DeepSeek Harness 插件Manifest 有效

dsh-layered-memory

面向 DeepSeek Harness 的 L0~L3 分层蒸馏长期记忆插件，支持前置召回注入与本地/远程语义检索。

UI 与效率开发者工具Skills 与工作流

10GitHub Stars1Fork 数更新于2026-08-27

源码项目主页

安装

$ dsh plugin --profile web add dsh-layered-memory

插件能力与用途

基于公开仓库快照由 AI 辅助整理，内容必须有源码依据；它不等同于兼容性验证或安全验证。

源码有据

dsh-layered-memory 为 DeepSeek Harness 提供跨会话持久记忆能力。采用 L0 原始对话捕获、L1 原子事实抽取、L2 场景块整合到 L3 用户画像蒸馏的四层管线；在模型执行前自动召回并注入上下文，支持日常、工作、智能与关闭等会话级档位，并集成了 BM25 全文检索、本地 ONNX 量化模型和远程 Embedding 向量检索能力。

核心能力

L0~L3 四层蒸馏管线：覆盖原始对话捕获、原子记忆、场景整合与画像蒸馏
模型 pre-step 执行前自动召回注入相关记忆，支持同会话去重与时效加权
注册 memory_search、conversation_search 与 memory_read_scene 记忆检索工具
三态语义检索体系：纯 BM25、内置白名单本地 CPU ONNX 推理及远程兼容端点
可视化设置页面板：提供会话档位切换、蒸馏按层回退路由链与 Token 成本明细看板

适用场景

跨会话自动记录用户偏好、项目背景与工作习惯，新会话自动衔接上下文
隔离工作与日常会话记忆，避免不同场景的信息串扰
在长周期任务中降低模型重新探测的交互轮次与 Token 消耗
在无外网 API 依赖的情况下通过本地模型实现私有化语义记忆检索

适合谁

需要跨会话上下文记忆与个性化偏好持久化的 DeepSeek Harness 用户
从事复杂多轮开发任务、需要 Agent 具备结构化场景记忆的开发者
关注蒸馏开销与模型路由容灾的团队用户

文档中可确认的限制

运行环境依赖 Node.js >= 22.16.0
启用语义向量检索需额外下载约 100~560MB 的本地 ONNX 模型或配置外部 Embedding API
后台记忆抽取与蒸馏会产生一定的宿主 LLM Token 消耗

DSH 兼容性

DSH Plugin 针对具体版本记录的运行验证证据。没有结果只代表我们尚未测试，不代表不兼容。

尚未测试目前还没有发布运行兼容性测试结果。

安全信号

来自包元数据和源码检查的客观信号。这些信息用于辅助判断，不代表绝对安全保证。

依赖数量

package.json 声明了 4 个运行依赖、14 个开发依赖、8 个 Peer 依赖和 0 个可选依赖。

信息

已声明 DSH Bundle

package.json 中声明了 DSH Bundle 元数据。

信息

已声明许可证

GitHub 报告该仓库许可证为 MIT。

信息

已获取 package.json

已获取仓库根目录 package.json，可用于 Registry 元数据检查。

信息

源码可用

本次 Registry 快照已获取公开 GitHub 源码元数据。

信息

来源与 Registry 记录

展示此条目的公开来源、Registry 分类与最近一次源码检查信息，并与运行验证结果明确分开。

源码仓库: JunNanLYS/dsh-layered-memory
Registry 来源: GitHub · dsh-plugin topic
Registry 分类: Plugin
源码检查: 08b6109 · 2026-08-27

本页面基于公开源码信息独立收录。DSH Plugin 与 DeepSeek 及插件作者均无隶属关系；安装前请始终以作者仓库中的最新说明为准。

仓库活跃度

GitHub Stars: 10GitHub stars
Fork 数: 1
未关闭 Issue: 2
最近提交: 2026-08-27
最近发布: 2026-08-27