前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）裏養一個長期角色，常見難點不是單次對話，而是如何把觀察、摘錄和發佈後的數據變成可複查的學習筆記、選題思路和作品復盤，而不是每次從零開始。手工整理耗時，且來源與版本容易丟失。

dsh-agent-growth（大肥魚成長插件）把學習、選題、復盤和記憶整理交給宿主配置的模型去做，插件側負責投遞素材、調度任務、保存來源並做基本檢查。它不綁定「大肥魚」人設，也可用於你自定義的 AI 角色。當前爲 v0.3.0 實驗版；自動模型調用默認關閉，不會自動發視頻、發評論、裝其他插件或改人設。

這是什麼¶

維護者 XiaoZheBrother，倉庫 xiaozhebrother/dsh-agent-growth，社區目錄分類爲「記憶」。插件面向 DSH 0.2.1-rc.5，用收件目錄中的 JSON 驅動任務，用 SQLite 保留任務、成果與歷史修訂；主對話可通過只讀工具查看狀態與召回。

總結和創作由宿主選中的 provider/model 完成，可能產生模型費用，無需在插件內另填 API Key。插件不採集網頁、不登錄 B站、不下載視頻；已有采集工具導出約定 JSON 即可接入。

核心功能¶

README 用表格概括了四類能力，輸入與產出如下。

任務 JSON 中 kind 支持 learn、review、memory、explore。B站側提供 bilibili-snapshot 類型適配器，根據實際採集時間建立基線與到期復盤窗口。v0.3.0 起還支持 explore：模型可維護興趣問題、記錄意外與分享判斷，併產出可選的只讀類 request 提案（由外部適配器決定是否執行，通用發行包不提供網絡適配器）。

每個任務在獨立 DSH Agent 中執行，工具限於讀取任務、分頁讀來源、保存結果與回讀確認；舊成果不覆蓋，記憶整理需完整讀過原成果才能標記被新版本替代。

環境要求¶

• Node.js 22.19 或更新（本地驗收使用 22.23.1）。
• 已安裝並配置模型的 DSH 0.2.1-rc.5（其他版本尚未驗證）。
• 當前完成 Windows 本地驗收；其他系統上的 DSH 運行兼容性尚未驗收。

安裝與啓用¶

從 Releases 下載 dsh-agent-growth-0.3.0.tgz，用 DSH 官方插件命令安裝。安裝與啓動須使用同一 DSH_HOME；以下以 Windows PowerShell、web profile 爲例，路徑請按實際替換：

dsh plugin --profile web add "C:/Downloads/dsh-agent-growth-0.3.0.tgz"

重啓 DSH 後，主對話可調用兩個只讀工具：

• agent_growth_status：查看任務及本輪導入狀態。
• agent_growth_recall：按關鍵詞召回已完成的學習、復盤與記憶。

本版沒有獨立管理頁面，也未發佈到 npm，請使用 Release 安裝包或按 README 用 npm pack 自行打包安裝。

典型用法：十分鐘試用¶

1、準備素材與配置¶

創建收件目錄，例如 C:/agent-growth/inbox，從倉庫下載 learning.json 放入該目錄（合成示例，非真實賬號素材）。

將下列內容保存爲 C:/agent-growth/growth.patch.yml：

- id: agent-growth
  config:
    dataDir: C:/agent-growth/data
    inboxDir: C:/agent-growth/inbox
    autoRun: false
    timeZone: Asia/Shanghai
    dailyBudget: 5
    timeoutSeconds: 300
    pollSeconds: 60
    memoryReview: true
    persona: 一個誠實、有自己表達方式的 AI 角色，根據證據學習，不編造親身經歷。

dataDir 與 inboxDir 必須爲絕對路徑，收件目錄需先建好。啓用執行後素材會發給宿主模型，勿把憑據或私人配置放進收件目錄。

2、先導入，再啓用執行¶

停止同一 DSH 實例後，攜帶 patch 啓動：

dsh web --patch "C:/agent-growth/growth.patch.yml"

在主對話中說：「調用 agent_growth_status，查看學習任務。」示例任務應爲 pending。autoRun: false 會導入任務但不跑模型。

準備運行時將 autoRun 改爲 true 並重啓。插件約一秒後首次檢查，之後按 pollSeconds 輪詢，每輪最多執行一項任務。完成後可說：「調用 agent_growth_recall，看看剛纔學到了什麼。」日常可把 pollSeconds 調回默認 1800；插件依賴宿主持續運行，睡眠或關機期間不會執行。

3、投遞自己的學習任務¶

按示例結構在收件目錄寫入新 JSON，每次使用新的任務 ID 與來源 ID：

{
  "version": 1,
  "type": "task",
  "job": {
    "id": "writing-learning-v1",
    "kind": "learn",
    "due": 0,
    "instruction": "總結值得學習的表達方式，並提出一個內容想法。",
    "sources": [{
      "id": "writing-observation-v1",
      "asOf": "2026-01-01T10:00:00Z",
      "text": "合成示例：這段講解先給一個具體例子，再解釋適用範圍。",
      "partial": true
    }]
  }
}

due 爲 Unix 毫秒時間戳，0 表示立即可執行。同一 ID 不可覆蓋，修改須用新版本 ID。文件名限英文字母、數字、點、下劃線、連字符，以 .json 結尾，單文件不超過 512000 字節。

B站投稿快照（可選）¶

由採集器定期把快照 JSON 寫入收件目錄，字段見 README 中的 bilibili-snapshot.json 示例。適配器不僞造發佈當天數據，缺失指標也不當作零。

主要配置項¶

失敗的模型任務不會自動重試，需排查後用新任務 ID 再提交。

適用場景與注意¶

適合希望在 DSH 內用真實素材（而非純對話）驅動學習筆記、選題、作品復盤與長期記憶，且需要來源與版本可追溯的開發者或創作者。角色口吻通過 persona 配置即可，插件不會覆蓋你的角色卡或其他插件提示詞。

安裝與運行前請注意：

• 插件以當前 DSH 進程權限運行，與宿主中其他插件同爲受信任代碼，不構成進程沙箱；安裝前應閱讀源碼與 MIT 許可證。
• 不同用戶或角色應使用獨立 dataDir。
• 從 v0.1.0 升級：等在途任務結束，備份完整 dataDir，在同一 profile/DSH_HOME 下覆蓋安裝 v0.3.0 安裝包後按原配置重啓；不要同時運行兩套共用同一角色的調度器。

卸載命令：

dsh plugin --profile web remove dsh-agent-growth

重啓前移除 patch 中的 agent-growth 條目；卸載保留數據與外部收件目錄。備份時先停止使用該數據目錄的 DSH，再複製整個數據目錄，不要只拷運行中的 SQLite 主文件。

結尾¶

dsh-agent-growth 把「素材進、任務跑、結果留痕、主對話召回」串成一條可復現的成長鏈路，並明確不自動發帖、不替你做採集登錄。社區目錄頁：skillhub.cn/plugins/XiaoZheBrother/dsh-agent-growth；源碼與 Releases：github.com/XiaoZheBrother/dsh-agent-growth。