前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）裏做長任務，常見問題是：會話一壓縮，前面的決定和待辦就難找；換機器或新開工作區，偏好和項目狀態又要重講一遍。社區裏已有多種記憶類插件，有的偏重本地沉澱與召回，有的做分層蒸餾，有的在 compaction 時留結構化摘要，還有 Hindsight 這類外部 bank 的橋接。dsh-memnexus（維護者 SMPcosy，當前版本 v0.0.5，MIT 許可）把這幾類能力收進一個包：本地 JSONL 持久化、L0～L3 分層蒸餾、壓縮事件摘要、可選 Hindsight 推拉，以及可視化記憶面板。下面介紹它做什麼、怎麼裝、怎麼配，以及使用時需要留意的邊界。
這是什麼¶
dsh-memnexus 是 DSH 的「記憶中樞」插件：在本地持久保存記憶，按層從對話原話逐步蒸餾到場景摘要與用戶畫像（層數可配），每步開始前按當前輸入檢索並注入相關條目，並在上下文發生 compaction 時把壓縮摘要額外存成 L0。模型還可通過 13 個 memory_* 工具讀寫記憶；需要與 Hindsight 對齊時，可配置 REST bank 的拉取與推送。
插件在 SkillHub 社區目錄分類爲「記憶」，GitHub 倉庫爲 SMPcosy/dsh-memnexus，目錄頁見 skillhub.cn/plugins/SMPcosy/dsh-memnexus。DSH 生態是「一切皆插件」；社區目錄爲獨立站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。
核心功能¶
自動沉澱、蒸餾與召回¶
- 自動沉澱（L0）：每輪對話結束，把該輪壓成結構化 L0 摘要（主題、用戶訴求、結論、決定、待辦、動作），不額外消耗對話 token。
- 自動蒸餾：積累若干條 L0 後調用默認模型（或配置的蒸餾模型）生成 L1 原子記憶，再合成 L2 場景摘要；
distillDepth=3時纔會重建 L3 用戶畫像。默認distillDepth=2，在 L2 收手，減少過度抽象帶來的失真。 - 自動召回：每一步開始前用 BM25 與字符二元組模糊匹配的混合打分檢索記憶，將最相關條目注入
systemPrompt.context（有字符預算、按層配額、工作區隔離、來源標記）；每步重算，不寫進會話歷史。 - 壓縮感知：會話觸發上下文壓縮（compaction）時，把壓縮摘要額外留存爲 L0 場景記憶，便於長任務不斷線。
可視化面板與模型工具¶
面板提供側邊欄「記憶」圖標、1180px 整頁與設置頁嵌入三處入口：瀏覽、搜索、篩選、增刪改、歸檔、導入導出、一鍵蒸餾，以及 Hindsight 拉取/推送。窄窗下可「放大查看」全列表彈窗。
模型側工具包括：memory_remember、memory_search、memory_recall、memory_get、memory_update、memory_forget、memory_list、memory_stats、memory_distill、memory_lineage、memory_audit、memory_export、memory_import。其中 memory_lineage 用於追溯某條 L1/L2/L3 結論對應的原始 L0 記錄（依賴 sourceIds）。
Hindsight 橋接（可選）¶
讀取 ~/.hindsight/coding-agent.json（或環境變量 HINDSIGHT_CONFIG）中的 apiUrl、apiToken、bankId；也可在面板填寫。bank 留空時可按 bankId → bankIdTemplate → Hindsight 使用日誌裏最近的 bank 自動識別。未啓用時本地記憶功能照常；雲端後端需配置 apiToken，否則請求可能 401。
設計上的幾個取捨（摘自 README）¶
- 記憶存 JSONL，不引入 SQLite，便於備份與手改。
- 蒸餾失敗只記日誌，不阻塞已沉澱的 L0。
- 注入內容帶
source.kind: plugin:dsh-memnexus，捕獲時跳過，避免自我污染。 - L2 摺疊後若字數超過源文本 1.05 倍會拒收，避免「摘要比原文還長」。
安裝與啓用¶
安裝方式以倉庫 README 爲準，不要用憑名稱拼出的 dsh plugin add 命令。
-
推薦：插件管理器安裝本地包
在 DSH 中讓模型執行plugin_manager的install_bundle，target指向插件包根目錄的絕對路徑；或在 設置 → 插件管理 → 安裝本地包 選擇該目錄。 -
安裝 tgz 包
解壓dsh-memnexus-0.0.5.tgz，將解壓出的package目錄按方式 1 安裝。
裝完後重啓 DSH。設置頁出現「記憶」分區即表示加載成功。不要手工改 profile 的 package.json / cordis.patch.yml。修改宿主側 hooks、工具、路由後需重啓 DSH；客戶端半刷新頁面即可。
運行環境要求 Node.js >= 22（見 package.json 的 engines）。
數據與配置¶
存儲路徑¶
默認在 DSH 用戶目錄下（設置 DSH_HOME 時前綴隨之改變）：
- 記憶：
~/.dsh/storages/dsh-memnexus/memories.jsonl - 配置：
~/.dsh/storages/dsh-memnexus/config.json - 導出：
~/.dsh/storages/dsh-memnexus/exports/
常用配置項¶
可在面板「設置」或直接編輯 config.json：
| 鍵 | 默認 | 說明 |
|---|---|---|
autoCapture |
true | 每輪結束寫 L0 |
autoRecall |
true | 每步前注入記憶 |
autoDistill |
true | 自動 L0→L3 蒸餾 |
captureMinChars |
60 | 內容過短不沉澱 |
captureMaxChars |
1200 | 單輪沉澱字符上限（200–6000） |
distillEvery |
8 | 攢夠多少條 L0 觸發蒸餾 |
distillDepth |
2 | 1/2/3 層，默認只到 L2 |
recallLimit / recallMaxChars |
8 / 1400 | 召回條數與字符預算 |
modelProvider / modelId |
空 | 蒸餾模型，空則跟隨默認模型 |
hindsight.enabled |
false | 啓用 Hindsight |
hindsight.pullOnStart |
false | 啓動時自動拉取 |
重要度 importance 爲 1～5，數字越大越重要（默認 2）；召回主要按相關性排序，重要度在分數接近時起加分作用。蒸餾到 L3 時，importance>=3 會作爲強事實參與畫像重建。
從 0.0.x 升級：剪短歷史長 L0¶
舊版可能把長達 6000 字的整段轉寫存進 L0，單條即可佔滿默認召回預算。新版默認 captureMaxChars=1200，但歷史行不會自動變短。動手前建議先 GET /export?format=jsonl 備份，再使用包內腳本：
# 只讀統計，不修改
node scripts/trim-long-l0.mjs
# 截斷超長 L0 的 text（--max 默認 1200）
node scripts/trim-long-l0.mjs --apply
# 複驗
node scripts/trim-long-l0.mjs
截斷不可逆；腳本會把原始長度記在 rawChars 字段。
典型用法¶
在對話裏依賴自動鏈路¶
保持 autoCapture、autoRecall、autoDistill 爲 true（默認即可）時，正常多輪對話會自動寫 L0、按需蒸餾、每步注入相關記憶。長任務若發生 compaction，插件會把壓縮摘要額外寫入 L0。
用工具顯式操作¶
模型在合適時機可調用 memory_search / memory_remember 等工具；需要解釋「這條結論從哪來」時用 memory_lineage。導出備份可走 memory_export 或 HTTP GET /export?format=json|jsonl|md。
HTTP API（面板與外部腳本共用）¶
前綴 /api/dsh-memnexus，例如：GET /memories?q=&layer=&limit=&offset=、POST /op（create / update / delete / distill / import 等）、POST /hindsight/import 與 POST /hindsight/push。
維護者自測命令（離線）¶
在插件包目錄下，README 提供 smoke 與集成測試，不依賴 DSH 進程即可跑存儲與檢索等邏輯：
npm run test:all
發佈前維護者記錄：npm run test:all 全綠（2026-11-01 實測）。
適用場景與注意¶
適合誰：需要在 DSH 里長期保留項目決定、偏好與待辦，並希望少依賴「整段聊天記錄重貼」；願意接受默認 BM25+模糊檢索（非向量語義）的召回方式；可選與 Hindsight bank 同步的團隊或個人。
務必知曉：
- 插件以當前 DSH 進程權限運行，安裝前應自行查看 GitHub 源碼 與 MIT 許可證及
docs/引用與參考.md中的上游說明。 - 檢索無向量語義，跨語言同義改寫可能搜不到；與 compaction 類插件同場時，召回每步重算可能帶來 system prompt 前綴緩存抖動（README 路線圖 v0.1.0 提及召回穩定化）。
- 萬級記憶檢索約 10～60ms；十萬級會明顯變慢。
- 面板「刪除」爲物理刪除；日常清理建議用「歸檔」。
- Hindsight 推送可能寫入本地全部有效記憶，體量大時注意 bank 體積；雲端無 token 時推拉失敗，本地庫不受影響。
結尾¶
dsh-memnexus 把本地持久記憶、可配深度的 L0～L3 蒸餾、compaction 摘要留存、pre-step 召回、13 個 memory 工具與可選 Hindsight 橋接、以及三入口可視化面板放在同一插件裏，適合作爲 DSH 的長期記憶中樞來評估與試用。
- 社區目錄：https://www.skillhub.cn/plugins/SMPcosy/dsh-memnexus
- 源碼與完整配置、路線圖、遷移說明：https://github.com/SMPcosy/dsh-memnexus
