libiwolve/dsh-experience-library

README 摘要

dsh-experience-library — 更有经验的 DeepSeek English 中文 meow-memory 让你的 AI 记住,我让你的 AI 记住"对的做法"。 本项目的方法论与调度机制深受 dsh-meow-memory(@Phant0Meow) 启发: 全自动空闲派发机制参考了它的 dream 调度(窗口表 + idleMinutes + 租约防重),并作为 适配器 对接它的 lesson 层。 思路起点:记忆插件解决"记住",而本插件解决"记住 对的做法 "——验证过滤幻觉,固化可复用的操作流程。 为什么需要它 - meow-memory 解决" 记住 "(陈述性记忆);经验库解决" 记住对的做法 "(程序性经验,验证过滤幻觉) - 三层检验 :层1 清单可见 → 层2 触发翻书 → 层3 至少 3 个新会话抽样且成功率 ≥2/3 = "已验证" - 双轨判定 :结果导向为主(行为正确 + 一次成功即通过)+ 措辞指纹为辅(技能书签名句,如"先查地图,再下铲子") - Benchmark 验证 :复杂任务上经验库成功率 100% vs 裸环境 60%、耗时快 4.7 倍、thinking 降 77%(详见 Benchmark 章节) 经验分层(重要) 层级 内容 说明 核心经验(机制) locate-index-guide(按索引找文件,即"读 index.js 那个")+ 未来将加入的"偷懒 skill"(路由:任务先翻经验目录再决定调用哪本) 经验库 运行机制本身 依赖的经验,项目自带 试验经验(示例) skills/ 下 10 本技能书(YAML 引号/会话日志修复/插槽注册/信封/沙箱/晨报/壁纸/插件三关/benchmark 设计/位置索引) 供复现 benchmark 与演示 ,内容来自本项目开发实战;你可以在 /.dsh/skills/ 积累自己的经验,机制会帮你自动沉淀 核心思路 :经验库不限定技能书内容——它提供"采集 → 加工 → 验证 → 固化 → 翻书"的闭环,书本身由你的使用过程自动积累。仓库里的 10 本只是 试验经验 (可复现的样例),你自己的经验库会随使用增长。 功能(零件图) 零件 说明 1 实时采集 session/event 全量事件流,每轮 turn/end 打标落盘(零 token) 2 定时聚合 30s 全量重算 stats.json ,GET /experience-library/stats 现算 3 半自动加工 experience refine 工具(list/done)把 pending 队列提炼成技能书 3b 全自动派活 空闲检测(借鉴 meow-memory dream 调度,独立重写),error/search 攒批自动发任务提炼 位置索引 locate-index.jso…

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