它不是另一个黑盒向量库：启动时只注入有预算的热记忆，需要历史细节时才做可解释的中文 BM25 召回；所有写入默认预览，并通过租约锁、before-image、SHA-256 前置条件和回执保护。默认使用 ~/.dsh-memory/，无需 Obsidian、数据库、向量服务或外部 API。

隐私边界：仓库只包含机制，不包含任何个人数据。画像、规则、事件和项目笔记始终留在使用者本机；也可用 MEMORY_VAULT 指向自己的 Obsidian Vault。

30 秒安装

前提：已安装 DeepSeek Harness 0.1.0-rc.7，Node.js 22/24 与 Python 3.10+ 可用。

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:zhujunpeng12/dsh-memory-system

重启 Harness 后，在新会话让 Agent 运行 memory_gate。成功时会看到门禁结果，并且首轮上下文包含 [vault-bootstrap]；首次运行会自动创建 ~/.dsh-memory/ 骨架。

遇到 Cannot find package、ctx.agents 或热包未注入，请看 安装故障排查。

请把 github:zhujunpeng12/dsh-memory-system 安装到 DeepSeek Harness 的 web profile，重启后运行 memory_gate，并确认新会话收到 [vault-bootstrap]。不要读取或上传任何私人记忆内容。

为什么选它

适合：重视可审计、本地优先、中文召回和写入安全的个人/小团队 DSH 工作流。

不适合：需要多租户服务端、高频多写者、默认语义向量或全自动无审批记忆写入的场景。

为什么需要它

Agent 会话之间默认是失忆的。本系统用 六层机制 把「记忆」变成可工程化的闭环：

1. 启动热记忆 — 每个新会话注入一次 ≤14KB 的热包（门禁 + 指令预算 + 用户画像 + 活跃规则 + 项目摘要 + 近期事件标题）
2. 工作路径 — 按全局/项目 AGENTS.md 规则完成任务
3. 冷层召回 — 双门槛触发（历史引用 + 具体主题），exact + 中文 BM25 + 元数据重排，输出 ≤4.2KB 冷包，向量检索默认关闭（依赖零）
4. 授权写入 — 租约锁（30s 租约 / 5s 心跳 / 陈旧锁恢复）+ 多文件事务（before-image / SHA-256 前置 / manifest / receipt），raw 机械只追加，纠错必须 supersedes
5. 慢治理 — govern.py 只读扫描重复、冲突、过期、体量、规则生命周期候选，默认不写
6. 轨迹复盘 — 只读扫描会话轨迹，用「用户纠正」作为硬信号产出复盘候选

特性亮点

系统架构（六层闭环）

可维护图源：HTML/CSS V3 源图。

flowchart TD
    Start([新会话 / 新任务]) --> Bundle["@zhujunpeng12/dsh-memory-system<br/>scoped bundle · inject tools + agents"]
    Bundle --> Roots[每个 root agent 注册 6 工具<br/>bootstrap · recall · gate · govern · trajectory · write]

    subgraph L1[① 原生启动热记忆]
      Roots --> Pre[agent/pre-step 首轮 · session id 去重]
      Pre --> Boot[bootstrap.py<br/>分段预算 · UTF-8 安全截断 · 失败放行]
      Boot --> Hot["[vault-bootstrap] · 一次注入 ≤14KB"]
      Boot --> HotParts[门禁 · 指令预算 · 用户画像<br/>活跃规则 · cwd 项目 · 最近 3 个有效事件日]
    end

    subgraph L2[② 工作路径]
      Hot --> Work[AGENTS 内核 → Skill 路由 → 最小修改/根因调查]
      Work --> Deliver[验证后交付<br/>语法 · 配置 · 真实运行 · UI 证据]
    end

    subgraph L3[③ 冷层按需召回]
      Work -.历史/纠正信号 + 具体主题.-> Recall[exact + 中文 bigram BM25<br/>标题/路径匹配]
      Recall --> Rerank[元数据重排 · 去重 · 单文件配额]
      Rerank --> Cold[带来源与 trace 的冷包 ≤4.2KB]
      Cold -.证据返回.-> Work
    end

    Deliver --> Decision{有持久价值且<br/>用户明确同意归档?}
    Decision -->|否| Close[普通收尾 · 不自动写 Vault<br/>memory_gate closing=true]

    subgraph L4[④ 授权写入事务]
      Decision -->|是| Preview[memory_write dry-run 预览]
      Preview --> Approve[tools/pre-execute 人工确认]
      Approve --> Lock[30s 租约单写锁 · 5s 心跳]
      Lock --> Tx[锁内重读 · SHA 前置 · before-image/manifest]
      Tx --> SafeWrite[raw EOF append / 非 raw replace]
      SafeWrite --> Receipt[校验 · receipt · release<br/>失败回滚 / 下次 recover]
    end

    subgraph L5[⑤ 慢维护与治理]
      Receipt --> Gate[memory_gate 机械体检]
      Gate --> Govern[memory_govern 只读候选<br/>重复/冲突/过期/体量/生命周期]
      Govern --> Human[人工毕业 · 仲裁 · 归档 · 删除确认]
    end

    subgraph L6[⑥ 轨迹复盘反馈闭环]
      Work -.session 轨迹.-> Evidence[用户纠正=硬信号<br/>session 日志 + 工具账本只作线索]
      Evidence --> Review[memory_trajectory_review<br/>场景 → 错误 → 根因 → 先决动作]
      Review --> Verify{人工核验}
      Verify -->|普通探索| Skip[不沉淀]
      Verify -->|批准| Distill[events / rules<br/>保留结论与证据指针]
      Verify -->|重复 ≥3 次| Graduate[毕业进 rules-core]
    end

    Human --> Distill
    Distill --> Next[下一次 session 重新按预算选取]
    Graduate --> Next
    Next --> Pre

六层职责详解（每一层做什么）

① 启动热记忆 — 每个会话一次的有界上下文

做什么：新会话开始时，把「此刻最该知道的记忆」压缩成一个 ≤14KB 热包一次注入，让 Agent 不读全库也能带着上下文开工。

包含：机械门禁状态（缺口/锁/同步）、指令预算审计、用户画像、活跃核心规则（按 ⭐ 与引用计数筛选）、当前项目摘要（按 cwd 祖先匹配）、最近事件主标题（14 天回溯、单条 ≤180B）。

怎么用：memory_bootstrap 工具，或 python vault-guard/bootstrap.py --cwd <项目目录> --max-bytes 14000。推荐插件形态通过原生 agent/pre-step 在每个 session 首轮自动执行；手动 hooks 仅用于 standalone 兼容模式。

② 工作路径 — 按规则执行任务（方法论层，无脚本）

做什么：这是「Agent 怎么干活」的约定，不是脚本——热包注入后，Agent 按优先级与权限边界执行：系统/用户指令 > 项目 AGENTS.md > 全局规则 > 冷文档；技能路由（点名 → 速查表 → 图谱兜底）；最小修改、根因调查；交付前验证（语法/配置/真实运行/界面证据）。

为什么没有脚本：这一层是行为规范，由 AGENTS.md 承载。开源版提供 templates/ 里的示例规则作为起点，使用者按自己的团队文化改写。

③ 冷层按需读取 — 需要细节才打开

做什么：热包只有摘要，当任务需要证据或细节时，冷召回按需打开完整来源（完整规则、历史 events/raw、项目主笔记、月度索引、session 日志）。

触发：双门槛——同时满足「历史/上次/纠正等召回信号」+「可检索的具体主题」才触发；纯确认语、复测元指令不打开。

怎么用：memory_recall 工具，或 python vault-guard/recall.py --query "<问题>" --cwd <目录> --force。exact + 中文 bigram BM25 + 元数据重排，输出 ≤4.2KB 冷包并附来源与 trace。

④ 授权写入 — 有持久价值且用户同意才写

做什么：只有「实质产出」（代码/文档变更、持久决策、用户偏好、数据口径、验收标准、下次仍需遵守的约定）且用户同意归档时，才走事务写入：拿租约锁 → 写 raw（只记事实不评价）→ 提炼归位（events/项目/rules/toolmap）→ 释放锁。

安全机制：30s 租约 + 5s 心跳单写者锁、before-image + SHA-256 前置 + manifest + receipt 多文件事务、raw 机械只追加（纠错必须 supersedes）、默认 dry-run、tools/pre-execute 强制确认。

怎么用：memory_write 工具（op=raw/replace/recover，apply=true 才落盘）。

⑤ 慢维护 — 机械体检 + 人工治理

做什么：定期（或怀疑记忆库不健康时）做两件事——机械体检：raw 缺口、体量超线、rules-core 同步、写锁状态；人工治理：规则毕业、冲突仲裁、过期归位、删除确认。

边界：govern.py 只收集证据与建议（重复/冲突/过期/体量/生命周期候选），永不自动删改；晋升/归档/删除永远需要人确认。

怎么用：memory_govern 工具，或 python vault-guard/govern.py --json --max-items 100。配合 check.py 的收尾门禁（--closing / --closing --expect-write）使用。

⑥ 轨迹复盘 — 证据驱动的质量反馈闭环

做什么：收尾时回溯会话轨迹，找三类点：错误（用户纠正 = 硬信号；AI 自评有自我辩护倾向）、error（仅频繁时写）、可借鉴。产出按「场景 → 错误 → 根因 → 先决动作」四字段模板的复盘候选。

复盘四要素（缺一不算做完）：①工具账本复盘（定量先行——tool-telemetry.json 各工具调用次数/错误次数/错误率/加权成本，与上轮快照做差值）；②错误复盘（定性——用户纠正硬信号/error/可借鉴，四字段模板）；③优化方案 + 派发询问；④会话临时文件清理。

账本双口径：快照必须记全局 + 工作区双口径——工作区口径须含 unknown 占比，unknown 异常高 = 归属失效信号，差值不可比时改全局口径。

证据来源：session 日志中的用户纠正信号 + evidence-ledger 插件的工具调用账本（谁的工具最常出错）。账本只作线索，不自动判错。

闭环：复盘出候选 → 给出降低工具错误率的方案 → 派发解决（单一任务 → 独立子 agent；优化点多 → 多 agent 团队按角色分工，依赖三问/文件所有权/交付即验收）→ 解决完成后解析会话轨迹写入 events；用户说「下次再处理」→ 跳过解决、直接写入 events。人工核验后，普通探索失败不沉淀；重复 ≥3 次的模式毕业进 rules-core——规则与事件回灌到下一次会话的热记忆，形成进化闭环。

怎么用：memory_trajectory_review 工具，或 python vault-guard/trajectory-review.py --cwd <目录>。配套安装 plugins/evidence-ledger/ 才有工具账本数据；多 agent 派发执行件见 plugins/agent-teams/（基于 NanmiCoder/dsh-agent-teams 的增强 fork）。

作为 DSH 插件安装（推荐，一行命令）

插件形态把记忆能力直接注册为 Agent 工具，并随 DSH 装配自动生效：

# 从 GitHub 直接安装（无需手动配环境/hooks/Vault 目录）
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:zhujunpeng12/dsh-memory-system

# 或本地开发安装
npm pack            # 生成 tarball
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add ./zhujunpeng12-dsh-memory-system-0.1.1.tgz

安装后重启 Harness，Agent 自动获得 6 个记忆工具，且每个新会话自动注入热记忆包（index.js 原生监听 pre-step，零手动 hooks 配置；DSH_MEMORY_AUTO_INJECT=false 可关闭）：

memory_write 默认只预览，apply=true 且经用户确认后才落盘；tools/pre-execute 钩子会强制弹确认。所有工具通过 MEMORY_VAULT / DSH_HOME 环境变量定位你的记忆库（不设置则用默认值，见下）。

轨迹复盘证据层（可选配套）：memory_trajectory_review 依赖工具调用账本（${DSH_HOME}/storages/tool-telemetry.json）。安装配套插件 plugins/evidence-ledger/（工具账本，零 inject）后，每个会话的工具调用与错误会自动累计，复盘才有数据可扫。不装则复盘只扫 session 日志中的用户纠正信号。

快速开始（3 步，装完即用）

1. 安装

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:zhujunpeng12/dsh-memory-system

重启 Harness。

2. 首次运行自动初始化（无需任何手动配置）

第一次会话自动完成两件事：

• 在默认位置 ~/.dsh-memory/ 创建记忆库骨架（memory/{events,index} + projects/ + 空 user_profile.md/rules.md），控制台打印 已初始化记忆库于 ...；
• 该会话首轮自动注入热记忆包（画像/规则/项目摘要/近期事件），开箱即有记忆。

不装 Obsidian 也能完整使用；记忆库是普通本地目录（Python 标准库 + Markdown，零外部依赖）。

3. 验证

让 Agent 执行 memory_gate（机械门禁检查）确认链路正常；之后每次会话自动带热包，需要细节时 Agent 会用 memory_recall 冷召回。

Vault 模式（可选）

想用 Obsidian 可视化时，设置环境变量指向你的 Vault，重启后记忆切换到 Vault：

$env:MEMORY_VAULT = "C:\Users\you\Documents\Obsidian Vault"

Vault 模式下把 templates/vault/ 骨架复制到你的 Vault（见 templates/README.md）。

独立脚本用法（不装插件时）

python vault-guard\bootstrap.py --cwd "C:\path\to\project" --max-bytes 14000   # 热包
python vault-guard\recall.py --query "继续上次的XXX" --cwd "C:\path\to\project" --force  # 冷召回

手动 hooks（可选，仅独立脚本用法需要）：参考 hooks.example.json 把 hook-first-prompt.py 挂到 UserPromptSubmit；插件用法已内置自动注入，无需此步。DSH_HOME 环境变量仍用于定位 DSH 运行时存储（storages/sessions 等），脚本自身互相调用则用包内相对路径——插件装到哪里都能跑，无需把 vault-guard 复制到 $DSH_HOME。

目录结构

├── index.js                    # DSH host 插件：6 个记忆工具 + 写操作护栏
├── package.json                # npm 包声明（dsh-memory-system）
├── dsh.plugin.json             # DSH 插件 manifest
├── cordis.patch.yml            # DSH bundle 装配补丁
├── vault-guard/
│   ├── bootstrap.py            # 热记忆包生成（≤14KB）
│   ├── hook-first-prompt.py    # UserPromptSubmit hooks：按 session 注入一次热包 + 冷包触发
│   ├── hook-session-start.py   # SessionStart 兼容桥（当前默认不启用）
│   ├── recall.py               # 冷召回：exact + 中文 BM25 + 元数据重排
│   ├── recall_trigger.py       # 召回信号双门槛判断
│   ├── check.py                # 机械门禁（开场/收尾检查）
│   ├── sync-core.py            # rules.md → rules-core.md 事务同步
│   ├── vault_lock.py           # 30s 租约 / 5s 心跳单写者锁
│   ├── vault-lock.py           # 锁的兼容 CLI（acquire/release/status）
│   ├── vault_tx.py             # 可恢复事务：before-image/哈希前置/manifest/receipt
│   ├── vault-write.py          # 授权写入 CLI（raw 只追加，dry-run 默认）
│   ├── rule-cite.py            # 规则引用计数（dry-run 默认）
│   ├── govern.py               # 只读治理扫描（重复/冲突/过期/体量/生命周期）
│   ├── trajectory-review.py    # 轨迹复盘候选（用户纠正 = 硬信号）
│   └── test_*.py               # 回归测试（unittest，无外部依赖）
├── plugins/
│   ├── evidence-ledger/        # 配套插件：工具调用账本（轨迹复盘证据层）
│   └── agent-teams/            # 配套插件：多 agent 团队编排（增强 fork，复盘派发执行件）
├── templates/                  # 脱敏记忆库骨架（10 分钟搭出自己的记忆系统）
├── hooks.example.json          # DSH hooks 装配示例
├── .env.example                # 环境变量示例
└── LICENSE

运行测试

# Python 引擎测试
cd vault-guard
python -m unittest discover -p "test_*.py" -v

# JS 契约测试（工具参数 → CLI argv 映射，仓库根执行）
node --test test_plugin_bridge.test.mjs
# 或一次性跑全量（等价 CI）
npm run check

测试全部使用临时目录，不触碰真实记忆库。

已知限制（预期管理）

• memory_write 默认是 dry-run（预览）：不显式 apply=true 且经用户确认，不落盘。「Agent 说记下了」≠ 真写入了——需要时用 memory_gate/查看 events 文件确认。
• 冷召回是 BM25 关键词检索，不是语义向量：适合精确/近精确匹配（专有名词、代码、日期、明确主题），对同义改写、长尾表达、跨语言召回有限；向量检索默认关闭（零依赖代价）。
• 单写者租约锁：同一记忆库同一时刻只有一个写者，多 Agent 并发写会串行化（等锁）。不适合多 Agent 高频同时写同一个记忆库——多写者场景请拆分记忆库或错峰。
• 项目隔离仅按 cwd 祖先匹配，无 git 分支感知：同一目录的不同 git 分支共享同一记忆库，分支间的记忆会互相可见。分支级隔离在路线图中（见下）。
• 热包按会话注入一次：会话中途的「新增记忆」不会自动进当前会话热包，需要时显式调用 memory_recall/memory_bootstrap 刷新。
• 轨迹复盘的定量维度依赖配套插件：不装 plugins/evidence-ledger/ 时只扫 session 日志中的用户纠正信号（定性），无工具账本数据。

路线图

• git 分支感知：记忆可绑定「仅在某分支生效」（对齐 dsh-memory-evolve 的分支隔离能力）
• 语义召回作为可选通道（默认仍保持零依赖 BM25）
• 多写者并发优化（当前单写者锁是正确性优先的设计取舍）

使用约定（方法论）

• 单一真相源：一条事实只有一个家（运行参数 → AGENTS.md；决策历史 → 项目笔记；当日流水 → events；跨项目经验 → rules），其他位置只放指针
• 写入授权：所有写操作先 dry-run 预览，明确授权后才 --apply；raw 只追加，纠错用 supersedes 而非覆写
• 治理默认只读：govern.py 只收集证据和建议，晋升/归档/删除永远需要人确认

许可证

MIT — 详见 LICENSE。版权所有 © 2026 zhujunpeng12。

引用与致谢

本项目由 zhujunpeng12 创建并维护。如果它帮助到了你——在你的产品里使用了它、基于它做了二次开发、或在文章 / 分享中引用了这套「六层记忆闭环」的理念——欢迎：

• 在你项目的 README、关于页或公开材料中署名致谢
• 通过邮件 312076183@qq.com 告知作者你的使用场景，作者很乐意看到它被用在真实环境里

MIT 许可不强制这些，但你的致谢是对开源最实在的回馈。

上游致谢：本仓库「轨迹复盘 → 多 agent 派发解决」的方法论受益于 NanmiCoder/dsh-agent-teams（MIT 许可）——一个为 DeepSeek Harness 提供多 agent 团队编排的插件。本仓库在其基础上实践并沉淀的增强方向：需求确认单门禁（brief 提交 + 面板确认 + 派活拦截）、编排纠错（依赖可改 / 队长可认领）、队长协议（渐进式验收 / 依赖三问 / 文件所有权 / 追加需求建任务）、UI 状态机（波纹相位 / 待命橙色态）等，供同样做多 agent 编排的同仁参考。感谢原作者的贡献。

免责声明

• 本仓库不含任何个人数据；记忆内容始终留在使用者本地
• 使用前请自行审查：部署前确认你的记忆库结构、hooks 装配与安全边界