前言¶

在 DSH 裏和 Agent 連續協作時，對話會不斷變長、會話也會拆成很多個。模型每輪只能看到當前窗口裏的內容，三天前查過的結論、上週踩過的坑、或者角色設定裏從沒在當輪對話裏出現過的私事，往往不會再被主動帶上。常見做法是手寫 memory.jsonl、靠 compaction 摘要，或讓模型每輪自己去「記筆記」——這些要麼要人維護，要麼摘要會丟細節，要麼成本高、噪聲大。

dsh-memory-retrieval（維護者 TASHKENT-SN，分類：記憶）做的是另一件事：按當前用戶消息做本地關鍵詞匹配，把可能相關的舊片段當作「線索」附在 system prompt 後面，由模型決定用不用、要不要追問出處。全量在本地建索引，但一次只注入千餘字量級的候選塊；不調 embedding、不調外部 API，默認零額外依賴。社區目錄頁：skillhub.cn 插件頁。

這是什麼¶

一句話定位：在 DeepSeek Harness 進程內，對筆記、會話集合、本會話較早歷史、memory.jsonl、以及可選的角色全量記憶卡做字面檢索，把 top-k 片段注入提示詞，並可選提供 memory_recall / memory_note 工具。

當前資料中的包版本爲 0.9.71（package.json），許可證 MIT；要求 engines.dsh 爲 >=0.2.2-rc.1 <0.3.0，@deepseek-ai/cordis 與 @deepseek-ai/dsh-tools 爲對等依賴。GitHub 倉庫星標在目錄線索中爲 0，以頁面爲準。

設計上有三條原則（改行爲前值得對齊）：召回優先於精確（假陽性便宜、假陰性貴）；全量索引 ≠ 全量注入；默認零依賴（內置近義詞組是加分項，不是運行前提）。

五種召回來源與主路徑¶

下面五種來源共用同一條注入通道：按當前消息關鍵詞匹配 → 取 top-k → 附在 system prompt 後 → 模型判斷是否採用。

注入塊會標明類型與出處，例如「集合記憶」「自己的歷史」「筆記 · 我自己記下的」。模型拿到的是線索，不是被斷言的「事實」；塊內也寫明不相關可忽略。

主路徑是被動聯想（開口時按消息匹配注入）。可選工具 memory_recall 供模型主動查舊賬，支持 scope=collections | self | card | notes | all；README 強調主動檢索是補充，不是主路徑。純本地運行；默認單次注入候選約 1400 字上限（集合相關配置裏 collectionMaxChars: 1400 等與之一致）。

筆記層：結論寫入與出處¶

從 0.9.54 起，筆記是「已經判斷過的結論」，在注入優先級上排在其他來源之前（order: 0）。插件不在後臺偷偷抽記憶；模型理解上下文後可調用 memory_note 寫入 ~/.dsh/dsh-memory-retrieval/notes.jsonl（append-only）。重複內容按哈希去重；作廢用 retire 追加記錄，不物理刪行。

典型調用形式（摘自 README）：

memory_note(text="這個項目用 pnpm 不用 npm", kind="decision")
memory_note(text="用戶偏好：先給結論，再給理由", kind="preference")
memory_note(list=true)
memory_note(origin="a3f9")
memory_note(retire="a3f9")
memory_recall(query="pnpm 相關", scope="notes")

可見範圍跟着來源會話走：本會話 + 同集合內會話；集合外看不見。無相關筆記時仍可注入最近 1–2 條 preference/decision（notesAlwaysInject 等配置，默認 true）。

相關配置項包括：notesEnabled（默認 true）、notesTopK（3）、notesMaxChars（600）、notesAlwaysInject（true）。

會話集合與記憶卡¶

會話集合適合不想手維護 memory.jsonl 的場景：在設置頁把多個會話拖進同一集合，集合內每個會話的完整正文進索引（user/assistant 文本塊與 compaction 摘要等），檢索時只注入最相關片段。每個集合可獨立開關；設置頁提供「試檢索」與真實注入同一套邏輯。

全量記憶卡讀角色插件目錄下的 memory-card-full.jsonl（或 0.9.66 起支持的 .json / .jsonl）。memoryCardSessionIds 是訪問白名單：只有名單內會話能注入或通過 memory_recall(scope=card) 讀取，沒有「全局可讀」。若 memoryCardPath 指到被裁剪的 memory-card.json 而非全量 .jsonl，表現爲「記憶總差一點」——README 建議用 wc -l 覈對條數，或直接讓角色彙報讀到的條數。

集合索引的是對話日誌裏出現過的內容；記憶卡里從未出現在對話中的條目，加入集合不會讓其他會話自動讀到卡。

匹配方式¶

檢索爲關鍵詞 + 可選近義詞，不做向量語義（未改詞表時，「網速慢」與「網絡卡頓」不會自動等同）。minHits（默認 2）要求查詢至少命中多個詞以壓泛詞假陽性；極短查詢會放寬到 1。近義詞表可放 ~/.dsh/dsh-memory-retrieval/synonyms.json 或由 synonymPath 指定；否則用內置 55 組。另有 synonymWeight（默認 0.7）等參數，詳見倉庫配置示例。

配置項 recallMidTask：false 只在開口時聯想一次；true 任務中途也繼續注入新片段（更擬人，也更容易跑題）。

安裝與啓用¶

官方 README 給出的安裝方式是本地路徑加入 profile，並寫入 bundles，而非憑名稱拼接 dsh plugin add github:...：

# 1) 把本目錄加入 profile 依賴（示例：web profile）
dsh plugin --profile web add <你的本地路徑>\dsh-memory-retrieval

# 2) 在 profile 的 package.json 裏把包加入 bundles
#    "dsh": { "profile": { "bundles": [ ..., "dsh-memory-retrieval" ] } }

# 3) 重啓 DSH

也可以把倉庫中的 cordis.patch.yml 合併進 profile 的 cordis.patch.yml。

若使用作者發佈的插件市場索引（倉庫 market/index.json，經 GitHub Pages 發佈）：

1. 插件 → 實驗性插件 → 打開「自定義插件市場」
2. 發現 → 添加索引源 → 粘貼 https://tashkent-sn.github.io/dsh-memory-retrieval/market/index.json
3. 在卡片上安裝（索引鎖定 commit，與 engines.dsh 一致）

默認手寫記憶文件路徑：

~/.dsh/dsh-memory-retrieval/memory.jsonl

不存在會自動創建空文件；可複製倉庫內 memory.example.jsonl 試用。

典型配置片段¶

在 profile 的 cordis.patch.yml 中，README 給出如下結構（節選，完整字段以倉庫爲準）：

- insert:
    - id: dsh-memory-retrieval
      name: 'dsh-memory-retrieval'
      config:
        enabled: true
        label: 'Memory'
        topK: 5
        maxChars: 800
        minScore: 1
        perRecordChars: 180
        askWhenUnsure: true
        includeSessionPatterns: []
        excludeSessionPatterns: []
        collectionRetrieval: true
        collectionTopK: 5
        collectionMaxChars: 1400
        collections: []
        recallMidTask: false

memoryPath 可顯式指定；includeSessionPatterns / excludeSessionPatterns 控制會話級啓用範圍；workspaceGlobalRetrieval、sessionOverrides 等可由 GUI 寫入。

適用場景與注意¶

適合：長期在 DSH Web 或多會話裏做項目協作、需要「被當前一句話勾起」舊結論或跨會話上下文，且希望離線、可控 token 的開發者。

務必注意：

• 插件隨 當前 DSH 進程權限運行，安裝前請閱讀源碼與 MIT 許可證，自行評估會話日誌與記憶路徑的隱私範圍。
• 匹配偏寬鬆，有意換回復召率；注入塊已提示模型可忽略不相關項。
• 角色私人記憶卡通過白名單隔離；不要把敏感路徑配到不應訪問的會話。
• DSH 生態是「一切皆插件」；SkillHub 目錄 爲社區站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。

結尾¶

dsh-memory-retrieval 把「全量本地索引」和「每輪少量線索注入」拆開，用關鍵詞召回讓 Agent 有機會想起筆記、集合會話、較早輪次與記憶卡里的內容，並用 memory_note 把結論沉澱成可再召回的一層。若要覈對行爲與版本，以倉庫 README 與 cordis.patch.yml 爲準。

• 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/TASHKENT-SN/dsh-memory-retrieval
• GitHub：https://github.com/TASHKENT-SN/dsh-memory-retrieval