DeepSeek Harness 插件Manifest 有效

dsh-mnemosyne-memory

为 DeepSeek Harness 提供跨会话长期记忆、向量语义检索和 LLM 反思的持久记忆插件。

开发者工具Skills 与工作流

1GitHub Stars0Fork 数更新于2026-08-25

源码

安装

$ dsh plugin --profile web add $(pwd)

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-mnemosyne-memory 是针对 DeepSeek Harness (DSH) 设计的长期记忆与知识沉淀插件。它为 AI Agent 提供持久化跨会话记忆、向量语义检索、定期 LLM 反思、知识页面自动生成与增量刷新，以及 Git 历史与代码库测绘导入能力。支持通过 Ollama 进行完全离线本地部署，也支持 Google Gemini、OpenAI 和 DeepSeek 等云端向量模型。

核心能力

跨会话记忆持久化，记录决策、洞察与上下文
基于向量与关键词的语义记忆检索（mnemo_recall）
基于 LLM 的周期性自动反思与知识提炼
知识页面自动生成与增量差异更新（Delta 刷新）
代码库配置文件测绘与 Git 历史提交自动注入
支持本地 Ollama 离线嵌入及 Gemini、OpenAI、DeepSeek 等云端接口

适用场景

跨会话保持项目架构决策与开发偏好，避免重复上下文输入
导入 Git 提交记录和历史会话，辅助 AI 理解项目演进过程
在离线或隐私敏感环境中使用 Ollama 提供本地向量检索

适合谁

需要长期记忆与上下文沉淀的 DeepSeek Harness 开发者
构建复杂长程任务的 AI Agent 工程师
追求数据本地化与离线检索的开发团队

文档中可确认的限制

依赖 Node.js >= 18 及 DeepSeek Harness >= 0.1.0-rc.7
使用本地向量时需要安装并运行 Ollama 及其嵌入模型
使用云端向量或反思模型需配置相应的 API Key

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 1 个运行依赖、0 个开发依赖、2 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: fjzzwxp/dsh-mnemosyne-memory
Registry 来源: GitHub · dsh-plugin topic
Registry 分类: Plugin
源码检查: e98a92b · 2026-08-26

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: 1GitHub stars
Fork 数: 0
未关闭 Issue: 0
最近提交: 2026-08-25
最近发布: 未发现 Release