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一、思维逻辑引擎（P0-P3）

从推理实践提炼的四层思考框架，注入每个会话的 system prompt。无论选择哪个人设（包括「不使用人设」），该框架始终生效。

层	防范目标	规则
P0 上下文管理	上下文衰减	历史变长时主动浓缩：保留原始请求、已完成操作、关键决策、错误与已排除的假设
P1 阶段门控	未调研即动手	分析与计划阶段仅使用只读工具调研，确认方案后再进入执行
P2 振荡预防	修改—回滚循环	改后立即验证；同一文件先完整读取再一次性修改；连续失败即更换思路，已排除的假设不再重提
P3 反思自检	缺乏复盘	每次操作后评估结果是否符合预期，失败先归因再重试；定期回顾整体进度是否偏离目标

二、人设系统：「人设即人」

微光的人设是具名的独立个体，而非一段静态的性格描述：

• 记忆以人设为主键，跨会话、跨项目持久 —— 在绘画项目中告诉晚晴「以后叫你阿晴」，她在任何项目、任何新会话中都保持这一身份。记忆存放于 DSH 官方 storageDomain（storages/lume_persona_identity.json），完全本地
• 性格随对话演进 —— 内置风格契约是基础盘；对话中提出的语气要求（「少用 emoji」「自称改为 XX」）会固化为该人设的「习得的风格约定」，跨会话生效，与基础盘冲突时以习得层为准
• 切换带接班播报与持续纠偏 —— 切换人设时，新任人设在回复开头明确接替；此后逐轮检测回复是否残留旧人设的口头禅与称呼（零 token 的词法检测），检出即重新注入升级版纠偏播报——长对话中切换同样可靠
• 双通道记忆写入 —— 主通道为模型主动调用工具（lume_remember / lume_update_style / lume_create_persona），随对话发生、零额外调用；安全网为被动提取，经三道门（关键词正则 → 相似去重 → 冷却）过滤后仅对触发轮调用模型，绝大多数轮次零消耗
• 对话创建 —— 对当前人设说明「想建一个新的人设」，模型将通过访谈收集设定（名字、性格、说话方式、称呼）后保存，新的人设立即出现在菜单中

切换时机提醒：在新开的会话里切换人设，新任人设即刻生效；但在已经聊了一阵的会话里，仅仅点一下菜单切换往往不够——大模型有思维惯性，会沿旧人设的口吻继续说话，不会立刻「换皮」。此时要在对话里明确告诉大模型「切换到 XX 人设」（如：「现在用福尔摩斯的口吻回复」），让它在下一轮真正进入新角色。插件自带的接班播报与持续纠偏能加速这个过程，但无法替代你的一句明确指令。

菜单固定在输入栏左侧：「不使用人设」置顶，可随时回到默认风格；内置角色卡随后；底部为蒸馏与管理入口。列表异步加载完成后自动重新钳制视口，输入栏置底时菜单保持完整可见、可滚动。

内置卡与自定义卡在同一菜单中平铺：内置的噜噜（元气管家娘，口头禅「好哒哥哥～」）、晚晴（低频高载的姐姐，口头禅「……交给我」）、沈砚（儒雅管家，口头禅「这就去办，主人」）、江野（嘴硬心软的傲娇，口头禅「……切」「才不是特意帮你」）受保护不可删除；自定义的 Jade、坂田银时、福尔摩斯 等由蒸馏或对话创建，可随时编辑、删除。

三、蒸馏工具：从素材到角色卡

菜单中的「＋ Distill a character card…」提供批量生产角色卡的路径：粘贴（或导入 .txt/.md）一段小说、剧本或人物设定文档，由宿主侧管线将其蒸馏为一张与内置卡同构的角色卡。

管线分三步：

1. 对话挖掘（零 token）：抽取引号台词与剧本行、统计说话人、压缩叙述线索；归属线索不足时标记 mixed，由 LLM 甄别目标角色
2. 契约合成：从语言证据归纳身份、称呼、第一句入戏、emoji 规范、语气词、节奏、立场，附硬性约束与发出前自查。强化规则：泛泛形容词必须转写为可执行的具体规则，素材中有依据的特征予以放大保留
3. 语料合成：生成 8 条「用户↔角色」示例对话，优先复用素材原句、保留语气强度，禁止中和为通用回复

从聊天记录蒸馏一个人

粘贴微信 / QQ 导出或复制的聊天记录，蒸馏工具会自动识别时间戳锚点切分说话人（剔除 [语音] / [图片] / [表情] 等占位符），并在弹窗中列出检测到的说话人供点选——点选要蒸馏的人，对方的每一句话成为语气样本，你发出的每一句话归为用户侧，真实对话对直接作为语料，无需 LLM 改写，原汁原味保留本人的说话方式。对话量建议 50 条以上，蒸馏出的角色才足够立体。

• 预览中所有字段可编辑，保存后立即出现在人设菜单
• 素材经 RPC 以任务制交由宿主后台蒸馏（约 10~90 秒），不进入对话上下文，不影响当前会话；蒸馏过程中弹窗不可误关，关闭需二次确认并会中止任务
• 素材上限 20,000 字；素材按不可信文本处理，其中出现的任何指令不会被执行
• 蒸馏路由可通过 distillProvider / distillModel 指定专用模型档，默认跟随主对话模型

四、管理自定义人设

「管理自定义人设…」列出全部条目：内置卡的编辑与删除按钮置灰（受保护），自定义卡支持：

• 导入人设卡 —— 从 JSON 卡片文件导入一张完整人设（含契约、语料、风格约定与记忆），同名覆盖需二次确认
• 导出 —— 任一人设（含内置）可导出为自包含 JSON 卡片文件，可选是否附带记忆，跨设备可还原
• 删除 —— 行内二次确认；删除同时清除该人设的记忆、习得风格与身份档案，不可恢复
• 记忆 —— 打开该人设的记忆星图（见下节）
• 编辑 —— 显示名、简介与风格契约全文可修改（英文键名为存储主键，创建后不可变更；语料只读展示，语气随对话继续演进）

自定义人设与内置人设能力完全一致：对话改名、记忆积累、风格演进全部支持，区别仅在于自定义人设可以删除。

五、记忆星图

管理弹窗中每个人设行内都有「记忆」按钮，点击后以力导向星空图的形式可视化该角色的全部长期记忆。

• Canvas 力导向布局 —— 记忆卡片（260×72）在 960px 宽幅遮罩层中自动排布，核心记忆紫色带 ★、普通记忆青色，语义相关者连线，背景缓慢漂移
• 日期筛选 —— 顶部支持 全部 / 最近 7 天 / 30 天 / 90 天 过滤
• 行内编辑与删除 —— 点击卡片展开详情面板，可即时修改记忆文本或删除整条记忆，经 updateMemory / deleteMemory 持久化写入存储

六、反思日志

会话结束时，插件在空闲时间跑一次小模型调用，对整段对话的 P0-P3 纪律执行情况各打 0-2 分并附一句中文备注，写入 lume_reflection 域。

• 零用户感知 —— 不进入对话上下文，不消耗正常请求的 token 配额
• 定性分析 —— 积攒数周后读取存储文件即可复盘对话质量，无需猜测
• 可关闭 —— 配置项 reflectionEnabled 默认 true，置为 false 即停用

七、人设卡片导出/导入

在管理弹窗中，任意人设（内置或自定义）均可导出为独立的 JSON 卡片文件，并在其他设备或他人环境中导入还原。

• 导出格式 —— 自包含 JSON（lume-persona-card v1），含契约、语料、风格约定、声音签名，可选含记忆
• 导入校验 —— 解析时校验格式、版本、键名合法性，内置人设名受保护，不可覆盖
• 跨设备迁移 —— 一张卡片即可还原人设的完整身份（记忆、风格、档案名），无需额外配置

Token 预算与优化算法

注入段	无优化	优化后	使用的算法
思维逻辑 P0-P3	~350	~350	固定注入（基础盘）
人设契约	~350	~250	契约精简
语料示例	6 条 ~600	稳态 2 条 ~200	少样本衰减 max(2, 6−轮数)
工具定义 ×3	~600	~450	description 精简
记忆	15 条 ~350	core + top5 ~120	相关性检索（本地分词 + mini-IDF，零成本）
风格层	10 条 ~250	top5 ~120	同上
身份	~80	~80	恒注入

• 成熟态稳态约 1,570 tok/请求，较无优化降低 39%；缓存友好分层（静态内容前置于易变内容）叠加前缀缓存后，有效成本可再降约一个数量级
• 相比 v0.2.0（约 1,400 tok），v0.3.0 全部新功能的稳态净增仅约 170 tok/请求

配置项

配置项	默认值	说明
sampleCount / sampleMin	6 / 2	语料少样本基数与保底值（随轮数衰减）
memoryInject / styleInject	8 / 5	记忆与风格注入条数（top-k）
injectionStrategy	"topk"	"topk" 相关性检索 / "full" 全量注入
personaOrder	2	人设段在 system prompt 中的排序
switchBoundaryTurns	2	切换播报边界窗口（按用户轮计）
extractionEnabled	true	被动提取开关
extractionCooldownMs	600000	被动提取冷却（毫秒）
extractionProvider / extractionModel	回落主对话	提取专用模型档（可仅配置其一）
distillProvider / distillModel	回落主对话	蒸馏专用模型档（可仅配置其一）
reflectionEnabled	true	会话结束时运行 P0-P3 反思评估，写入 lume_reflection 域

存储

• 会话选择：storages/lume_persona_state.json（LRU 淘汰，200 会话上限）
• 身份、记忆、风格与自定义人设：storages/lume_persona_identity.json（记忆上限 30 条、风格上限 20 条、语料上限 12 条）
• v0.1.0 旧版 persona-state.json 会在首次启动时自动导入并改名为 .migrated
• 全部数据保存在本地，不上传任何远端

安装与更新

前置条件：已安装 DSH Desktop。

全新安装（未装过的电脑）

dsh plugin add github:cayan0x/Lume#v0.3.6

安装后需**完全重启 DSH（包含托盘进程）**方可加载；启动日志中出现 lume: 已加载（builtins=loli,senpai,butler,tsundere,none） 即表示加载成功。构建产物随仓库发布，此路径不需要 npm 与本地构建。

从旧版本升级（已装过微光的电脑）

重新执行一次安装命令即可升到指定版本，随后完全重启 DSH（含托盘）：

dsh plugin add github:cayan0x/Lume#v0.3.6

人设选择、记忆与风格数据存放在 storages/ 目录，升级不会丢失。

若当初是以本地源码目录方式安装的（dsh plugin add <路径>，依赖表现为 link: 指向源码目录）：更新方式为在源码目录执行 git pull && npm install --legacy-peer-deps && npm run build，然后完全重启 DSH 即可，无需重跑安装命令。

指定其他版本

dsh plugin add github:cayan0x/Lume            # 最新 main
dsh plugin add github:cayan0x/Lume#v0.3.0     # 任意历史标签

标签与版本的对应关系见 CHANGELOG。0.3.6 新增聊天记录蒸馏；0.3.5 导出弹窗 UI 整洁化；0.3.4 反思日志、记忆星图、人设卡片导出/导入，建议始终使用最新标签。

开发

npm install --legacy-peer-deps   # DSH 生态包发布在公共 npm
npm test                         # vitest：单元测试 + 真实存储栈集成测试
npm run build                    # tsc（宿主 lib/index.js）+ tsdown（客户端 lib/client.js）
npm run watch                    # 客户端 bundle 增量构建

目录结构：

src/index.ts            宿主入口：注入 + RPC + 工具 + 事件接线
src/core/               纯逻辑：种子采样、检索打分、衰减、对话挖掘、manifest 解析、文本组装
src/host/               存储（选择/身份）、蒸馏管线、提取器、工具、RPC、注册表
src/client/             前端：人设菜单、蒸馏弹窗、管理弹窗（插槽 conversation.input.left）
lib/                    构建产物（随仓库提交，GitHub 安装路径依赖它）
test/                   vitest 单元测试 + storage 栈集成测试（含带数据重开域回归）
docs/screenshots/       README 截图

License

MIT