dsh-memory

一个面向 DeepSeek Harness 的跨会话明文记忆插件。遵循「一切皆插件」——它不修改 DSH 源码，声明 name/inject/apply，由 Loader 从 cordis.yml 加载。

设计原则

1. 人是所有者：模型只能写入 suggested 状态的记忆，绝不自我提升；只有人工确认（setStatus）才能让记忆生效。
2. 可观测先于精准：每条记忆是明文，memory_list 随时可见、memory_forget 随时删除——不存在"静默暗礁"。
3. 明文是人机共享的审计窗口：记忆是可读文本，模型可自检其是否过期或出错（规划中的 v2）。
4. 确定性且缓存安全：BM25 关键词检索是存储的纯函数、无 LLM 调用；固定指引进 system-prompt section，auto 记忆进 context。

用法

npm install @max-null/dsh-memory

在你的 cordis.yml 加一条（其余 storage / system-prompt / tools 由宿主已有；记忆的存储后端由插件自己注册）：

- id: memory
  name: '@max-null/dsh-memory'

提供的服务与工具

• 服务 ctx.memory：remember / list / search / forget / setStatus
• 工具：memory_save、memory_list、memory_search、memory_confirm、memory_forget
• 注入：tool:memory 指引 section + memory:recall 召回 context（auto 记忆，带 [memory:<id>] 来源标记）

两层存储（global / project）

记忆按 namespace 分两层物理存储，各落在独立的明文 JSON：

namespace	默认位置	用途
global	$DSH_HOME/storages/memory.json	跨项目的个人偏好
project	<cwd>/.dsh/storages/memory_project.json	跟随仓库的项目共识，可 git 分享

两个根都可用 config 覆盖（globalRoot / projectRoot）。memory_list / memory_search 不带 namespace 过滤时会同时查两层。

使用流程（人工确认闸门）

模型 memory_save     →  status: suggested（只是建议，未生效）
人 memory_confirm    →  status: auto（生效，自动进入每轮的 recall context）
memory_search        →  随时按关键词召回任意状态的记忆
memory_forget        →  随时删除

模型永远不能自我提升一条记忆——memory_save 只写 suggested，只有人在明确要求时（memory_confirm）才能让它生效。这保证了记忆不是黑盒：人随时能看、能改、能删。

为什么明文 + BM25，而不是向量检索

向量检索的记忆本体是一串不可读的数字，过期信息会成为无法观测、无法修复的静默暗礁；BM25 + 明文让每一次召回都可解释、每一条记忆都可见可删。语义（向量）检索留作 v2 的可选项，且以"可观测 + 可修复"为门槛，而非时间表。

明文还有一层跟随仓库分享的好处：project 命名空间的记忆落在项目文件夹内（<cwd>/.dsh/storages/memory_project.json），随 git 提交、分享给所有协作者；global 命名空间的记忆留在本地 $DSH_HOME。团队的共识（"本项目统一用 Vue3 <script setup>"）能沉淀进仓库，而不是散落在每个人的本地。FTS5 的 SQLite 二进制、向量的数字串，都无法这样"跟着仓库走"。

开发

npm install
npm run typecheck   # tsc 严格类型检查
npm test            # vitest 单测
npm run build       # 产出 dist/
node scripts/verify-loader.mjs   # 用 Loader 端到端验证插件可加载

依赖（peerDependencies，由宿主提供）

@deepseek-ai/cordis、@deepseek-ai/dsh-storage、@deepseek-ai/dsh-storage-domain、@deepseek-ai/dsh-storage-json、@deepseek-ai/dsh-system-prompt、@deepseek-ai/dsh-tools