M-24rjgc/dsh-memory

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Mneme · dsh-memory Mneme（Μνήμη，记忆女神）是一个完完全全建立在 DeepSeek Harness（DSH）之上的记忆系统。 范式一句话： 记忆不是数据库，而是一个编译器：唯一持久化的是 DSH 事件日志（经验源码），记忆是由可组合编译 pass 从 (经验日志, 时空坐标, 任务) 编译出来的、带溯源与证据条件的可执行上下文。 规划中的每一层都已实现，没有“未来工作”占位：事件源、投影、版本/证据分析、LLM 抽取与整合（opt-in）、向量/图候选索引、上下文重建、反馈回路、分层分配、链接演化、结构化技能生成。LLM 相关 pass 需要 provider / model 配置；未配置时保持 keyless 确定性路径。 - 记忆账本本身是一个 DSH Session （事件溯源、可持久化、可检索、可 fork、可压缩）； - 记忆操作是账本里的 user/message 表面事件 ，机器载荷放在 merge-extensible 的 kind: 'memory' source 中； - 遗忘、整合与 versionKey/函数谓词冲突遮蔽都用 DSH 原生 surfaceOp: replace ；旧修订永存， memory trace 可追溯； - 召回 = replay/vector/graph 候选发现 → 版本/证据检查 → 命中内容/片段/原文 reinstatement → 以 DSH 预置的 form: 'recall' 呈现； - 语义/程序/前瞻/情景/元记忆是 同一 IR 上不同编译 pass ； - 程序记忆经 emit-skill 编译为结构化 SKILL.md，注册进 ctx.skills 。 详细设计见 docs/design.md 。 编译 pass 包 角色 @dsh-memory/ir Service Definition：MIR、 ctx.memory 、纯 fold、ledger 会话、索引器注册、分层分配 @dsh-memory/index-replay FTS/字面检索 + 原文窗口 reinstatement @dsh-memory/index-vector 向量候选索引（确定性向量，可选远程 embedding） @dsh-memory/index-graph 事实图谱候选索引（PPR 式扩散） @dsh-memory/lower 确定性 lowering： session/event → MIR @dsh-memory/extract RecMem 复发门控的 LLM claim 抽取 @dsh-memory/solve 版本消解 + 证据条件 + 函数谓词冲突 @dsh-memory/optimize TTL 遗忘 + 最低激活整合 + 预算硬限 @dsh-memory/con…

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