Phant0Meow/dsh-meow-memory

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meow-memory 🐱📝 中文 English MIT License : : : : : : 为 DeepSeek Harness（DSH）打造的跨会话记忆插件。 核心理念 ：每个工作区维护一份结构化记忆数据库（ .dsh-meow/memory.db ，基于 node:sqlite ）。 静态记忆手册（数据总览 + 工具用法 + 写作准则）以固定 section 的形式放在 system prompt 里—— 文本恒定，因此不会破坏 LLM provider 的 KV/上下文缓存。动态内容（soul/user 全量、设计原则、 记忆导引）作为 第一条用户消息的前缀 注入，且首轮只注入长期记忆、不做关键词命中； 从第二轮起每条用户消息做关键词命中（top-2）。模型按需用 memory search / memory project 深入检索。每个窗口由自己的主 agent 在夜间（"dream"）整理记忆 （本窗口建立 + 提取过的记忆），以窗口最后一次对话时间戳冻结其知识。 ✨ 功能特性 - 七层记忆 （ soul = AI 自身 / user = 用户基本信息与偏好 / project = 项目信息， 含 subcategory （overview/structure/decisions/quotes/ops/todo）/ fact = 原子事实 / lesson = 教训与纠正 / topic = 进行中的讨论话题，带目标句 / rules = 设计原则与行为准则）。 每层一张 SQLite 表，UUID 带时间前缀，id 顺序即创建顺序。 - 首轮注入（长期记忆块） ：第一条用户消息前注入固定格式 ===== 长期记忆 ===== → 【关于你】 （soul 全量）→ 【关于user】 （user 全量）→ 【设计原则】 （全局 rules 且 importance≥2，少而精的命令式准则）→ 【记忆导引】 （用法说明 + 「用户的所有 project」动态列表，供 memory project 选用）→ ===== 长期记忆结束 ===== + 本轮用户prompt： 。 首轮不跑关键词命中 （命中从第二轮起）。 即使首条用户消息与插件通知消息同批到达（如 approval policy 变更通知），快照仍注入到 真实用户消息上、命中绝不提前。 - 每消息关键词命中 ：从第二条用户消息起，每条真实用户消息都检索 fact/lesson/rules/topic（范围 = 全局 + 当前 project 锚定），top-2 命中以 「可能相关的记忆，仅供参考：」前缀注入。命中基于 条目关键词 （LLM 提取或自动 bigram）而非全文——全文匹配噪音大。打分 = 交集分 × idf × 覆盖率 × 艾宾浩斯衰减 （按记忆时间戳）× imp…

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