clearai-dsh
Clearailhc
以证据为准的研究用智能体预设：每一步只能靠系统核验过的观测推进，L3 以上的结论交给独立评估者，整场会话折成一份可重放的账本，并长成可浏览的领域本体。需要 DSH >=0.1.7-alpha.1。
我们跑过，装得上
npm 包JavaScript21 天前
1详情
dsh-memory
FuRongJun-1999/dsh-memory
白箱AGI架构探索：元认知（自我认知循环）、持续学习（知识飞轮）、世界模型（条件空间+语义时空图）、自我改进（自举纪律）、零LLM白箱管线与可审计信任护栏。
安装
把 dsh-memory 装进 DeepSeek Harness
装到哪
npm 方式
直接拉已发布的 tarball，不用克隆整个仓库，也不需要额外配置。如果你用的是别的 profile，把 `web` 换成对应的名字。
GitHub 方式 · npm 包
从 GitHub 装会执行项目自己的构建脚本，而 pnpm 默认拦着不让跑——先跑一次这条命令，pnpm 会打印出要加到 ~/.dsh/profiles/web/pnpm-workspace.yaml 里 `allowBuilds` 下面的那个 key。
桌面版有自己的 profile，叫 desktop，只认它自带的 dsh 命令——npm 装的 dsh 会直接拒掉这个 profile。先在应用菜单里点 Manage dsh Command… 装上这个命令，打开一次桌面版再彻底退出，跑下面这条，然后重新打开桌面版。
npm 方式
直接拉已发布的 tarball，不用克隆整个仓库。
GitHub 方式 · npm 包
从 GitHub 装会执行项目自己的构建脚本，而 pnpm 默认拦着不让跑——先跑一次这条命令，pnpm 会打印出要加到 ~/.dsh/profiles/desktop/pnpm-workspace.yaml 里 `allowBuilds` 下面的那个 key。
我们的实装是在 npm 版 dsh 的 web profile 里跑的，没在桌面版上跑过。
我们跑过之后
我们跑过，装得上
这里每条命令都在一次性容器里、对着干净 profile 真跑过，结果取自 harness 自己的记录，不是读源码猜的。 最近一次 8 天前，DeepSeek Harness 0.2.2-rc.1.
挂进你的 README
给维护者的：badge 取这条 listing 最近一次 sandbox 实测的结果，重跑之后它自己会变，读者点开就是这页的完整记录。
安装前须知
装 dsh-memory 之前，先看这几条
- 源码在这里： FuRongJun-1999/dsh-memory——已进入社区精选库，DSH 自带的插件市场就是从这儿装的。
- 开源协议：MIT。
安全
装 dsh-memory 会执行什么
- 构建脚本
我们这次实装里没有构建脚本被拦。
来源：我们在沙箱里的实装，DeepSeek Harness 0.2.2-rc.1，8 天前。
- 安装钩子
package.json 里没有 preinstall / install / postinstall 脚本。
来源：最近一次同步时读到的 GitHub 上的 package.json。prepare 没有记录——它只在从 GitHub 装时执行，被 pnpm 拦下时会出现在「构建脚本」那一行。
- README 里提到
shell 命令（bash、exec、spawn 之类）
来源：对 README 做的关键词匹配，只提示它可能碰到什么，不是代码分析。
这不是安全审计。上面是一次实装记录加两次文本扫描，没有人替你读过这个插件的代码。插件带着你 agent 的权限在跑。
AI 锐评
是什么 — 提供跨会话记忆基础设施，使对话自动沉淀为纯文本认知图。
谁该装 — 在使用 DeepSeek Harness 构建多智能体系统时，需要持久记忆能力的开发者适合安装此插件。 如果不使用 DeepSeek Harness 进行 Agent 开发，则无需安装此插件。
注意 — 沙箱实测通过，在全新 profile 中安装后被 harness 注册。 未发现明显的坑。 会执行 shell 命令来实现记忆落盘。
锐评 — 我会安装它，因为它实现了零 LLM 白箱流水线和可审计信任守卫。
grok-4.6 写的，只当参考，不当结论。里面说装得上或装不上，是在干净 profile 里真跑过的；其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。
dsh-memory 是做什么的
dsh-memory 是一个 DeepSeek Harness 插件，为 agent 提供跨会话的长期记忆。它把对话沉淀为可直接阅读和审查的 Markdown 认知图，原文保存在记忆根目录，检索索引只是可重建的派生数据。
DeepSeek Harness 插件通过 stdio MCP server 调用本地 md_cg。写入使用 cg(op=write)，经过规则闸门后落盘；查询可用 mdcg_recall、cg(op=route) 和 stg(op=timeline)。自动记忆会过滤子代理会话、中继消息和非用户来源，并把写入或跳过的原因记录到 ~/.dsh/logs/dsh-memory-hook-audit.json，不记录消息内容。未配置写入凭据时，guest 只能读取，不能保存新记忆。
适合需要可审计、可共享、跨会话记忆的 agent。它会启动本地 Python MCP 进程并接触终端，还要求 Node >=22.19、兼容的 DeepSeek Harness 和 Python；如果已有会话存储足够，或不接受文件型 Markdown 数据与本地进程，不应选择它。
dsh-memory 的文档
dsh-memory 的配置
DeepSeek Harness 在 profile 配置中加载插件。mdcg.root 为空时使用 ~/.dsh/.dsh-memory/data/mdcg；自定义路径必须是绝对路径。identity 指定身份，tools 默认为 core，提供 cg 和 stg；brain 或 all 可启用更多工具，all 包含 mdcg_*。不要把 data/mdcg 这类包内相对路径作为根目录。
dsh-memory 的命令
npx @furongjun1999/dsh-memory init 交互式生成配置，并在当前目录写入 lingshu-mcp-snippet.json。-- 后可传 --end、--root 和 --python，执行非交互配置。该命令只生成配置，不创建目录、不启动服务、不写库。直接检查 MCP 可运行 python -m md_cg.mcp_server（Windows）或 python3 -m md_cg.mcp_server（Linux、macOS）。
dsh-memory 的环境要求
DeepSeek Harness 内核要求 >=0.1.2-rc.1，README 记录已验证至 0.17.2；Node 要求 >=22.19。已测试 Python 3.12.10、3.13.14、3.14.7（Windows）。运行时无第三方 pip 依赖；插件在 Windows 默认选 python，Linux、macOS 默认选 python3，可用 MDCG_PYTHON 覆盖。
dsh-memory 的行为与限制
写入通过 cg(op=write)，读取使用 mdcg_recall；guest 可读但不能写。更新代码后必须重启常驻 MCP 进程。cg(op=info) 的 stale_on_disk 或 restart_required 为 true 时，说明进程需要重启。记忆是真实文件中的 Markdown，而不是不可审查的向量存储。
根据项目自己的文档整理，会跟着上游更新。两边对不上时以源码仓库为准—— 去 GitHub 看原始 README
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提供 /pua，在 Agent 失败后促使其换方法，并在宣称完成前核验收据；含 15 种公司风格、角色模式、全局与会话设置，以及可选验收循环（直到验收命令通过、达到迭代上限或用户取消）。
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icyaaaww
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让 agent 不定期醒来的插件：默认 60 分钟一次，上下浮动 20%（48~72 分钟）。按你设的兴趣范围上网逛逛，看到的东西存进本地素材池，顺手维护一份你的兴趣画像。攒够值得说的，就往你绑定的会话递一份短素材——说不说、说哪条，交给那个会话里的 agent 按眼前处境定。静默时段、忙时窗口、每日上限、冷却都在代码层判；判别说时，闸门之后的决策与表达两相不再调用模型（闲逛相在闸门之前，另算）。支持 Windows、Linux 与 macOS（Linux / macOS 为最小支持）。
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