兄弟项目：dsh-graft-slice —— 物理交接（零继承、可回查、崩溃可恢复）。本插件只读它的 .retired.json / .transferred.json。

dsh-memory

能力记忆：把做过的会话沉淀成可复用的技能与负知识。DSH 开源生态插件（topic dsh-plugin）。

事实记忆只需可查，能力记忆才需要持久化。

本插件只处理后者：会话日志里的事实保持可回查（按 seq），插件只把「怎么做才对、踩过什么坑」抽出来， 落成 DSH 原生可用的 SKILL.md 与 negatives.jsonl。

与 dsh-graft-slice 的关系（数据层耦合，程序上解耦）

dsh-graft-slice ──写──▶ .retired.json / .transferred.json
                              │（只读文件契约）
dsh-memory      ──读──▶ ───────┘
                ──读──▶ ctx.sessionQuery.readSession(id)
                ──写──▶ <skillsDir>/<name>/SKILL.md
                        <memoryDir>/negatives.jsonl, processed.json, index.json

本包不 import dsh-graft-slice 的任何代码，也不依赖它的运行时；卸载任一方都不会坏掉另一方。 共享的只有两个文件格式与一个宿主服务。

两条 Cordis 硬契约（真机踩过）

契约	不满足的后果	本包的写法
导出 inject = ['tools','sessionQuery']	服务不注入，ctx.tools?.register(...) 全是可选链空操作——插件「装上了但没有工具」	src/index.ts 顶部导出 name + inject
每个工具声明 output: { schema, render }	ToolService 直接抛 TypeError: tool "x" must declare output，fiber 变 failed	textOutput() 统一提供 schema + JSON render

llm 故意不放进 inject：它通过 ctx.get('llm') 解析，缺了也能挂载（只是不抽取）。

安装

dsh plugin --profile <name> add <path-or-git-url>
dsh --profile <name> --dump-config      # 应出现 dsh-memory 行

配置（cordis.patch.yml 的 config）：

键	含义
graftDataDir	graft 插件的数据目录（读 .retired.json）；默认取同级 dsh-graft-slice
skillsDir	技能落盘目录；默认 ~/.agents/skills（DSH 自己的 skill 加载器就在扫这里）
memoryDir	负知识 / 进度账本；默认 <paths.data>/.dsh-memory
harvestLimit	单次最多处理几个已退休会话（默认 3）
extractor	llm（用宿主模型抽取）或 off（只扫账本，不花 token）

工具

工具	作用
memory_harvest {limit?}	采矿：读账本 → 读日志 → 抽取 → 写技能/负知识 → 记幂等键
memory_stats {}	技能数、负知识数、已处理会话数、两个目录路径
memory_search {query}	本地词法检索（可解释：返回命中分数与 when 行）
memory_forget {name}	删除一条技能（显式、可审计；永不自动）

离线 CLI（M1）

# 只看摘要与提示词，不写盘、不花 token
node scripts/harvest.mjs --dry-run \
  --data-dir  <profile>/data/dsh-graft-slice \
  --sessions-root <home>/sessions

# 真跑（OpenAI 兼容端点）
node scripts/harvest.mjs \
  --data-dir ... --sessions-root ... \
  --llm-url https://api.example.com/v1/chat/completions \
  --llm-key $KEY --llm-model deepseek-chat

CLI 直接用本仓库自带的 zstd 读取器读会话文件（DSH 的 v4 日志是多帧 zstd 拼接）， 不借助 graft 的脚本——这正是解耦纪律的一部分。

抽取契约（严格 JSON）

{"skills":[{"name":"kebab-name","title":"中文标题","when":"何时用","how":["步骤"],"evidence":[12,34]}],
 "negatives":[{"symptom":"现象","cause":"原因","avoid":"替代做法","evidence":[56]}]}

本地校验（不过就丢，且把原因写进 dropped）：

1. name 必须 ASCII kebab-case（SKILL.md 的命名规则，同时阻断路径穿越）；
2. 每条必须有 evidence，且 seq 必须真实存在于该会话（防幻觉）；
3. 泛化句（“要小心/多测试”之类）直接拒绝；
4. 每会话 ≤3 技能 / ≤3 负知识。

写入前的安全闸

记忆是数据，不是指令。含“忽略之前的指令”一类表述的内容拒绝写入——否则下一代会话会把它当规则引用。

进度

• ✅ M1：读账本、读日志、抽取、落盘 SKILL.md + negatives.jsonl、幂等键、离线 CLI（dry-run / OpenAI 兼容）
• ✅ M2：suggest 审核队列（autoApprove 开关）+ 四道闸（名字 / 归一化精确 / Jaccard ≥0.85 / 同因不同解互链）
• ✅ M3：IDF × 鲜活度 × 重要度 本地检索 + pre-step 一句话提示（每轮一次、30 分钟不重复）
• ⏳ M4：飞轮计分（提示后成功加权、误命中降权）

测试

npm run build && npm test