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1720198650/dsh-cognition-engine

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给 AI 装一个会作废、会记账、会自我纠错的长期记忆。双时态记忆 + 人定主题 + 准则本（证据链/来源分级/冲突裁决），零外部依赖纯本地 JSON。

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READMESource: main@81031f4e

dsh-cognition-engine

本项目由 AI 编写，人只提需求。

代码、测试、文档、调研、发版脚本，全部由 DeepSeek V4.1-Flash（1017） 在「许愿式编程」模式下逐轮生成、 自测、修复并交付；人做的事只有一件——提出想法，以及在报告造假时当场戳穿。 下文的「我们」指这个协作体，不是某个坐在电脑前敲代码的人。

npm version license node deps

让 AI 记得住，而且知道自己什么时候记错了。

关掉对话框，AI 就失忆了。你上周定的规矩、踩过的坑、说过的「别用那个接口」——下一次全部归零，还得重新交代一遍。

这个插件给它装三样东西：

  • 🧠 记忆 —— 记住事实，并且分清「现在为真」和「曾经为真」
  • 📌 准则本 —— 把记忆蒸馏成一页工作准则，每轮对话都摆到它面前，不靠它自己想起来
  • 🗂 工单 —— 没做完的活有阶段、有产物、有依赖，不是一句「待办」

同类插件让 AI 记住经验。 我们让 AI 知道经验什么时候该作废。

目录

  • 30 秒看懂
  • 安装
  • 为什么做
  • 特性
  • 界面
  • 工具
  • 配置
  • 数据与隐私
  • 兼容性
  • 已知限制
  • 卸载
  • 架构
  • 开发
  • 时间旅行
  • 设计依据（实测数据）
  • 研究文档
  • 参考与致谢
  • English

30 秒看懂

你在三条不同的对话里说过这些话：

什么时候 你说了什么
上周 发版前必须走完：卸载验证 → 兼容性 → 优化 → README → 安装验证
前天 npm 发布要加 --registry，本机默认走淘宝镜像
昨天 这两周先用旧接口，别切新的

普通 Agent：这三条躺在记忆库里，能不能想起来看运气。

这个插件：

  1. 把前两条蒸馏成准则，每轮对话自动摆到 AI 面前——不靠它主动搜
  2. 第三条自动带上有效期——两周后过期，停止注入，不再污染判断
  3. 蒸馏时它自己发现矛盾：「mem-9 说先跑测试就够，mem-7 要求五步全做」
## 发布流程
- [ctxt-00001] helpful=2 harmful=0 :: 发版前依次执行五步，不可跳步
- [ctxt-00002] helpful=0 harmful=0 :: 纯文档改动只推 commit，不升版本号

## 插件架构
- [ctxt-00005] helpful=0 harmful=0 :: npm 发布必须显式加 --registry 绕开淘宝镜像

每条带 helpful / harmful 计数，没用上的自动退场，误导过人的优先淘汰。

安装

需要 DeepSeek Harness，Node.js ≥ 22，Git。

从 npm（推荐，最短路径）

dsh plugin --profile desktop add dsh-cognition-engine

已发布到 npm：dsh-cognition-engine。 网页版把 desktop 换成 web。

一条命令（Windows）

powershell -ExecutionPolicy Bypass -Command "irm https://raw.githubusercontent.com/1720198650/dsh-cognition-engine/main/scripts/install.ps1 | iex"

自动完成：克隆到 %USERPROFILE%\dsh-plugins\dsh-cognition-engine → 装依赖 → 构建 → 注册到 desktop profile。

一条命令（Android / dsh-go 本机引擎）

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/1720198650/dsh-cognition-engine/main/scripts/install-dshgo.sh | sh

手动安装

git clone https://github.com/1720198650/dsh-cognition-engine.git
cd dsh-cognition-engine
npm install && npm run build
dsh plugin --profile desktop add .

安装后重启一次 DSH，侧边栏底部会出现一个齿轮图标，点开就是整页面板。

默认不上锁，面板与接口不需要口令。 想防同机其他程序读取记忆正文，在设置页开启「记忆读取锁」并自设口令——不存在默认口令， 因为把口令写在数据文件旁边对同机进程毫无意义。

为什么做

普通 Agent 的记忆是一个检索管道：切块 → 向量化 → 取最近的。它解决不了五件事：

  1. 现在为真 vs 曾经为真 —— 你说「用 Python」，后来改「用 TypeScript」，两句话都在，它不知道该信哪句。
  2. 新信息该挂在哪 —— 第 20 条偏好和第 3 条是同一个话题，还是该新开一簇？
  3. 它对这事什么态度 —— 被连续否定之后，它还是用同样的语气回答。
  4. 决定是怎么来的 —— 只给结论，不给推理过程。
  5. 经验沉淀不下来 —— 这次想明白了，下次会话照样从零开始。

前四条用双时态记忆 + 主题 + 反思引擎回答；第五条用准则本回答。

特性

能力 一句话
双时态记忆 同一个问题能有三个都正确的答案：现在怎样 / 那时怎样 / 那时你以为怎样
主题 人定的适用范围键：记忆答「发生过什么」，准则答「该怎么做」，主题答「适用于哪类任务」
准则本 记忆蒸馏成一页常驻上下文，带 helpful/harmful 计数与有效期
工单 五阶段 + 产物 + 依赖，回答「卡在哪、下一步该谁动」
分维度审计 四项各自独立报告、标注评测者，不给总分
场合判定 干活 / 闲聊分开对待；当前只记录，不改行为
超级代理 只读镜像 dsh-superagent 的工单与健康，可暂停/重试/停止，可派活
人格 人格块 + 用户画像，带锁定短语与快照撤销
数据安全 可审计、可快照回滚、校验和、跨进程写锁
零依赖 纯 TypeScript，无数据库，默认零外部请求，状态就是本地几个 JSON

记忆：可追溯、会老化、可修正

  • 双时态记忆：validFrom/validTo（世界时间）+ recordedAt/supersededAt（事务时间）。 取代不删除，旧版本仍可历史召回。四种检索口径：当前真值 / 那时为真 / 那时已知 / 联想。
  • 记忆会老化：长期没被想起的记忆自动归档——不进 strict 召回，但历史与联想仍可查到。 「常用」由召回次数累积的激活量决定，用得越多衰减越慢（对齐 MemoryBank 的遗忘曲线）。
  • 记忆可归并：同主题下高度相似的条目可一键合并，被合并的标记 mergedInto 而不删除。
  • 记忆可手动修正：内容、主题、录入时间、有效状态都能改；改过的条目标「已手动修正」，不伪造历史。
  • 记忆体检（准入）：写入前先过四道关，每道都能单独关掉—— ① 是不是废话（ok / 谢谢 / 收到）；② 有没有密钥、卡号； ③ 有没有「忽略之前的指令」这类注入；④ 会不会让低权威信息覆盖高权威。 中英文都覆盖（早期版本只认英文，等于这道闸门没装）。
  • 纠正记忆：kind: 'correction' 会自动打标、提升重要度，并在跨会话摘要里置顶。

主题：人定的适用范围键

主题不是自动聚类，是人定的分类。 这一点和绝大多数记忆插件相反，原因是调研结论：

  • 自动聚类在 10² 条记忆规模下没有任何论文证据支持收益
  • 独立复现（SubtleMemory）：结构化记忆最好 70.0%，而原文直灌 85.4%
  • 业界只有 Graphiti 做真社区，且是内部结构、不可编辑、重建会删旧社区
  • 可编辑的主题几乎都是人定的容器（Memobase slots / Letta blocks / Cognee NodeSets）

所以本项目：

  • 主题由人定，有名字、说明、别名；记忆和准则挂上去（多对多）
  • 注入按主题分组——模型能先判断当前任务属于哪个主题，只采用相关准则
  • 待办挂在主题下——不做独立的跨天台账
  • 矛盾可见：memoryConflicts（同 subject 互斥事实）+ 按主题分组的 topicTensions
  • 顺藤摸瓜：查一条记忆时，把同主题的其他记忆一并带出（expand）

详细的删与留、为什么这么选，见 docs/topic-research.md 与 docs/topic-research-oss.md。

准则本：让反思引擎有沉淀

  • 结构化反思（反思引擎）：THESIS → ANTITHESIS（矛盾/证据成对）→ SYNTHESIS，三步严格串行。 默认关闭，开启后可选「本地占位」或「真实模型」，选择持久化。 单独做它，是因为普通对话里 AI 天然顺着你说；反思引擎强制它先反驳自己。
  • 准则本（Playbook）：把记忆蒸馏成一页常驻上下文的工作准则，注入预算 700 字符。 条目形如 [ctxt-00001] helpful=2 harmful=0 :: 正文，模型可点名引用，计数能回写。
  • 半自动蒸馏：反思引擎从记忆里提炼候选，确定性代码做去重 / 长度 / 来源 / 套话 / 私有性校验， 候选进待审队列，人工确认后才生效。
  • 超预算不静默丢：注入超过 700 字符时显示「另有 N 条准则因预算省略」，低分条目被截掉时你能看见
  • 准则有有效期：阶段性约定可设 validTo，过期自动停止注入并单独分组复核。 这是与同类插件最大的区别：它们让 AI 记住经验，我们让 AI 知道经验什么时候该作废。
  • 准则冲突检测：新准则与现有准则疑似矛盾时打 conflictWith 标记，不自动合并，交人工裁决。 判定顺序是先判冲突再判去重——否定翻转的准则相似度高达 0.92，先去重会被误当成重复丢掉。
  • 开工前自查：勾了「自查」的准则会渲染成「开工前自查」清单，但仅当这一轮确实要动手做事时才点名； 打招呼、闲聊时明确不看、不念。

工单：待办之上的五阶段（0.12.0）

待办只回答「做没做」，工单回答「卡在哪、下一步该谁动」。

阶段 含义
草稿 还没想好，先记下
待办 确定要做
进行中 正在做
待验收 我做完了，等你看一眼
已完成 验收完毕
  • 为什么多一个「待验收」：只有三档时，「做完等人确认」的事只能塞进「已完成」然后没人验， 或者一直挂在「进行中」假装还在做。
  • 额外三件事：产物（做完要交什么）、背景（为什么做/卡在哪）、依赖（要等哪件事先完成）。
  • 依赖检查是真的拦：前置没完成时推进阶段会被拒，并说明差哪一条；某条完成会报告解开了哪些下游。
  • 允许任意跳转（open → done 一步到位），但从 done 改回去要留痕，不静默。
  • 与提醒联动：点「好，我去处理」→ 关联任务转进行中、工单进 doing； 点「不用管」→ 关联任务删除（不是标记完成，因为「不打算做」和「做过了」是两回事）。

分维度审计：四项，不给总分（0.12.0）

一张体检报告，四个维度各自独立报告，并标注评测者是谁——把代码算的和人说的混在一起， 是审计报告最常见的误导。

维度 评测者 看什么
记忆质量 代码（确定性） 总数/当前/已取代/孤儿取代/冲突；检索 Top-1、Top-3
说话风格 代码（只存统计量） 样本轮数与相似度
能力回归 代码（冻结回归集） 用例数/基线/上次通过率/事故数
反馈与采纳 用户 注入轮次、说不对/说没错的次数、采纳率
  • 故意不合成单一总分：不同维度本来就是不同的事（Anchor 的结论）。
  • 带孤儿取代体检：删掉「取代者」后，被取代的那条会永久不生效也说不清为什么。 POST /cognition-engine/memory/repair 可批量修（softDelete 现在也会自动复活被它取代的事实）。

场合判定：干活 / 闲聊（0.12.0，只记录不改行为）

人格里的工作纪律（结论在前、别和稀泥）用在闲聊上，正好产出「汇报腔」。所以加了一层场合判定：

  • 三层：关键词（命中即定，置信度 1.0）→ 表层特征打分 → 双阈值兜底。
  • 双阈值学 Rasa FallbackClassifier：除了「最高分不够」，还要看「前两名挨太近」—— 分数打平硬选一个最容易错。
  • 分不清按干活：把闲聊判成干活只是难听，把干活判成闲聊会耽误事，代价不对称。
  • 当前只记录：每轮判一次写进 cognition-register.jsonl（只存前 40 字摘要，不存原文）， 注入内容一个字不改。等标出判错的、攒够样本，再决定要不要真的按场合切换。 面板「学习」页能看每轮判成什么、为什么，并可一键标「判错了」。
  • 依据见 docs/register-research.md。

人格：它「是谁」（0.12.0）

  • 两块：人格块（它是什么助手）与用户画像（你是谁），各有字数预算（600 / 500）。
  • 提案 → 确认才生效，每次改动留快照、可撤销；agent 不许自己确认，也不许改「用户画像」块。
  • 锁定短语：边界：… 那一行会被自动锁住，之后任何提案想删掉它都会被 confirm 拒绝。

超级代理：把 dsh-superagent 接进工作流（未发布）

superagent 是另一个进程（默认 WSL 127.0.0.1:3082），管「把活干完」；本插件管「别每次从零开始」。 面板新增「超级代理」页签，做四件事：

做什么 怎么做的 风险
只读镜像 读它的 state / tickets，展示工单（按「需要你 / 进行中 / 等待」分组）、健康、并发占用 只读；字段可能随它改版，缺字段显示「—」
少量写动作 只放行它文档认可的 executor/pause 与 `tickets//retry stop`
工单关联 本地工单加 linkedTicket 字段指向它的 Ticket 只关联不合并：它的是带 Mandate/Policy 的授权工单，我们的是本地待办
派活入口 生成派单文本（可复制）；配了 superagentRepo 还能直接打开「新建 Issue」页 不存任何 GitHub 凭据，走你自己已登录的浏览器
  • 不可达只让页签显示「未连接」，不影响本插件任何功能（对面在 WSL，请求超时默认 3 秒）。
  • 配置：superagentBaseUrl（默认 http://127.0.0.1:3082）、superagentTimeoutMs（默认 3000）、superagentRepo（owner/name，可选）。

worker 会话怎么拿到注入（已实测打通）

superagent 的每个执行器会话都是冷启动的——它只知道这次工单，不知道这个仓库踩过什么坑、 你定过什么规矩。所以要让它吃到准则本和人格。

试过三条路，只有第三条通：

通道 结果
host 级 systemPrompt.section 继承给 preset 会话 ❌ 不继承。同一个 profile 里「标准」预设会话有注入，dsh-superagent 执行器 会话 0 命中
把插件挂进 worker preset 的 plugins（injectionOnly 只读模式） ❌ --dump-config 确认行已合成、stderr 诊断确认 apply 跑了、systemPrompt 拿得到、两段都注册成功，但该会话系统提示里依旧没有 → preset 作用域的 section 注册到不了该 agent 的提示（注册隔离）
同步进 $DSH_HOME/AGENTS.md 的受控块 ✅ @deepseek-ai/dsh-agent-instructions 读它给每一个 agent，worker 也不例外

实测证据（执行器预设新建的会话，解压其 session 日志）：

You are a coding agent powered by the workbuddy/deepseek-v4.1-flash model.

## 人格（稳定，不要违背）
<persona chars="103/600">
我是长期在你电脑上干活的助手，不是客服。…
</persona>

【工作准则】（由记忆蒸馏，累计 helpful/harmful）
## 未归类
- [ctxt-00001] helpful=0 harmful=0 :: ……

上一轮同样的会话是 0 命中，现在是四段全中。

怎么开：agentsFileSync: true（默认 false）。

- id: cognition-engine
  config:
    agentsFileSync: true          # 同步进 $DSH_HOME/AGENTS.md 的受控块
    # agentsFilePath: /root/.dsh/AGENTS.md   # 默认就是这个位置

然后 POST /cognition-engine/agents-sync/apply（或看 GET /cognition-engine/agents-sync 预览）。

边界（这是它只替换标记之间的原因）：

情形 行为
文件不存在 新建，只有受控块
有完整标记 只替换 <!-- cognition-engine:begin --> … <!-- cognition-engine:end --> 之间，标记外一个字不动
标记残缺（只有一半） 不猜不删，追加到末尾并返回 malformed: true
内容没变 不写盘（幂等）

写入用临时文件 + rename，并返回写入前的旧内容，可回滚。默认关闭——那是用户的全局指令文件。

  • 自检脚本：node scripts/check-worker-injection.mjs --home <DSH_HOME>，会解压所有 worker 会话日志并 grep 注入标记。

数据安全

  • 写入可审计：每次变更追加一行 JSONL（操作、id、主题、内容指纹、来源、通道），按大小轮转。
  • 自动快照与回滚：每次覆盖前保留上一版（最多 5 份），设置页可「恢复最近快照」。
  • 校验和：落盘后写 .sha256 侧车，加载时校验；不匹配则隔离损坏文件而不是静默使用。
  • 跨进程写锁：避免两个实例同时写导致内容交错；僵死锁自动清理。
  • 写入通道与来源分离：source 是内容声称来自谁，origin 是实际写入通道，后者由代码钉死。 Agent 工具通道无法冒充「用户陈述」。
  • 数据可导出导入：整库记忆导出为 JSON，也能整体导入替换。
  • 三类对象都能删：记忆软删除（可恢复）、待办直接删除、主题停用（已挂的记忆与准则都保留）。
  • 记忆读取锁：给读取记忆正文的接口加访问口令。

界面

侧边栏底部一个齿轮图标 → 打开占满整列的一级面板（页签栏固定，正文独立滚动）：

页签 内容
记忆 正文、来源徽章、当前/已取代、主题、录入时间；可编辑、可删除、可挂主题
主题 标签、成员数、相关主题数、倾向；点开可看该主题下的记忆原文；主题下挂待办
准则 按「待审 / 已过期 / 已生效 / 已停用」分组；「重新蒸馏」与「＋ 手动新增」；每条显示 helpful / harmful
人格 人格块 + 用户画像两块，带字数预算与锁定短语；提案、确认、撤销
学习 学习预算、CPE 回归、试用池、提醒、检索度量、分维度体检报告、工单看板、场合判定记录、反馈与风格
设置 记忆准入规则、归并与导入导出、三类删除、反思引擎三态、记忆读取锁、备份与审计

页面上所有数据走 HTTP，不进入模型上下文，不消耗 token。 只有「准则」页签里生效的条目、以及人格块会被注入上下文（准则 700 字符 + 人格 1100 字符预算）。

0.12.0 的位置变更：入口从「输入框上方横条」改为侧边栏一级面板； 浮层与「设置里的人格页」都已移除——只留一个入口，避免两边都能改、不知道哪边生效。

七个工具

工具 作用
cognition_context 新会话先调它：读取跨会话核心记忆（≤400 字摘要）
cognition_remember 写入记忆；supersedes 取代旧事实，source 标记来源并决定权威等级，scope 选 global / workspace / session，kind: correction 记纠正
cognition_recall 按 strict / historical / belief 召回；render 走 Inline&Spill，expand 按主题扩展，scope 过滤作用域
cognition_forget 删除记忆：按 id、按来源（如 test、reflection）、按主题
cognition_reflect 三段式反思；draft 审草稿，save 把结论存成记忆；action: playbook 改为准则蒸馏（需真实模型）
cognition_state 记忆/主题/任务/准则统计与跨会话摘要
manage_long_task 长程任务：create / update / list / due / delete

配置

cordis.patch.yml：

- insert:
    - id: cognition-engine
      name: 'dsh-cognition-engine'
      config:
        decayHalfLifeHours: 168        # 记忆衰减半衰期
        assimilateThreshold: 0.55      # 同化阈值
        overlapThreshold: 0.42         # 重叠聚类阈值
        communityThreshold: 0.3        # 社区连边阈值
        maxClusterSize: 8              # 单簇上限
        heartbeatHours: 6              # 多久没更新算超时
        patrolIntervalHours: 3         # 后台巡视间隔
        recordOnly: true               # 主动发言只记录不发送
        # lockToken: 你的固定口令
        # llmProvider: deepseek
        # llmModel: deepseek-chat

路径开头的 ~ 会展开到用户主目录；相对路径按进程 cwd 解析（换工作区会指向不同文件）， 所以配置里建议一律写 ~/... 或绝对路径。默认落盘位置 ~/.dsh/cognition-engine/。

数据与隐私

项 说明
落盘位置 ~/.dsh/cognition-engine/（可用环境变量 DSH_COGNITION_DATA_DIR 覆盖）
落盘文件 cognition-state.json（记忆）、tasks.json（待办）、cognition-playbook.json（准则）、cognition-topics.json（主题）、cognition-persona.json（人格）、cognition-audit.jsonl（审计）、cognition-injection.jsonl（注入快照）、cognition-style.jsonl（风格统计量，不存原文）、cognition-register.jsonl（场合判定，只存前 40 字摘要）、cognition-cpe.json / cognition-shadow.json / cognition-budget.json / cognition-gaps.json / cognition-recall.jsonl、.snapshots/（快照）
HTTP 读：/cognition-engine/{state,detail,playbook,persona,style,cpe,budget,shadow,retrieval,gaps,events,tickets,register,injected,audit/dimensions}；写：POST /cognition-engine/{clear,model,lock,playbook/*,persona/*,task/*,proactive/*,tickets/*,cpe/*,retrieval/*,register/label,snapshot/*,memory/repair}
记忆读取锁 开启后 detail 与全部 POST 都要求 x-cognition-token；state 始终公开（只有计数）
外部请求 默认零外部请求；只有打开真模型时才会调用宿主配置的模型服务

⚠️ 不设 lockToken 且未上锁时，本机任意进程都能读取记忆正文。多人或多程序共用一台机器时请先上锁。

兼容性

设计原则：只做特性探测，不做版本判断；任何宿主能力缺失都降级而不是报错。

场景 行为
与其他插件工具重名 跳过该工具并记警告，其余照常注册
HTTP 路由被占用 跳过该路由，插件继续加载
宿主没有 webServer / events / effect 对应功能静默关闭，不抛错
agent/pre-step 的 next 缺失 返回 undefined，不阻断模型步骤
宿主更新导致工具 schema 不被接受 该工具注册失败，但不影响其他工具

刻意不做的事（避免和其他插件打架）：不修改全局 patch、不覆写系统提示、不接管 tools/post-execute、不声明 peerDependencies（避免 pnpm 的 ERESOLVE）。

已验证环境：DSH 0.2.1-rc.5（desktop profile 与 superagent profile）+ Node 22.20 / 22.23 + Windows 与 Linux（Ubuntu 22.04 / WSL2）。160 条测试在两个平台都全绿。

运行时依赖：0。 lib/*.js 的 import 全部是 node:*（path / fs / crypto / os / url）。

已知限制

限制 说明 影响
单实例写入 用文件锁防止两个进程同时写坏，但不防后写覆盖：两个 DSH 实例各持一份内存快照时，后写的会盖掉先写的。检测到会在状态里告警。 多开 DSH 时请只在一个窗口里写记忆
单机存储 数据是本地 JSON 文件，没有服务端、没有团队共享。 多人协作场景不适用
无增量同步 导出是整库快照，导入是整体替换，不是合并。 跨设备迁移请先导出再导入
反思引擎默认关闭 开启后调用真实模型会产生额外 token 消耗，单次反思三次模型调用。 对 token 敏感时保持关闭
语义损坏检测不到 校验和能发现字节级损坏，但文件被写成合法 JSON 却语义错误（例如被清空）只能靠快照回滚。 建议定期导出备份
上锁是共享口令 不是账号体系；口令泄露即失效。 不要把口令发给别人
场合判定只记录 0.12.0 只攒样本，不改注入行为；阈值抄自 Rasa（英文意图分类），中文分布未验证。 人机味还在，等样本够了再调
插件路由不走口令门禁 lockToken 只保护带 x-cognition-token 校验的那批接口；state 等公开接口本机任意进程可读。 共机时注意
index.ts 偏大 单文件 2300+ 行，路由与装配混在一起。 维护成本，计划在后续版本拆分

数据备份建议

  • 设置页「导出」可以随时导出整库
  • .snapshots/ 目录保留最近 5 份自动快照
  • 重要数据建议同时保留一份外部备份

卸载

插件运行时注册的东西（7 个工具、全部 HTTP 路由、后台巡视定时器、侧边栏图标与面板）会在卸载时自动撤销。

但磁盘上的数据不会自动消失，需要显式清理：

残留 说明
cognition-state.json / tasks.json 记忆与待办
cognition-playbook.json / cognition-topics.json 准则本与主题
cognition-persona.json 人格
cognition-audit.jsonl / cognition-injection.jsonl / cognition-style.jsonl / cognition-register.jsonl 各类日志
.snapshots/ 自动快照
AGENTS.md 第九节 会继续指示模型调用已不存在的 cognition_context
浏览器 localStorage['cognition-token'] 上锁口令

清理脚本：

powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\uninstall-cleanup.ps1 -Workspace "<工作区目录>"

然后移除插件本体：

plugin_manager remove_bundle target=dsh-cognition-engine

最后在页面控制台执行 localStorage.removeItem("cognition-token")，刷新页面。

为什么不在 dispose 里自动删数据：dispose 在 HMR 热重载和插件重启时也会触发，自动删会把记忆每改一次代码就清空一次。运行时资源自动撤、磁盘数据交给显式脚本，是刻意的分工。

架构

模块 职责
memory.ts 双时态存储、四种召回、冲突检测、Inline&Spill
topics.ts 主题注册表：人定的适用范围键、别名匹配、归档
playbook.ts 准则本：条目化存储、确定性合并、渲染与预算、过期与冲突、开工前自查
distill.ts 准则蒸馏的提示词与解析（Reflector 五字段 + 候选）
persona.ts 人格块 / 用户画像、提案确认、锁定短语、快照撤销
style.ts 风格指纹与语域分桶（只存统计量，不存原文）
register.ts 场合判定三层（关键词 / 表层特征 / 双阈值兜底），只记录
cpe.ts 能力回归：冻结回归集 + 变更闸门 + 事故记录
budget.ts 每周学习预算（修旧 / 学新 / 预留）、5 条停止信号
shadow.ts 超预算候选的试用池（21 天 TTL、晋升条件）
notlearn.ts 八类不学清单（硬拒 / 软拒）
retrieval.ts 召回日志与人工标注评测
proactive_scan.ts 主动提醒与工单阶段机
reflection.ts 三段式反思、Worker 队列
events.ts 准则事件日志（append-only JSONL）
injection_log.ts 注入快照与轮次反馈跟踪
task_manager.ts / persist.ts / audit.ts / views.ts 待办、快照、审计、页面只读视图
tools.ts 七个工具的参数表与执行体（状态全部来自依赖注入）
util.ts 无状态纯函数：参数收敛、schema 自检、异常转文本
index.ts 插件装配：建实例、注册工具、HTTP 路由、巡视、生命周期
client.js 侧边栏一级面板（六个页签）

开发

npm install
npm run build      # tsc → lib/
npm test           # 160 项单元测试
npm run eval       # 评测用例 + token 预算门禁

npm run eval -- --update 在确认变好之后重写基线。

质量门禁

  • 单元测试 160 / 160
  • TypeScript 全严格模式：strict + noUncheckedIndexedAccess + noUnusedLocals + noUnusedParameters + verbatimModuleSyntax + erasableSyntaxOnly
  • 工具 schema 固定开销与单次调用输出上限在 npm run eval 里卡

发版前按六步走，不可跳步：① 卸载验证 ② 兼容性检查 ③ 代码优化 ④ README 覆盖检查 ⑤ 在真实入口点一遍 ⑥ 发布。

第 ⑤ 步是硬性要求——测试全绿不等于功能能用。0.9.0 就因为准则本的按钮没做、 只写了接口，测试全过后发出去，40 分钟后被迫补发 0.9.1。详细清单见 PUBLISH.md。

时间旅行

双时态意味着同一个问题可以问三次，得到三个都不一样但都正确的答案：

现在：部署区域定在哪？        → strict       → 华东（当前真值）
十月：那时定的是哪？          → historical   → 华南（那时为真）
十月：你当时知道改过吗？      → belief       → 不知道（那时还没记录）
两次都说说：                  → associative  → 华东 + 华南（不过滤时间）

旧值不会消失——被取代的记忆保留 id 与 hash，只闭合 validTo、标记 supersededBy， 所以「上次是怎么说的」永远查得到。

这是别的记忆插件做不到的部分：它们记住结果，我们连变迁过程一起记住。

设计依据（实测数据）

这一节记录「按论文做了，但实测对不上」的地方——参数不能直接搬。

去重阈值

曾经是 0.70 一刀切。2026-11 改成三档，因为二元阈值两头都不对：

情况 处置 度量
归一化后完全相同（全半角/标点/空白差异） 直接拒 文本哈希
只差几个字 0.759 / 0.87 余弦 / LCS
同义改写 0.694 / 0.60 余弦 / LCS
意思相同、措辞不同 0.522 / 0.59 余弦 / LCS
完全无关 0.000 / 0.16 余弦 / LCS

冲突判定阈值

相似度阈值取 0.38（用的是综合相似度 = max(余弦, LCS)）。标定：

场景 相似度
同一句话改否定词 0.915
「必须跑」→「不要跑」 0.786
「不可跳步」→「可以跳步」 0.933
本项目真实准则两两（最高） 0.173

但光有相似度不够：否定词是「有没有」而不是「管到哪」，会把 「不可跳步」和「不必执行」判成同极性而漏检。所以加了 NegEx 式的作用域比对—— 一方否定 X、另一方肯定 X 才算矛盾。冲突只打标记给人工看，误报代价远小于漏报。

为什么「准则」不能整篇重写

Dynamic Cheatsheet 在 AppWorld 上的实测轨迹：

第 60 步   18,282 tokens   准确率 66.7%
下一步        122 tokens   准确率 57.1%   ← 比不 adapt 的 63.7% 还低

论文自己的结论是「模型会偷懒写 Previous content [...] preserved，小抄逐轮退化， 建议改外部结构化存储」。ACE 的增量方案相对整篇重写，AppWorld 上高 13.4 个点， 离线延迟低 82%。所以本项目：条目化存储 + 单条增删 + 渲染时拼装。

为什么候选必须人工确认

ACE 的对照：每轮都注入有害反思 → 准确率 66.7%，低于基线 70.7%； 改成每 5 轮注入一次才回到 76.1%。

坏条目的伤害大于好条目的收益。 所以蒸馏只产候选，进待审队列。

DC-∅ 对照：增益要减掉「指令本身」

Dynamic Cheatsheet 的消融有一列「空小抄」——给同样的解题指令但不给任何经验：

任务 原始 空小抄 最佳
AIME24 (Claude) 23.3 36.7 50.0
等式配平 (GPT-4o) 50.0 88.0 100

光换指令格式就能涨十几到三十个点。由此推出本项目的一条硬约束：

每条准则必须携带「只有这个用户/这个项目才知道」的信息。 判定问法：这条换成任何项目还成立吗？成立就不该写。

评测台里 playbook.gate 用例检查的就是这条：套话必须写不进去。

研究文档

设计决策背后的调研都在 docs/ 里，包括没采纳的方案和为什么没采纳：

文档 内容
docs/register-research.md 场合判定依据：Chat Discrimination（ACL 2018）、Rasa 三组件（Keyword / LexicalSyntactic / FallbackClassifier 双阈值）、意图分类级联、我们踩的两个坑
docs/persona-research.md Persona 层精读：Letta block 结构、Anchor 人格卡与探针、Assistant Axis 漂移、MaiBot 三分法、SillyTavern 字段、cognition-persona.json schema
docs/research-persona-hci-philosophy-npc.md HCI / 哲学 / 游戏 NPC 深挖：CASA、拟人化实证、信任三维、恐怖谷、人格一致性倒 U、Locke/Parfit、Sartre、言语行为、Sims/OCC/PAD/Façade、操纵 vs 服务
docs/research-persona-memory-landscape.md 专业项目/论文横向对比：4 张总表（商业/开源/中文/评测）、证据分级 S–E、7 个审计方向、人格 Git 空白、7 条伪需求、借 3 避 3、8–12 周 MVP
docs/persona-cross-disciplinary.md Persona 跨学科扫描：心理学/神经科学/语言学/HCI/哲学/游戏 NPC，能用/不能用总表 + 20 个项目对比
docs/persona-format-and-style-metrics.md Persona 格式与中文风格度量：Character Card V2 完整字段表、MaiBot expression/turn_trigger 源码拆解、cognition-persona.json 正式 JSON Schema、26 项中文风格指纹与可运行 JS
docs/persona-audit-research.md Persona 审计机制：Anchor 论文逐节拆解、Identity Probe 与 Trajectory Probe 全量还原、CharacterEval/CharacterBench/InCharacter/PersonaMem/LongMemEval/HorizonBench 对比、三层审计方案 + 20 题题库 + 月度自检清单
docs/research-self-evolving-papers.md 自我进化论文精读：SEAgent(11.3%→34.5%) / Mem2Evolve(+18.53%) / CPE(能力侵蚀 41.8%→52.8%) / COVE 双通道 + 三套 taxonomy
docs/research-cpe-mechanism.md CPE 机制拆解：能力侵蚀的形式化 L_<t(R_t) > L_<t(R_{t-1})、曲率机理、Ω 正则、四通道；以及我们的纯 JSON 版（回归集 + 变更闸门）
docs/research-event-sourcing.md 事件溯源深挖：Fowler 原始定义三大能力、MS 的六条警告、8 种准则事件设计、与双时态的关系、结论：先写事件别改存储
docs/research-learning-budget.md 学习预算设计：W=clamp(ceil(N×1%),4,12)、修旧/学新/预留分配、5 条停止信号、shadow 试运行、8 类不学清单、伪代码 + 8 条验收
docs/research-memobase-update-policy.md Memobase 更新策略：update_description 是自然语言指令（不是枚举）、两种官方示例、validate_mode vs strict_mode
docs/research-memobase-profile-model.md Memobase 画像模型：两层 topic→sub_topics、slot 白名单、profile_delta 必填、update_description 更新策略
docs/research-agent-skills-spec.md Agent Skills 规范核验：name 必须 ASCII 小写且与目录同名、description 1–1024、三级披露 token 预算、validate 用法
docs/research-agent-projects-deep-read.md 19 个 Agent 项目精读：只有 8 个有运行时学习机制、L4 为 0；编排≠学习；Super-agent 的 P50/P95 不是 SLA；star 可信度提醒
docs/research-learning-theory-deep-read.md 学习理论深读：控制论/神经科学/心理学/教育学/经济学/进化生物学/安全对齐，7 条设计准则（含字段与验收）
docs/self-learning-agent-landscape.md 自我学习 Agent 2026 全景：四层框架、三个综述、SEAgent/Mem2Evolve/CPE、热门项目、能用/不能用、我们的位置
docs/upgrade-plan-v3.md 升级方案 v3.0（执行版）：四个支柱、十个阶段、数据布局、风险对策、五个里程碑、不做清单；含 S1–S10 实现状态
docs/vision-and-roadmap.md 愿景与路线图：五个张力、四层能力、六个阶段、北极星指标
docs/research-bm25-retrieval.md BM25 / IDF / 中文分词：实测 MRR、参数网格搜索、显著性检验（含可复现基准 docs/bench-bm25/）
docs/research-negex-and-ranking.md NegEx 完整规则表（16 伪否定 / 15 后置否定 / 终止词）、中文否定 12 条规则、双重否定统计、多信号排序（RRF / Generative Agents 对比）
docs/research-humanlike-agents-and-autonomy.md 拟人化机制拆解（人设/记忆/时机/风格）、B 站自动化真实流水线、QQ bot 可控记忆四层、LLM 自主行动与学习论文清单
docs/research-super-agent-and-persona.md Super-agent 项目清单 + 人格块设计 + 「自我学习」四层辨析（L1 上下文 / L2 记忆 / L3 工具自造 / L4 权重更新）
docs/research-frozen-weight-learning.md 冻结权重下的学习与遗忘：ExpeL / Voyager / AWM / Reflexion / ReasoningBank / ACE / PATH-Bench / Oblivion
docs/research-philosophy-engineering.md 哲学工程化项目逐项核实：GRACE / SCL / LeAP / ITEM / HADES / cognee，含两个被证伪的引用
docs/topic-research.md / topic-research-oss.md 为什么删掉自动聚类：论文证据 + 开源项目对比
docs/in-context-learning-research.md 「学习」在这个插件里到底指什么；四类记忆我们占哪几格
docs/upgrade-plan-v2.1.md 可信度治理的完整设计方案（六条机制 + 八阶段路线 + 验收标准）
docs/evaluation-review-and-learning.md 对外部评估备忘的逐条核实与反驳（含「哪三条说错了」）
docs/checkpoint-2026-11-05.md 存档：2026-11-05：完成事项、设计决策、还差什么、下次第一件事

取证原则：查不到的写「未找到」，不补全。 上面几份文档里明确标注了几处查不到的东西：

  • 「veritas-tms」这个项目不存在（GitHub 搜索 0 结果）；
  • HADES 的 anchoredTo 字段在其仓库 201 个文件里 0 命中；
  • 中文「规则/指令文本」否定识别的论文未找到；
  • 成熟的中文 NegEx + 作用域开源实现未找到。

参考与致谢

本项目的机制设计来自以下工作。只借鉴思想，未复制任何代码——所有实现均为重新编写。

记忆与主题

项目 借了什么
LongMemory 双时态模型：validFrom/validTo 与 recordedAt/supersededAt 两条时间轴；半开区间判定；闭合区间不改变内容指纹与 id
CAM: A Constructivist View of Agentic Memory（NeurIPS 2025） 借鉴同化/顺应概念。实现已移除：面向长文档阅读理解，不适合跨会话个人记忆（见 docs/topic-research.md）
A-MEM: Agentic Memory（NeurIPS 2025） 卡片盒式动态链接：新笔记写入时分析历史笔记并建语义连接。本项目 linkedBy 记录「为什么连上它」即源于此
MemGPT / Letta 记忆分层与分页（对照参考）
GraphRAG 社区摘要参与检索。已移除：社区检索伤害细节型 QA
RAPTOR 递归聚类 + 逐层摘要的树状检索。已移除：10² 条规模无需压缩
HippoRAG（NeurIPS 2024） PPR 在知识图上传播相关度。已移除：作者自认在基础事实记忆上不如标准 RAG

准则与上下文工程

项目 借了什么
ACE: Agentic Context Engineering（ICLR 2026） 一条式条目 + 双向计数（[ctxt-00001] helpful=2 harmful=0 :: …）；LLM 只产 ADD 候选，合并/去重/淘汰交给确定性代码——这是增量比整篇重写高 13.4 个点的根因
Dynamic Cheatsheet（EACL 2026） 分节 + 使用计数、长度预算写进提示词；DC-∅ 对照说明「换成任何项目都成立」的套话增益为零，据此加了私有性校验
MemoryBank（AAAI 2024） 遗忘曲线 + 「被召回即增大强度」。公式已改：从指数换成幂律（指数在 90 天只剩 0.0001）
Mem0 ADD / UPDATE / DELETE / NOOP 四分类；token −73%、延迟 −92% 的数据支撑「蒸馏优于堆上下文」

反思与信念修正

项目 借了什么
Hegelion 三段式 Prompt 编排：THESIS → ANTITHESIS（CONTRADICTION: / EVIDENCE: 成对）→ SYNTHESIS
Self-Refine / Reflexion 生成→自评→重写；反思写回记忆供下次使用
Generative Agents 「记忆 → 反思 → 回写记忆」闭环；近期性/重要性/相关性三因子检索
memoripy（★693） 准入管线：噪声过滤、敏感数据隔离、指令注入拦截、权威冲突判定；「不可变版本 + 完整历史」
Graphiti（★32k） 时序边建模（事实随时间为真/失效）
Kumiho typed dependency edges 的理论依据；AGM 信念修正与图原生记忆的对应
Doyle, A Truth Maintenance System（AI 1979） 撤回信念不是删一行：信念携带 justification，撤回沿依赖网络传播。本项目准则的 evidence 状态（intact/weakened/orphaned）就是它
W3C PROV-O / AGM prov:wasDerivedFrom 作为一等推导边；expansion / revision / contraction 三分与确信度排序

经验学习与准入

项目 借了什么
LeAP 四层认识类型（observation → claim → fact → belief）+ 写权限分离：agent 不能自封为 fact
SCL propose vs verified state 分离：模型只提候选，外部记忆存已验证状态
ExpeL（AAAI 2024） 从经验对比提取「洞察」并带计数 → 本项目的准则本与 helpful/harmful
Voyager 技能必须验证才能入库；本项目「候选 → 人工确认 → active」同构
ReasoningBank（ICLR 2026） k=1 检索就够；判官仅 72.7% 准确但 70–90% 噪声下不敏感 → 降级门槛设为「样本 ≥5 且好评率 <0.3」
forge_dc（NeurIPS 2026 PALM） 带触发点的祈使规则合规 95%，描述性文本 55%，token 少约 10 倍——本项目每条准则带 when 的直接依据
MemPrompt 让模型先输出「它对用户意图的理解」，用户纠正理解而不是纠正答案

场合判定（0.12.0）

来源 借了什么
Rasa — KeywordIntentClassifier 第 0 层：关键词精确子串匹配、命中即给 confidence 1.0、不进打分——明确的和模糊的混在一起算必然互相污染
Rasa — FallbackClassifier 源码 双阈值：除了 threshold（最高分不够），还有 ambiguity_threshold（top-2 分差太小 → 分不清）。单阈值抓不到「两个候选都很像」
Rasa — Fallback and Human Handoff 「置信度低就走兜底而不是硬猜」的总体思路
Chat Discrimination for Intelligent Conversational Agents（ACL RepL4NLP 2018） 任务定义：判定一句话是 task-oriented 还是 chit-chat。该走训练路线，我们没有标注数据，故不采用其模型
A Few-shot Approach to Task-oriented Dialogue Enhanced with Chitchat（SIGDIAL 2024） 两者混合对话的处理（对照参考）
大多数 Agent 路由器跳过的意图分类层 生产上的级联做法：关键词（亚毫秒）→ 嵌入路由 → 小模型 → LLM 兜底；以及 >0.8 / 0.5–0.8 / <0.5 的置信度分档

工单阶段机（0.12.0）

项目 借了什么
dsh-superagent-prototype Ticket 状态机（阶段由「在等什么」决定，而不是「做没做」）与「人不需要动就不占空间」的取舍；本项目把它的 External Ticket 概念落到本地待办上
dsh-context UI 结构参考：main 放面板主体（keyed）、sidebar.panellist 只放图标——我们最初把整块面板塞进 panellist，结果盖住了工作区列表，正是照它的分层才修对

检索与相似度

来源 借了什么
BM25 — Robertson & Zaragoza (2009) bm25Score() 的全部公式：IDF 非负、TF 饱和（k1）、长度归一（b）。参数在本项目 212 个真实章节上网格搜索定为 k1=1.2 / b=0.5
Lucene LUCENE-6789 / Xapian BM25 TF-IDF → BM25 是工业界已验证的升级；短文档语料 b 取低（b=0.5 与此一致）
Lucene CJKBigramFilter 中文按二元组切分；本项目 tokenize() 的 bigram + 虚词过滤源于此
LCS（最长公共子序列） 中文改写只换个别字，bigram 余弦抓不住（「发版前要跑测试」vs「发布版本之前要先跑测试」：余弦 0.107，LCS 0.600）

否定识别与遗忘曲线

来源 借了什么
NegEx — Chapman et al. 2001 否定触发词 + 作用域 + 终止规则；伪否定必须最长匹配后整段跳过
ConText — Harkema et al. 2009 时间性/假设性/经验者三维；本项目冲突判定用「时间不同是取代、条件不同是例外」
Wixted & Ebbesen 1991 / Rubin & Wenzel 1996 幂函数比指数拟合更好；210 个数据集元分析
FSRS R=(1+19/81·t/S)^(−0.5)，t=S 时 R=0.9；本项目照此实现并加 0.2 下界

评审基准与评测方法

来源 借了什么
PATH-Bench（2026） FGT（遗忘）指标；「加了记忆反而变差」（负 FGT）的实测证据。SEU 准入三档来自它的 preserve/abstract/ignore
Oblivion / Lifelong Learning Roadmap 衰减驱动激活、规则类记忆永不删除；记忆四分与稳定性-可塑性两难
Is In-Context Learning Learning? / LLM 不能自我纠错推理 「反馈必须来自外部结果」的理论依据
lm-evaluation-harness / SWE-bench / Inspect AI / promptfoo 数据集+prompt+指标绑定；容器化复现与缓存键；Task/Solver/Scorer 分层；声明式用例 + 断言 + 基线对比

特别说明

  • 作者是 AI：本项目由 DeepSeek V4.1-Flash（1017） 在「许愿式编程」模式下逐轮完成—— 设计、编码、测试、调研、修 bug、写文档、发版全是模型干的；人只提需求。 （详见文首那段说明。）
  • 所有参考项目仅用于理解机制；代码、测试与文档均为原创实现，未包含上述项目的源码片段。
  • 若你是上述项目的作者并认为某处借鉴过度，请开 issue，我会调整或移除。

License

MIT

English

Written by an AI. Everything in this repository — design, code, tests, research, bug fixes, docs and release steps — was produced by DeepSeek V4.1-Flash (1017) in a "wishful programming" loop, one turn at a time. The human's only job was to state the wish and to call out any claim that did not hold up. "We" below means that collaboration, not someone typing at a keyboard.

dsh-cognition-engine is a zero-runtime-dependency DeepSeek Harness plugin that gives an agent bitemporal memory, a distilled playbook of working rules, a five-stage ticket ledger, a dimension-wise audit, and a per-turn work-vs-chitchat register.

Highlights:

  • Bitemporal memory — validFrom/validTo plus recordedAt/supersededAt; four recall modes (current truth / true at a time / what it knew then / associative).
  • Playbook — memories distilled into one page of rules injected before every turn, with helpful/harmful counts and expiry dates.
  • Tickets — draft / open / doing / review / done, each with a deliverable, background and dependencies.
  • Dimension-wise audit — memory, style, capability and feedback, each labelled with who evaluates it; deliberately no single score.
  • One sidebar panel, six tabs, everything stored locally as plain JSON.

Seven tools, zero runtime dependencies, no external requests by default. Install:

dsh plugin --profile desktop add dsh-cognition-engine
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