← DeepSeek Harness 插件
DeepSeek Harness 插件Manifest 有效
dsh-persona-memory
面向 DeepSeek Harness 的持久化人格与项目记忆插件,提供记忆工具、上下文注入、检索和 WebUI 设置页。
开发者工具Skills 与工作流
6GitHub Stars1Fork 数更新于2026-08-18
安装
$ dsh plugin --profile web add file:E:/GitHub/lian_dsh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。
dsh-persona-memory 是一个可安装的 DeepSeek Harness bundle,将长期用户、项目和失败记忆存入 Markdown 文件。它提供记忆管理工具、按请求注入提示词、全文及可选向量检索、自动学习与合并功能,以及基于 Web 的记忆管理界面。
核心能力
- 持久化保存 MEMORY.md、USER.md、failures.md、常驻指令和项目级记忆。
- 注册记忆读取、添加、更新、删除、重写和搜索工具。
- 在每次请求时将配置的记忆区块注入系统提示词。
- 支持 FTS5 检索及子串检索降级;可选向量检索会融合 FTS5 与向量排序。
- 提供 /standing 命令,以及用于记忆、索引、备份和插件配置管理的 WebUI 设置区块。
- 可通过 LLM 调用自动提取记忆、记录检测到的纠正为失败记忆,并合并超限记忆。
- 对写入内容扫描提示注入或数据外泄模式、疑似凭据字符串和不可见 Unicode 字符。
- 通过原子写入和写前文件指纹检查降低与外部编辑的共享记忆文件发生覆盖冲突的风险。
- 根据仓库文档,支持与 pi-hermes-memory 字节兼容的共享记忆文件。
适用场景
- 在 DeepSeek Harness 会话间保留用户偏好和持久事实。
- 为 Git 仓库或 worktree 保存项目专属的代理上下文。
- 在代理工作中检索既有记忆和已记录的失败经验。
- 通过命令或 WebUI 管理持久化常驻指令。
- 在 DeepSeek Harness 与 pi-hermes-memory 之间共享兼容的记忆文件。
适合谁
- 需要跨会话持久记忆的 DeepSeek Harness 用户。
- 希望在 DSH 中共享记忆文件的 pi-hermes-memory 用户。
- 需要项目级代理上下文和可检索经验记录的开发者或团队。
文档中可确认的限制
- 向量检索默认关闭。
- 本地向量嵌入首次使用需要下载模型;README 标注默认模型约为 80 MB。
- FTS5 不可用时,检索会降级为子串扫描。
- README 警告,在极端并发下 DSH 与 Pi 同时写入仍可能不安全,建议避免同时运行。
- 自动学习和自动合并依赖 LLM 调用,并使用可配置的超时设置。
- 远程嵌入需要配置兼容的 embeddings 服务端点和 API 密钥。
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、4 个开发依赖、7 个 Peer 依赖和 0 个可选依赖。
已声明 DSH Bundle
package.json 中声明了 DSH Bundle 元数据。
已声明许可证
GitHub 报告该仓库许可证为 NOASSERTION。
已获取 package.json
已获取仓库根目录 package.json,可用于 Registry 元数据检查。
源码可用
本次 Registry 快照已获取公开 GitHub 源码元数据。
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
- Quophic/dsh-persona-memory
- Registry 来源
- GitHub · dsh-plugin topic
- Registry 分类
- Plugin
- 源码检查
- 22e6d4c · 2026-09-16
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
- 6GitHub stars
- Fork 数
- 1
- 未关闭 Issue
- 3
- 最近提交
- 2026-08-18
- 最近发布
- 未发现 Release
相关 DSH 插件
综合核心能力、适用场景、插件类型、分类和 DSH Profile 进行相关性排序。