li3-feng2-jie2/dsh-motion-memory

README 摘要

运动记忆（Motion Memory） 适配 DeepSeek Harness（DSH）的记忆管理插件：把会话中值得保留的内容自动沉淀为本地记忆文档，通过 对话跟踪 + 周期总结 维护一份"越用越懂你"的长期记忆。全程 本地存储、本地模型、可控可查 。 特性 - 四层记忆结构 ：当前活跃 → 周期 → 事件 → 原始对话，层层可溯源（ sourceChain 一路落到会话@轮次[:stepN]） - 对话跟踪 ：每轮结束自动把本轮内容压成记忆（含经验教训），累积进该会话聚合文件 - 周期总结 ：定时把未总结的活跃/重要/事件收拢压缩，防止记忆越积越多 - 关键词查重分流 ：写入前自动查同名/近似标题，同一实体更新、不同实体消歧新建并关联 - 引用转跳 ：记忆正文用 文字 等链接格式，页面点击即溯源 - 只读保护 ：事件/周期默认只读，用户明确确认才可强改；记忆污染可隔离回滚 - 无模型降级 ：不配模型也能用（用户消息引用累积 + 周期转正） - 多智能体归属、自动归档、CAS 并发、失败续跑等工程细节齐全 安装 1. 下载本仓库： https://github.com/li3-feng2-jie2/dsh-motion-memory 2. 把 plugins/ 下的内容放到 DSH profile 的插件目录： - motion-memory.js （记忆核心插件） - mm-settings/ （设置界面插件： index.js + client.js + package.json ） - motion-memory-modules/ （纯函数模块） 3. 把 mm-settings 挂到 profile 的 node modules/ ： - 方式 A（Windows 推荐）： mklink /J "你的profile\node modules\mm-settings" "你的profile\plugins\mm-settings" - 方式 B：直接把 mm-settings/ 目录复制到 node modules/mm-settings/ 4. 在 profile 的 cordis.patch.yml 里启用： 5. 重启 DSH ，记忆工具与设置界面随重启生效。 快速上手（3 步） 1. 按上面安装并重启 DSH； 2. 设置页 →「记忆管理员」→ 选一个本地模型（LM Studio / Ollama 加载的 7B 9B 足够，建议不要用付费模型，本工具每次调用都带记忆上下文，付费大模型成本高）； 3. 设置页 →「对话跟踪」→ 启用，间隔设 0（每轮）；正常聊天即可自动沉淀，过一段时间去对话页「记忆」面板看轮次总结 / 关键词 / 周期总结。 记忆结构（四层） 文档 - 设置与使用说明 （全部配置项、各功能工作原理、引用格式、工具一览）→ 见 S…

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