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KurohaneKaoruko /

KurohaneKaoruko/DSH-Myosotis

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用于DSH的记忆插件

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READMESource: main@30496d94

dsh-myosotis · Myosotis

给 DSH 的三层持久记忆:全局 / 项目 / 会话。每轮按当前话题自动挑几条注入上下文,模型用三个工具维护它,用户可以直接读 MEMORY.md。

DSH 自带的 session_search 能在历史里翻原文;Myosotis 记的是结论——你是谁、你们约过什么、这个仓库有什么坑、上次那件事最后怎么收的场。

  • 零依赖:只用 node: 内置模块,配置校验自己实现 Standard Schema 协议
  • 零模型调用:检索是词法 + 权重的确定性打分,注入在请求路径上是毫秒级
  • 记忆是可读的:JSON 是真相,MEMORY.md 是给人看和给 git 看的投影
  • 不打扰:注入的是一段背景资料,不是新指令;写坏了也不影响对话,最差是这一轮没记忆

三层记忆

层 放什么 存在哪 生命周期
global 全局 用户偏好、习惯、身份、你们之间的经历与相处方式 <DSH_HOME>/memory/global.json 永久,跟着人走
project 项目 技术栈、开发规范、架构决策、踩过的坑 <cwd>/.dsh/memory/project.json 永久,跟着仓库走,可提交进 git
session 会话 这次对话的临时线索、自动捕获的「记住…」 <DSH_HOME>/memory/sessions/<id>.json 默认 30 天过期

三层的区别不是「重不重要」,而是该跟谁走:换个项目还成立的写 global,只有这个仓库成立的写 project,只在这次对话成立的写 session。

安装

插件放在 ~/.dsh/local-plugins/,并在 profile 里登记。仓库自带脚本:

node tools/install.mjs            # 安装到 desktop profile
node tools/install.mjs --dry-run  # 只看会改什么
node tools/install.mjs --uninstall

装完重启 DSH 生效。手动安装等价于三步:

  1. 把本目录复制到 ~/.dsh/local-plugins/dsh-myosotis
  2. ~/.dsh/profiles/desktop/package.json 里加依赖
    "dsh-myosotis": "link:C:/Users/<你>/.dsh/local-plugins/dsh-myosotis",
    并在 dsh.profile.bundles 数组末尾加 "dsh-myosotis"
  3. 在 ~/.dsh/profiles/desktop/node_modules/ 下建一个指向第 1 步目录的链接

用起来是什么样

第一轮:

你:记住,以后提交信息一律用中文,不要自动 push。
Agent:(调用 memory_save,scope=project,kind=convention,importance=5)好,记下了。

下一轮(同一个项目,新开一个会话):

你:帮我把这个改动提交了。
Agent:(上下文里已经有「提交信息一律用中文,不要自动 push」)……(写完提交信息,但不会 push)

再换一个项目,这条约定不会跟过去——因为它在 project 层,不在 global 层。

三个工具

工具 作用 关键参数
memory_save 新增 / 更新 / 跨层提升 text、scope、kind、importance、pinned、affect、date、id
memory_search 检索;不确定时先查 query、scopes、limit
memory_forget 删除;按关键词批量删要先确认 id / query + confirm

memory_save 给 id 是更新,给 id 且 scope 不同就是提升:会话里自动捕获的线索,模型判断值得长期保留后,用同一个 id 把它提到 project 或 global。

kind 共九种:profile(身份)、preference(偏好)、habit(习惯)、convention(约定)、decision(决策)、fact(事实)、gotcha(坑)、episode(经历)、bond(关系)。

配置

在 profile 的 cordis.patch.yml 里覆盖,重启生效:

- id: memory
  name: dsh-myosotis
  config:
    budgetChars: 3000     # 每轮注入的字符预算
    sessionTtlDays: 14    # 会话记忆过期天数,0 = 不过期
    autoEpisode: true     # 日记模式:每轮自动记一条流水
键 默认 说明
enabled true 总开关;关掉后磁盘上的记忆原样保留
globalDir '' 全局目录;空 = <DSH_HOME>/memory
projectDir .dsh/memory 项目目录,相对工作目录
inject true 是否注入记忆
policy true 是否注入「记忆使用规则」段落
budgetChars 2400 每轮注入的字符预算
maxGlobal / maxProject / maxSession 400 / 300 / 120 各层条数上限,超出按保留分数淘汰
sessionTtlDays 30 会话记忆过期天数
autoCapture true 自动捕获「记住 / 以后都 / 不要再」这类明确指令
autoEpisode false 日记模式(噪声大,默认关)
episodeMinTools 2 日记模式的工具调用门槛
markdownMirror true 生成 MEMORY.md 镜像

它是怎么工作的

注入:每轮重新排序,但不抖动

memory:recall 是一个动态段落——systemPrompt.section() 的 text 传函数,每次组装提示词时按「当前这轮用户说了什么」重新选条。

选条的打分:

score = 词法相关性 × 2.4        # IDF 加权,标签 3 倍、标题 2 倍、正文 1 倍
      + 重要度 / 5 × 0.7
      + 新近度 × 0.3            # 半衰期 45 天
      + 使用频次 × 0.2          # 对数饱和,最多 +0.2
      + 置顶 × 0.45
      + 情绪强度 × 0.15

然后按字符预算截断,置顶 / 身份 / 关系类永远先入选——它们回答的是「这个人是谁、我们是什么关系」,不该因为话题不相关就消失。

同一轮里结果会被缓存:只要记忆没变、用户没说话,连续几步(读文件、跑测试、改代码)注入的都是同一段文本,不会把前缀缓存打碎。

检索:为什么不是向量

记忆注入在每一轮请求的组装路径上。这条路要求:同步、毫秒级、不发网络请求、结果可预测。向量检索要 embedding 调用,这三条全破。

词法检索 + IDF 加权在「几十到几百条人工维护的记忆」这个量级上够用:记忆本来就是人写的短句,用词重叠度很高。代价是同义改写检索不到——所以 memory_search 工具留给模型自己换词重试。

捕获:规则负责发现,判断留给模型

自动捕获只做高置信度的事:用户说「记住 / 以后都 / 不要再 / 我习惯 / 我们约定」时,把那一句落到 session 层。

不直接写 global/project 的原因:记错一条偏好,比少记十条更伤。规则能判断「这句话是在下指令」,判断不了「这条该跟人走还是跟仓库走」——后者需要上下文,交给模型。

「你还记得吗」这类问句不会触发捕获(NOT_A_COMMAND 拦掉)。

存储:同步读、异步写、原子替换

  • 读发生在提示词组装路径上,必须同步——文件很小(几百条),一次 readFileSync 可以接受
  • 写走 120ms 防抖 + 「临时文件 + rename」原子替换,Windows 上对 EPERM/EACCES/EBUSY 做短暂重试
  • 一个进程内一个文件只有一个实例;多开窗口时是「最后写入者胜」,但任何时刻文件都是完整 JSON

卫生规则

写入时自动做三件事,任何入口(工具、自动捕获、CLI)都享受同样待遇:

  1. 去重:文本归一化后完全相同 → 更新而不是新增
  2. 合并:相似度 ≥ 0.85(Jaccard 与包含度取大,长度差太大时只用 Jaccard)→ 合并,保留更长的文本、更高的重要度、标签并集
  3. 淘汰:超出条数上限时按保留分数(重要度 + 频次 + 新近度)淘汰,置顶项永不淘汰

情感记忆

这一层是给「把 Agent 当人相处」的用法准备的,但不需要 Agent 扮演任何角色——它只是让记忆带上当时的分量。

  • kind: episode 记共同经历:「2026-10 一起把记忆插件的检索从分作用域 IDF 改成全局 IDF,他发现排序问题时挺兴奋」
  • kind: bond 记相处方式:「他讨厌客套和总结陈词,直接说结论就行」
  • affect: { label: '挫败', intensity: 4 } 给记忆标情绪重量;情绪强度会进检索分数
  • date: '03-14' 记每年重复的日子;注入时会显示「每年 03-14」

bond 和 profile 一样属于「永远先入选」的那一类——它们不该因为「这轮在聊构建脚本」就被排到预算外面。

提示词里的规则段落会要求模型:阶段性任务收尾、或与用户有一次值得留存的交流后,写一条 episode。什么时候值得记,是判断,不是规则——这部分交给模型,插件只负责让它记得住、找得回、不过期。

维护

命令行(不开 DSH 也能用)

node tools/memory.mjs stats
node tools/memory.mjs list --scope project
node tools/memory.mjs search 提交信息
node tools/memory.mjs add "提交信息一律用中文" --scope project --kind convention --importance 5
node tools/memory.mjs pin m_xxx
node tools/memory.mjs rm m_xxx
node tools/memory.mjs export --scope global
node tools/memory.mjs path

和插件读写同一批文件,改完下一次组装提示词就生效。

直接读 Markdown

每次写入后会同步生成 MEMORY.md(全局一份、每个项目一份):

# 全局记忆

> 由 dsh-myosotis 自动生成,是 JSON 的只读投影;手改会在下一次写入时被覆盖。
> 要增删改,请让 Agent 用 `memory_save` / `memory_forget`,或运行 `node tools/memory.mjs`。

最后更新:2026-10-24 18:15 · 共 2 条

## 身份

- 用户叫 Kaoruko,喜欢被直呼名字 ★ 

## 关系

- 深夜写代码时容易焦虑,先给结论再解释细节 

它是只读投影,手改会在下一次写入时被覆盖——文件头里也这么写着。行尾的 HTML 注释是 id,方便对着 CLI 用。要改记忆,走工具或 CLI。

文件位置

<DSH_HOME>/memory/
├── global.json          # 全局记忆
├── MEMORY.md            # 全局记忆的可读镜像
├── sessions/
│   └── <sessionId>.json # 每个会话一份,默认 30 天过期
└── projects/
    └── <hash>.json      # 工作目录不可写时的项目记忆回退

<cwd>/.dsh/memory/
├── project.json
└── MEMORY.md

注入长什么样

node tools/demo.mjs "TypeScript 的 any 怎么处理" 的输出(临时环境,跑完即删):

### 关于用户
- [偏好] 偏好 TypeScript 严格模式,不接受为了省事加 any
- [身份] 用户叫 xxx,喜欢被直呼名字,讨厌客套和总结陈词
- [关系·在意] 深夜写代码时容易焦虑,先给结论再解释细节
- [经历·兴奋] 2026-10 一起把检索从分作用域 IDF 改成全局 IDF,他发现问题时很兴奋

### 本项目 · DSH-Myosotis
- [约定] 提交信息一律用中文,不要自动 push
- [坑] 这个仓库用 pnpm,不要引入 npm 的 lock 文件

### 本次会话
- [事实] 这轮在调记忆注入的预算

同一个环境换一句「帮我提交一下代码」,约定 会排到 坑 前面,偏好 会掉到 身份 后面——排序跟着这一轮的话题走,但 身份/关系 这类永远在名单里。

测试

node --test "tests/*.test.mjs"   # 或 npm test

56 个用例覆盖文本层、存储层(去重 / 合并 / 淘汰 / 过期 / 落盘)、检索层(相关性 / 置顶 / 预算)、服务层(三层落盘 / 提升 / 检索 / 删除 / 注入 / 镜像)和插件装载(假 ctx 验证段落与工具注册、自动捕获、工具全链路、配置校验)。

其中 tests/runtime.test.mjs 会去找本机的 DSH 运行时,用真的 @deepseek-ai/cordis + dsh-system-prompt + dsh-tools 装载插件——工具 schema 不合法、依赖注入写错这类问题只会在真环境暴露,找不到运行时则整组跳过。

已知限制

  • 没有语义检索:换个说法就搜不到,靠模型自己换词。这是刻意的取舍,见上文。
  • 多进程并发是最后写入者胜:同一个文件被两个进程同时写时,后写的覆盖先写的。原子替换保证不出现半个 JSON,但会丢更新。单机单实例场景不受影响。
  • 会话记忆不会自动沉淀:自动捕获只落在 session 层,要长期保留得靠模型主动提升。这是「宁可漏不可错」的代价。
  • MEMORY.md 是单向投影:手改无效。

License

MIT

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