记忆助理 · dsh-memory-assistant

给 AI 一份不会随对话变长的长期记忆：把对话压成卡片，检索时只读几张，定位不到就追问。

三个特点

① 超长期 卡片是索引，原文留在会话文件里。库可以一直长，每轮占用的上下文不变重。

② 检索开销与记忆库大小无关 检索本身 0 token（本地算分），每次只读 3 张卡 + 一段原文，约 150 token/次—— 库里是 100 张还是 10 万张，都是这个数。

对照：

• 整库常驻上下文：约 40 token/张卡（1000 张 ≈ 4 万/轮，1 万张 ≈ 40 万/轮），随库线性涨
• 让模型自己翻目录：实测 2.7 万 token/次

③ 找不到会问，不编 三态：精确命中 / 无精确但有相关 / 没有。判「精确」只看字面（标题/关键词/引用），不看分数。 没有就说没有；前两名并列、或者问得太笼统，就反问你一句——而不是硬给一个像的。

成本怎么算

索引是一次性 + 增量，检索是每次——这两笔账要分开看：

动作	什么时候花	量
建索引（全量，一次性）	第一次导入	约 40–50 次模型调用；以作者测试库（883 张卡）计，合计约 50 万 token（估算：输入≈40 万，输出≈12 万）。你的库多大，这笔就按比例是多少
增量索引	每来一段新对话	1–2 次调用，约 5–15k token
检索	每次对话	检索器 0 token；读 3 张卡 + 一段原文 ≈ 150 token

所以真正每天都发生的，是最后一行。而这一行与库的大小无关：

• 整库常驻上下文：约 40 token/张卡，库越大越贵
• 本插件检索：≈150 token/次，库从 0 涨到 10 万张都不变

代价是首次建索引那一笔（一次性）+ 每段新对话的一小笔（增量）。已经存在的记忆不会反复付费。

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适合这些场合：用户说「当初」「上次」「之前那个」，要具体日期/数字/原话，或者要引用旧决定。

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它怎么工作

写入端：对话 → 切成段 → 每段抽 1–3 张卡（标题 / 一句话 / 三行大纲 / 关键词 / 段号）
检索端：2–3 个关键词 → 卡片打分（关键词 + 全文 + 概念码）→ 「精确 / 相关 / 没有」三态
读出端：命中就回原文取那一段；没命中就说没找到，或追问

卡片本身不存日期，只存「哪一段」；要时间就按段号回原文取——一处真源，不会两处打架。

三态输出

状态	含义	助手怎么做
精确命中	问句里的名词都出现在同一张卡上	回原文，直接答，带出处
无精确命中	没有卡讲到同一件事，但有几张沾到一两个词	明说「没找到 X，但提到 Y 的有这几件」，再问一句
没有	这些词库里从没出现过	反问，不拿相近话题凑

判「精确」只看字面，不看分数——分数会被概念码抬高，这正是「自信地答错」的来源。

安装

在 DSH 的 设置 → 插件 里搜索 dsh-memory-assistant 安装，或：

dsh plugin --profile desktop add dsh-memory-assistant

装完重启 DSH，设置页会出现「记忆助理」一栏。

第一次用

1. 打开 设置 → 记忆助理 → 只整理当前对话（先拿一小批验证）
2. 确认能看到卡片数、关键词数
3. 回到对话里问一件刚聊过的事，看它能不能定位

全部对话整理会按段调模型，按实际用量计费；每整理完一段就落盘，可以随时暂停、下次接着来。

隐私与存储

• 只读 ~/.dsh/sessions 里的会话文件，不改动任何对话
• 卡片、日志、概念表都存本地：~/.dsh-memory-assistant（可在设置里改目录）
• 检索本身不调模型，0 token；只有整理新对话和建关键词表时才调
• 附件只记「名字 + 大小」一行，内容不入库

成本

单张卡约 40 token。检索 0 token，花的是读片段 1–2k。 中等场景（300 条记忆 / 10 万字 / 每天 20 轮）一个月约 18 万 token，比常驻摘要省约 5 倍。

命令

mem recall "公告板 怎么丢的" --top 3      # 检索（三态 + 候选）
mem feedback --key w:0086 --verdict good  # 记一条满意度
mem stats                                 # 卡片数 / 查询数 / 需追问率 / 满意率
mem import status                         # 导入进度
mem concepts audit --tier B               # 关键词体检（只看不改）
mem concepts restore --v 12               # 回滚到某个历史版本

mem 不在 PATH 时，直接跑 node <插件目录>/bin/mem.js。

开发

node --check lib/*.js bin/*.js client.js
node bin/mem-probe.mjs        # 6 道探针回放，对比三种配置的命中率

• 数据：~/.dsh-memory-assistant/{cards.jsonl, ask_log.jsonl, feedback.jsonl, concepts.json}
• 卡片字段：key / title / one_line / outline[3] / keywords[3-6] / codes / entities / pointer{u,quote,project}
• 修改概念表一律走 writeConcepts()：先备份 concepts.bak-vN.json，版本 +1

测试环境（作者本机，2026-11-14）

下面是作者的测试库，用来说明效果的量级。你自己装完是 0 张卡，这些数字会随你的使用增长。

项	值
记忆卡片	883 张
关键词 / 别名	229 个 / 778 条（表版本 v16）
已挂关键词的卡	872 / 883（11 张按规则留空）
探针回放	6 道题，6/6（含一道「库里没有」的对照题）
实测检索开销	22 次查询共 3,491 token，均值 159/次
全量建索引	约 40–50 次模型调用，估算 50 万 token

许可

MIT