前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）裏跑 100 到 1000+ 輪對話時，早期定下的決策、用戶糾正過的數字、以及未收尾的任務線，常常在 compaction、摘要或進程重啓之後從上下文裏消失。單靠模型窗口或宿主自帶的壓縮，很難保證「可覈對、帶條件與來源」的信息一直可用。下面介紹社區插件 dsh-long-memory：它在本地用 SQLite 記錄已提交會話事件，用確定性規則抽取記憶項，並在每一步模型調用前按 token 預算注入帶來源標註的上下文塊；全程不調用額外模型，也不改寫宿主會話日誌。
這是什麼¶
dsh-long-memory 由 dogbotowo-oss 維護，歸類爲 DSH 生態中的「記憶」類插件。倉庫：dogbotowo-oss/dsh-long-memory；社區目錄頁：skillhub.cn 插件頁。當前 package 版本爲 0.1.0，許可證 MIT。README 寫明已在 DSH 0.2.1-rc.3（@deepseek-ai/cordis 4.x）上驗證，數據與邏輯均在本地機器運行。
一句話定位：爲 DSH 會話提供可審計、跨 compaction 與重啓的 durable memory，並重新應用已啓用 skill 的規則索引。
核心功能¶
資料中的能力可按流水線理解：在 DSH 的 step 邊界，agent/pre-step 觸發檢索、組裝並注入一條 user 角色的證據消息；與此同時，已提交的 session/event 進入 capture → extract →（可選）validate，並寫入 assembly log。
-
Capture（捕獲）
將已提交的宿主事件（用戶/助手消息、工具調用與結果、compaction 事件、命令等）追加寫入本地 SQLite 證據表。按事件序號冪等寫入，重試、重啓與回放不會重複落庫。大體積工具結果與 compaction 摘要會在宿主可能無法回放時額外歸檔。 -
Extract（抽取）
對用戶消息用確定性規則增量抽取記憶項，不調用模型。事實、決策、約束、偏好與開放問題分存；數字與單位、限定條件一併保存；助手側內容僅作爲 proposals 記錄。支持顯式糾正檢測，以及Goal:、Progress:、TODO:等任務狀態行合併。 -
Skills 索引
將 skill 內容快照爲版本化行，規則文件解析爲四類：stable rule、data convention、current state、operational lesson；其中 current state 隨上下文變化，不作爲硬編碼校驗規則。 -
Retrieve（檢索）
在當前 session 範圍內，用 SQLite FTS5（trigram）與 LIKE 回退，對活躍記憶項、規則與證據排序；README 說明排序考慮 exact-match、scope 與 recency 等加權。 -
Assemble（組裝）
在 token 預算內確定性順序組裝注入消息：穩定頭、常駐規則核、任務狀態、相關規則/記憶項與證據片段。默認 soft budget 約 3000 estimated tokens；預算只限制注入量，不限制存儲。memory explain可查看各段 included / truncated / omitted 及原因。 -
Validate（校驗，可選）
對已提交助手輸出做確定性檢查，可選 dispatch 前 precondition；默認關閉，不做猜測式修復。 -
與 compaction 協作
宿主壓縮表面上下文後，下一步從本地證據重新組裝 memory；插件不重寫宿主 session log。
設計優先級在 README 中寫得很明確：準確性優先於省 token——可驗證記憶優於短摘要，保留原始證據優於不可審計的推導，衝突時保留雙方並記錄 supersession，而非靜默選邊。
環境要求¶
- DSH 0.2.1-rc.3（
@deepseek-ai/cordis4.x）。 - Node.js
^22.15.0 || >=24.0.0（使用node:sqlite；FTS5 trigram 分詞對 CJK 友好，需 Node >= 22.5）。 - Windows、macOS 或 Linux；插件本身無 native 編譯步驟，SQLite 來自 Node 運行時。
安裝與啓用¶
安裝前請自行閱讀倉庫源碼與 LICENSE；插件以當前 DSH 進程權限運行，數據庫默認落在 <DSH_HOME>/long-memory/（可通過配置 dataDir 修改）。
從 GitHub 安裝（README 原文）：
dsh plugin --profile <profile> add github:dogbotowo-oss/dsh-long-memory
若已有本倉庫 checkout，也可把路徑作爲插件目錄：
dsh plugin --profile <profile> add <path-to-plugin>
包內帶 cordis.patch.yml 與 package.json 中的 bundle patch 條目，添加後無需單獨 build。
安裝後打開 session，執行：
memory status
用於確認插件已加載、數據庫已打開且 schema 版本匹配。
配置要點¶
各配置項均可選，缺省見 src/config.js；完整樣例見 examples/config.json。主開關與庫文件：
| 分組 | 作用 |
|---|---|
enabled, dataDir, dbFile |
總開關與庫路徑；dataDir 爲空時使用 <DSH_HOME>/long-memory/ |
assembly |
注入消息預算（如 softBudgetTokens 默認 3000）、各段上限、compaction 後是否再注入等 |
extraction |
確定性抽取開關 |
retrieval |
候選數量與排序加權、minScore 過濾 |
compatibility |
與宿主 compaction 策略協作 |
validation |
確定性 checks / preconditions（README 配置表中有說明，正文截斷處亦提及） |
assembly.evidenceTypes 默認 ["user/message"]：工具輸出可檢索，但默認不直接粘貼進請求，以降低不可信/注入內容進入上下文的風險。
示例片段（與 README 一致，可按需裁剪）：
{
"enabled": true,
"dataDir": "",
"dbFile": "memory.sqlite",
"assembly": {
"enabled": true,
"softBudgetTokens": 3000,
"includeTaskState": true
},
"extraction": {
"enabled": true,
"immediateCorrections": true,
"scanUserMessages": true
},
"compatibility": {
"compactionPolicy": "auto",
"reinjectAfterCompaction": true
}
}
典型用法¶
- 安裝插件並在 session 中運行
memory status做健康檢查。 - 正常長會話對話；插件在後臺 capture / extract，並在每步 pre-step 注入預算內的證據塊。
- 需要理解「這一步注入了哪些段、爲何截斷」時，使用 README 提到的
memory explain。 - 診斷 schema、計數、checkpoint 滯後與兼容性時，README 指向
src/diagnostics.js及相關診斷能力（具體 slash 命令名以倉庫commands配置爲準，默認命令前綴爲memory）。
倉庫提供離線長會話評測腳本（npm run eval / eval:quick），README 中有 Evaluation results 章節供對照 baseline；本文不展開具體分數，以倉庫文檔爲準。
適用場景與注意¶
適合：需要在同一 DSH profile 下連續多輪開發或運維對話，且必須保留「已定決策、糾正過的精確數值（含條件與來源）、任務狀態與 skill 規則」的會話；希望 memory 完全本地、無額外模型 API 成本。
注意：
- 記憶質量依賴確定性規則與本地證據，不是 LLM 摘要；未檢索到的內容應表現爲 unknown / not retrieved，而非臆造回憶。
- 默認不把 tool 結果 inline 進注入塊，若業務需要須在
evidenceTypes等處顯式調整並理解安全風險。 - 社區目錄（如 skillhub.cn）與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係；DSH 生態理念是「一切皆插件」，選型時以倉庫 README、許可證與自身安全策略爲準。
結尾¶
dsh-long-memory 把長會話裏容易丟的「證據 + 決策 + skill 規則 + 任務狀態」落在本地 SQLite，並在 compaction 與重啓後仍能按預算注入模型步驟。若你要試用或貢獻，可從目錄頁與 GitHub 進入：
- 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/dogbotowo-oss/dsh-long-memory
- GitHub：https://github.com/dogbotowo-oss/dsh-long-memory
