回合结束检查:在 agent/turn-stopping 检查是否有可写入的新发现;每个请求最多一次(单轮有界 steer,停止时不查引擎;若本会话从未确认引擎可用则跳过)。

存储、去重、加密、语义模型与库解锁等能力由 rsrs 承担;插件依赖 Harness 标准 desktop profile 已提供的 agents、systemPrompt、subprocess、workingDirectory、tools 等服务。

环境与前置条件

资料中写明的约束如下:

项 要求
Node.js 24+(package.json 中 engines.node: >=24)
DeepSeek Harness README 安装说明在 0.2.1-rc.5 上验证;包声明 dsh 为 >=0.2.1-rc.2 <0.3.0
rsrs CLI 需单独安装;插件不 bundled 引擎

先安装并检查引擎(在 profile 的执行环境中执行):

npm install -g rsrs-cli@latest
rsrs --version
rsrs --client-only status --json

账号、库解锁、可选语义模型等,按 rsrs 自带的交互流程配置;未完成的部分需你在本机自行完成,插件不会在对话里索要密钥。

安装与启用

不要在普通终端里只跑 npm install @rsrsai/dsh 就指望 profile 自动加载插件;Harness 里应通过 plugin_manager 安装 npm bundle。

在 Harness 中让助手执行(或你自行调用 plugin_manager):

{
  "action": "install_bundle",
  "target": "@rsrsai/dsh"
}

需要固定版本时,target 可写为 @rsrsai/dsh@0.1.13 等形式(以 npm 上实际发布为准)。安装或替换版本后 重启 Harness;在 Plugins 页或 dsh plugin --profile <profile> list 中确认:有且仅有一个启用的 respire-memory 条目,且来自 @rsrsai/dsh。

若曾安装旧 bundle @rsrsai/respire-dsh,先在插件管理中禁用并移除旧 bundle,再安装 @rsrsai/dsh;保留现有记忆库、账号与 rsrs 配置。若 manager 要求先 stop profile,按提示操作后再继续。

本地开发时,可将仓库 checkout 的绝对路径作为 target;发布包已含编译好的 lib/,无需在 profile 里跑 build。

典型用法与验证

README 建议的安装后验证思路(可交给 Harness 内助手执行,核心是观察行为而非只听说明):

  1. 在新对话里做一次 recall 相关检查。
  2. 请你提供一条 非敏感 测试事实,再检查是否真正写入记录。
  3. 在另一次 recall 回合里,在不成功显式 store 的情况下,确认 stop 提醒 等行为是否符合预期。

资料注明:npm 安装与模块加载已验证;完整 desktop 对话端到端在 README 中未宣称已全部验证,你应在自己环境上完成上述观察后再视为可用。

也可把 README 中的「Install with AI」整段 prompt 粘贴给 Harness 内助手,由其在当前 profile 中按 README 执行检查与 install_bundle,并汇报仍需你在 rsrs 侧完成的登录、解锁或模型步骤。

通过插件市场发现更新

npm registry 仍是版本真相来源;仓库另发布 Harness 可用的 plugin market index(format 1),便于在 Discover 里看到版本与更新提示:

  • 主索引:https://raw.githubusercontent.com/risense-ai/respire-dsh/market-index/marketplace.json
  • GitHub 不可达时的镜像:https://cdn.jsdelivr.net/gh/risense-ai/respire-dsh@market-index/marketplace.json(第三方 CDN,可能滞后,以 raw URL 为准)

配置步骤(摘自 README):

  1. 打开 Harness Plugins,在 Experimental plugins 旁选 More,启用 Custom plugin markets,出现 Discover 页签。
  2. 在 Discover 中选 Add index source,粘贴上述 URL 之一。
  3. Respire 卡片会列出已发布版本;若有比当前安装更新的兼容版本,会标记 Update available。索引在页面加载或刷新时拉取,缓存约十分钟,不后台轮询。
  4. 安装新版本:打开条目版本列表选 Install;第三方条目无一键 Update,会先移除旧 bundle 再装新版,manager 完成后需 重启 Harness。
  5. 重启后核对 Plugins 页或 dsh plugin --profile <profile> list 中的版本,以及 profile 的 package.json 是否 exact pin。

命令行固定版本示例:

dsh plugin --profile <profile> add @rsrsai/dsh@<version> --save-exact

回滚时用上一版本号执行同一条命令。若错误版本导致 Harness 无法启动,需先退出桌面进程,再用 bundled CLI 执行上述命令后重启。

适用场景与注意

适合:已在用或计划用 Respire(rsrs)做个人/项目记忆库,并希望记忆规则、召回与写入检查与 DSH 对话回合对齐,而不是在 profile 外另写一套 glue 脚本的开发者。

务必注意:

  • 插件以 当前 DSH profile 进程权限 运行,并调用本机 rsrs;安装前请阅读源码与 MIT 许可证,自行评估数据出境、加密与账号策略。
  • 其他 Harness 版本 未在 README 中验证;与 0.2.1-rc.5 不一致时可能行为异常。
  • 社区目录 skillhub.cn 是独立生态索引,与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系;DSH 本身遵循「一切皆插件」,本插件是其中一条记忆链路。

结尾

@rsrsai/dsh 把 Respire 的记忆能力接到 Harness 的标准钩子上:系统提示段、回合前召回、回合结束时的有界检查,引擎能力留在 rsrs。先做环境与 rsrs --client-only status 检查,再用 install_bundle 安装 bundle,重启后确认唯一的 respire-memory 来源,最后在新对话里用非敏感事实做存储与召回验证。

  • 目录页:https://www.skillhub.cn/plugins/risense-ai/respire-dsh
  • GitHub:https://github.com/risense-ai/respire-dsh
  • npm:https://www.npmjs.com/package/@rsrsai/dsh
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Xiaoye