前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）裏做多輪開發，常見問題是：上一輪已經想清楚的結論，下一輪要從零複述；或者助手「記得」某件事，但經過摘要壓縮後細節跑偏，甚至把已被推翻的舊方案當成現行做法。社區插件目錄裏歸類爲「記憶」的 dsh-kb（維護者 MyRemme，倉庫 MyRemme/dsh-kb）針對的是後兩類失敗——失真與腐爛——而不只是「忘了就再搜一次」。下面介紹它的設計取捨、安裝方式與典型用法。
這是什麼¶
dsh-kb 是 DSH 的本地長期記憶庫：把每次會話裏「想明白的事」寫成不可變事實卡，用骨架樹做分類、關係圖做脈絡、FTS5 中文 bigram 做檢索。數據落在單個 SQLite 文件裏，只依賴 Node 內置的 node:sqlite 和 node:zlib，無額外原生服務。npm 包名爲 @myremme/dsh-kb（CLI 命令 dsh-kb），當前資料中版本爲 0.8.0，許可證 MIT，要求 Node >= 22.19.0，DSH 引擎 >= 0.2.0-rc.1。
設計上的核心分工是：fact 表是唯一真相；樹、圖、全文索引都是可重建的投影。作者 README 中明確：這套設計權重是 失真和腐爛 > 召回率——召回差一點可以換詞再查，記錯了會按錯誤結論去幹活。
核心功能¶
事實卡與三種投影¶
一行 fact 對應一條不可變事實卡。在此基礎上插件維護：
- node 骨架樹：多歸屬、摘要作緩存；
- edge 關係圖：一跳擴展、演化鏈（含 supersedes 等）；
- FTS 索引：bigram + 覆蓋率精排，中文雙字詞可檢（README 說明 FTS5 的 trigram 分詞對 ≥3 字符才建索引，故需 bigram 預分詞）。
長期記憶的三種失敗方式及對應機制（資料原文表格）：
| 失敗 | 表現 | 防它的機制 |
|---|---|---|
| 遺忘 | 問「上次那個怎麼弄的」，答不上 | 索引 + 檢索 |
| 失真 | 記得但記錯；摘要偏離原意 | 卡不可變 + 回指原文 + 摘要可重算 |
| 腐爛 | 舊結論仍被當成現行方案 | status + supersedes 邊 + 時間衰減 |
給模型用的工具¶
插件向 DSH 註冊以下工具（並在系統提示中注入記憶紀律，規定何時必須查、何時必須寫）：
| 工具 | 作用 |
|---|---|
kb_search |
檢索；用戶說「之前/上次/我們說過/繼續」時優先調用 |
kb_add |
寫一條卡；一個可獨立陳述的結論 = 一條卡 |
kb_tree |
查看骨架樹：每枝卡數、最近更新、代表卡 |
kb_stats |
健康度：卡數、類型分佈、路徑分佈、邊數 |
kb_ingest |
增量吸收本機會話（冪等，可反覆跑） |
界面與 CLI¶
兩套界面共用同一份數據：
- DSH 側邊欄 「記憶」 面板：樹 / 搜索 / 圖譜三視圖。
- 靜態 HTML：
npx dsh-kb export產出單文件，不依賴服務，適合快照或面板異常時覈對數據。
給人和腳本用的是 dsh-kb CLI（見下文典型用法）。資料中還提到十個原生工具、十九個 /api/dsh-kb/* 端點，以及可投影成可 git 的 Markdown 目錄樹（package.json 描述），細節以倉庫文檔爲準。
從會話 ingest 的規則¶
kb_ingest 讀取 $DSH_HOME/sessions/<cwd-tag>/<session-id>/session.v*.jsonl.zstd。README 強調兩點：
- 文件是多幀 zstd；Node 的
zstdDecompressSync一次只解第一幀，插件需按 magic 掃幀邊界逐幀解。 - 事件流中用於抽取的主要是：
sessionheader、session/title、compaction/summary、user/message；過程類事件（如tool/call）不作爲知識來源。
抽取只做「已經寫在會話裏的事實」；「爲什麼」必須由模型當場用 kb_add 寫下，否則容易變成幻覺。README 給出的實測數據：219 個會話 / 225 MB 壓縮 / 6.9 秒 / 676 張卡 / 零錯誤（來源：項目 README，非第三方評測）。
檢索打分（純算，不用 LLM）：召回走 FTS5(bigram) AND → 不足退 OR → 子串 LIKE → 圖 1 跳擴展；精排爲詞覆蓋率、標題命中、路徑對齊、新穎度等加權，並乘以 status、confidence、kind_bonus。
安裝與啓用¶
在 DSH profile 目錄安裝（資料原文命令）：
cd ~/.dsh/profiles/desktop
pnpm add dsh-kb
裝完後插件自帶 cordis.patch.yml，重啓 dsh 即生效。也可手動插入配置：
- insert:
- id: dsh-kb
name: dsh-kb
config:
enabled: true
dbPath: "" # 留空 → $DSH_HOME/kb/kb.db
maxResults: 6
promptSection: true
環境變量：DSH_HOME（默認 ~/.dsh）、DSH_KB_HOME（默認 $DSH_HOME/kb）。
典型用法¶
初始化與從會話吸收¶
npx dsh-kb init
npx dsh-kb ingest [--limit N] [--rescan] # 掃 ~/.dsh/sessions/*.jsonl.zstd
在 DSH 會話裏，模型可在適當時機調用 kb_ingest 做增量吸收，或依賴上述 CLI 批量處理。
檢索與寫入¶
npx dsh-kb search "中文分詞 方案" -k 6
npx dsh-kb search "zstd" --path topic/dsh --json
npx dsh-kb add --title "結論" --body "正文" --path topic/dsh --kind decision
模型側與用戶說「繼續上次話題」時，應對齊 README 建議：先 kb_search，再按需 kb_add 沉澱新結論。
瀏覽與維護¶
npx dsh-kb tree topic --summary
npx dsh-kb stats
npx dsh-kb show f_0d06e6d4155a92
npx dsh-kb forget f_0d06e6d4155a92 # 標記失效，不刪
npx dsh-kb reindex
維護紀律（README）：一條卡是否合格，取決於「下次會話在不知道上下文的情況下讀到它，能不能直接照做」；庫是否健康，則看能否回答「是什麼」「爲什麼」「何時放棄、換成什麼」「繼續上次能否找回原話（source_ref）」。
適用場景與注意¶
適合誰：長期在 DSH 上做同一倉庫或同一主題迭代、希望結論可審計、可遷移（SQLite 文件備份即可）、且不願引入向量庫或外部記憶服務的開發者。
生態背景：DSH 的理念是「一切皆插件」；社區目錄頁 skillhub.cn/plugins/MyRemme/dsh-kb 爲獨立站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。
安全與權限：插件以當前 dsh 進程權限運行，會讀寫 $DSH_HOME 下的會話與知識庫路徑。安裝前請自行查看 GitHub 源碼 與 MIT 許可證，確認符合你的環境策略。
不是萬能記憶：純樹或純向量方案的侷限，README 已有討論；本插件刻意不指望 ingest 推斷「爲什麼」，需要你在對話裏顯式寫入 decision 類事實卡。
結尾¶
dsh-kb 把「誰做真相、誰做索引」講清楚：fact 賬本不可變，樹和圖隨時可重建，檢索針對中文 bigram 做了落地實現，並與 DSH 會話 jsonl.zstd 格式對齊。若你要在 Harness 裏建立可回溯、可失效標記的本地記憶，可從 profile 裏 pnpm add dsh-kb 起步，用側邊欄或 CLI 驗證數據是否符合你的維護紀律。
- 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/MyRemme/dsh-kb
- GitHub：https://github.com/MyRemme/dsh-kb
