dsh-mneme

dsh-mneme

给 DeepSeek Harness 的跨会话记忆插件：让 Agent 记住你、记住项目、自动整理记忆。Mneme（Μνήμη）——希腊记忆女神 Mnemosyne 之名，掌管记忆与梦境，正如 autoDream 在后台巩固记忆。

dsh-mneme 是一个 DeepSeek Harness (DSH) 插件，为 Agent 提供持久的跨会话记忆能力。它借鉴了 Claude 的 Dream 机制 与 cc-haha / Claude Code 的 autoDream 记忆巩固功能——不仅存储记忆，还会自动巩固（去重、合并、冲突裁决、摘要生成），让记忆库越用越精炼。完整溯源与致谢见文末「🙏 致谢」。

⏱️ 30 秒理解

一句话：给 Agent 装上跨会话记忆——记住你、记住项目，并在后台自动整理，越用越懂你；v0.8.0 起记忆可按 agent 与工作区隔离（scopeEnabled），多 Agent / 多项目互不串台。

① 写入 · ② 存储 · ③ 进化 对话中模型主动记录（memory_save，可带敏感度与事件时间）；会话结束自动提炼（autoSummarize） · SQLite 主库 + 人类可编辑 Markdown 镜像；实体 / 属性 / 时间轴三层结构化；记忆带 agent / workspace / 敏感度 / 发生时间标注 · 新会话自动注入相关记忆（按当前作用域加权，strictScope 开启后显式收窄的归属硬隔离）；autoDream 后台去重 / 合并 / 归档，冲突冻结待人工裁决

# 30 秒上手
dsh plugin --profile web add @modusensus/dsh-mneme
dsh web

它不是什么（边界声明）：

• 不是向量数据库——语义搜索是可选增强，默认零额外依赖
• 不替代会话日志——它存的是「值得跨会话记住的」精炼知识
• 不改变模型本身——进化的是记忆库与每次注入的上下文
• 删对话 ≠ 删记忆——记忆是跨会话的全局知识（v0.7.11 起不再与会话绑定），删除会话不影响已存入的记忆

✨ 功能

记忆存储（SQLite + Markdown 镜像）

• SQLite 主存储：~/.dsh/memory/memory.db，node:sqlite 内置，零原生依赖
• Markdown 镜像：按类型分文件（preferences.md / projects.md / decisions.md / history.md / summary.md / patterns.md / pitfalls.md / constraints.md / rejected-solutions.md），文件头是 YAML frontmatter（type / generated.by / generated.at / covered / coverage / tags）。人类可读，条目标题与正文可手工编辑（人工修改优先合并回库）；文件头与条目元数据行由机器维护
• 9 种记忆类型：preference 偏好 / project 项目 / decision 决策 / history 历史 / summary 会话总览 / pattern 模式 + 编码记忆三型 rejected_solution 被否方案 / pitfall 踩坑 / constraint 约束（v0.7.13 起，codingRetrospect 默认关；v0.7.11 近重写已收窄删除 user/fact 两型）
• 镜像同步状态机（v0.3.6+）：mirror 与主库强一致，用 generation（期望轮次）/ applied_generation（已应用轮次）建模同步债务
• 业务写操作在自身事务内原子递增 desired generation——崩溃在 COMMIT 后、渲染前，重启也能凭 durable 债务恢复，绝不静默跳过（v0.3.8）
• generation 用 SQLite 原子语句递增，多进程并发零丢失；带 CHECK 上界，负数/溢出拒绝
• 逐 type 记录 committed / failed / pending 回执，健康端点区分 ok / degraded / unknown
• 状态写失败不静默：同步失败落日志并留债务，重启自动收敛

模型工具（9 个）

工具 · 功能 memory_save · 记录一条记忆（自动按标题去重合并；v0.8.0 起去重键含 agent/workspace/scope 作用域，可选 sensitivity / occurred_at 参数） memory_search · 全文搜索（中文子串友好，可启用向量语义搜索；可选 occurred_from / occurred_to 按事件发生时间过滤） memory_list · 按类型分页列出（include_archived=true 可查看已归档；可选 occurred_from / occurred_to 时间过滤） memory_get · 读取单条记忆完整正文（v0.7.25，按 id；memory_search / memory_list 命中后读全文） memory_update · 修改已有记忆 memory_delete · 删除记忆（按记忆 ID 精确删除） memory_forget · 抑制注入（降权不删除，可恢复） memory_archive · 归档/恢复记忆（v0.2.5；归档后隐藏于列表/搜索/注入/整理，archived=false 可恢复） memory_runtime · 本地推理运行时的状态 / 供给 / 校验（v0.7.32，自管运行时三档取件）

自动注入 + 会话摘要

• 自动注入：新会话开局注入记忆摘要（summary 优先 + 少量高重要性条目）
• 会话摘要：turn/end 时用 LLM 提炼本次会话的偏好/决策/教训，自动入库（过滤 plugin 注入上下文，避免污染）

autoDream 自动记忆整理 🧠

溯源：autoDream 的理念源自 Claude Code 的 Auto Dream 记忆巩固功能（Anthropic，Memory 2.0 的后台整理子代理），其「离线巩固」思路与 UC Berkeley & Letta 的 *Sleep-time Compute* 论文（arXiv:2504.13171）一脉相承。dsh-mneme 将其引入 DSH 插件生态，并发展为自己的实现——K-Means++ 聚类预分组、类型化决策清单与可回放的 sha256 摘要审计链，详见文末「🙏 致谢」。

• 触发：记忆数 > 10 或总字符 > 5000 时，异步自动触发（不阻塞写入）
• 决策清单式整理：LLM 输出 keep / merge / archive / conflict / update 决策清单，服务端校验后逐条应用
• merge：合并主题相近的条目，保留信息最完整者
• archive：归档过时/冗余条目（可恢复，不物理删除）
• conflict：裁决矛盾信息，胜者保留、败者归档并追加溯源注释；conflictFreezeEnabled（默认关）开启后矛盾对不自动裁决，改为冻结进冲突队列（状态页并排对比，人工选保留方，#166）
• update（v0.2.1）：直接修正单条记忆的过时/错误内容（单 id / 必须实际变化 / 非 summary / 24h 保护 / 每次 ≤2）
• 失败追踪（v0.2.1）：用户纠正记忆时写入 failure_memories 表（旧值/新值），为后续自进化积累数据
• 摘要生成：整理后生成"记忆库总览"（单一实例），作为下次会话的优先注入
• Fail-safe：非法 LLM 输出（未知 id / 非法 action / 越界 importance / 跨类型合并等"单条非法"决策，Issue #26）默认跳过该条并应用合法子集（run 记为 degraded），绝不破坏记忆库
• 裁决审计：每次运行写入 dream_runs 审计表（输入快照 sha256 digest + 完整输入快照 + 决策清单 + 逐 id 去向 + receipt），可离线回放；merge / conflict / update 幂等应用，重放/并发重复执行无累积副作用；update 记录 _before 快照

dreamMaxTokens 调优指南

默认 131072（即上限，#135）已为思考型模型预留推理+正文的双重预算（部分思考型模型仅推理就可能消耗 8k+ token），常规记忆库无需调整。若记忆量大（数万字符以上）且正文仍被截断，优先按下方「巩固模型分类声明」换非思考模型 / 配 dreamReasoningEffort 压低思考，再考虑调大输入侧上限（如 distillMaxChars）——dreamMaxTokens 本身已无上调空间。

若使用思考型模型（如 deepseek-v4-flash / DeepSeek-R1 类），模型可能把全部预算花在 reasoning 上导致正文为空（日志出现 no json array in llm output）。#135 修复后：未配置 dreamReasoningEffort 时会自动取模型支持的最低档发流（不再省略字段让模型自带默认档——v4-flash 系默认 high——顶上烧光预算），默认配置即生效；显式 none = 不发送字段用服务商默认，off/low/medium/high 原样传递，模型不支持的档位自动换用（拒绝原因记入 llm_audit）。正文仍为空时配置 dreamProvider/dreamModel 指向非思考模型（dreamMaxTokens 默认已是上限 131072，无上调空间）。sleep 侧对应 sleepReasoningEffort。

巩固模型分类声明（settings panel「巩固模型」= dreamProvider/dreamModel，睡眠侧对应 sleepProvider/sleepModel）：

模型类别 · 例子 · 说明 非思考模型（推荐） · glm-5-2 类等 · 无 reasoning 声明；即使配了 effort 被 harness 拒绝，fallback 去掉字段重试即成功。空体风险最低 思考模型（需实测） · deepseek-v4-flash-ga 等 v4-flash-ga 系 · 默认开推理，可能烧光 token 预算返回空体；部分型号（如 v4-flash-ga）在 harness 侧被声明为不接受任何 reasoning effort（去掉 effort 时 harness 的 defaultEffort 会顶上来再次拒绝）。v0.7.26+ 已根治：resolveDreamEffort 发流前探测模型支持的档位，不支持的配置档位自动换用模型默认/首个支持档位，声明无 reasoning 能力的型号则省略字段。选用时建议配 dreamReasoningEffort 实测（未配置时自动取最低档），不行就换非思考模型

Sleep Mode 系统级睡眠 💤（v0.4.0，opt-in）

从 autoDream 的"被动阈值触发"升级为"主动定时维护 + 分层压缩"。系统空闲 sleepIdleMinutes 分钟自动执行深度维护，默认关闭（sleepModeEnabled: false），开启后行为：

• 可中断：AbortController 实现，用户恢复活动即中止当前周期（noteWrite 重置空闲计时 + 中断信号）
• 串行安全：睡眠周期走 service.enqueue 串行队列，与 autoDream 严格不重叠；minRefTimeMs 防止快照后被召回的记忆被误降级
• 四阶段深度维护：

1. conflict_resolution：全库冲突消解，strictness 三级可配（gentle 0.92 / normal 0.85 / aggressive 0.75）
2. archival_demotion：按 last_accessed_at 分层——30 天未召回压成摘要（原文进 _full_content，可无损恢复）、90 天完全归档
3. pattern_discovery：LLM 扫描近期记忆提炼规律，产出 type=pattern 记忆，evidence 强校验防伪造
4. relation_completion：检测孤立实体并补全隐含关系（共现 related_to / 项目 part_of / 技术 depends_on）

• Fail-safe：每阶段独立 try/catch，LLM 故障只跳过对应阶段；无 LLM 路由时纯规则降级（demotion/relations）照常执行
• 审计延续：睡眠周期写入 dream_runs，run_type='sleep'，与 autoDream 共用审计表可追溯

配置详见 docs/SLEEP.md；迁移说明见 docs/MIGRATION.md。

官方设置面板 → 「记忆库设置」→「记忆」标签：按类型浏览、全文搜索；启用向量搜索后可用「语义」切换做向量召回。

用户设置（画像 / 规则）与自定义指令 ⚙️

官方设置面板 → 「记忆库设置」标签：

• 用户画像：一段自由文本描述用户自己（角色、背景、偏好），每轮注入到系统提示，让 Agent 始终遵循
• 规则：Agent 必须遵守的行为规则列表（如"回答先给结论"），同样每轮注入
• 自定义指令：注册斜杠命令（/名称 [补充说明]），触发时把用户定义的指令内容作为一条用户消息提交给当前 Agent，命令后缀会作为补充说明一并提交；界面仅显示提交回执（宿主不支持 followup 提交时退回旧行为，指令原文会显示在界面，便于复制后手动发送）。命令持久化到 SQLite，启动时自动注册到 DSH 命令表，增删实时生效

画像与规则通过独立的 [用户设置] 注入区块（优先级高于记忆库），即使记忆为空也会注入。

向量搜索（语义搜索）🔎

可选能力：接入 OpenAI 兼容的 embeddings API，让搜索能命中字面不同但语义相近的记忆。

配置：官方设置 → 「记忆库设置」→ 滚动到底部「向量搜索」区块：

字段 · 说明 启用向量搜索 · 总开关；开启后记忆面板出现「语义」切换 API 地址 (Base URL) · OpenAI 兼容端点，如 https://api.openai.com/v1；也支持 SiliconFlow、智谱、本地 Ollama 等 API Key · 对应服务的密钥 模型名 · embedding 模型，如 text-embedding-3-small、text-embedding-v3、bge-m3 等

保存配置后点「重建索引」，为已有记忆批量补建向量（新写入的记忆会自动嵌入）。之后在记忆面板输入查询并点「语义」，即可用向量召回语义相关结果；向量服务不可用时自动回退全文搜索。

⚠️ 密钥仅保存在本机 ~/.dsh/memory/memory.db 的 user_settings 表，不会上传，也不会写入代码仓库。

需要 embedding 而非 rerank 模型：如阿里云 text-embedding-v3 可用，qwen3-vl-rerank 是 rerank 模型（不走 /embeddings）。

语义增强（Semantic）🧠

v0.2 起新增完全离线的语义记忆引擎（本地模型 + 精排 + 聚类）：

• 本地 Embedding：三后端可选——ONNX（Xenova/bge-small-zh-v1.5，离线）/ Ollama / OpenAI 兼容，失败自动逐级降级，最差回退关键词搜索
• Rerank 精排：Xenova/bge-reranker-base 对召回候选交叉编码精排，提升 Top-K 准确率
• autoDream 语义增强：对记忆向量聚类（clusterMemories），自动发现主题相近 / 疑似矛盾的记忆，巩固更精准
• 搜索流水线：混合召回（关键词 + 向量）→ Rerank → Top-K
• 自管运行时：本地推理的依赖闭包（@huggingface/transformers + onnxruntime-node + sharp，从宿主收编时本机实测 49 个包 / 约 393MB）可收编到 ~/.dsh/mneme/runtime/，与 profile 的依赖图解耦——由于 profile 是所有插件共用的依赖图，这份闭包留在此前的位置会让「安装任何插件」都替它重走一遍整条依赖链；收编优先硬链接，同盘时几乎不额外占盘。@huggingface/transformers 已从 dependencies 降为可选 peer，因此安装插件不再携带它；正在使用本地嵌入的用户请先按文档收编，否则升级后本地嵌入不可用（读写信道不受影响）
• 取回运行时的三条来源：① 收编本机已有（零网络、同盘硬链接）→ ② 本地 .tgz 目录（runtimeTarballDir，某个包网络下不到时用）→ ③ npm registry（runtimeMirror 可换镜像），按随包发布的 runtime-manifest.json 逐个取并先校验 sha512 再落盘（win32-x64 实测约 33 个包 / 2142 个文件 / 数百 MB；清单平台无关，一份覆盖 win32/darwin/linux × x64/arm64；剔除 onnxruntime-web——Node 构建从不 import 它）。面板「向量索引」卡片在不就绪时会给出这段代价说明并提供一个按钮；不想开面板也可以让 agent 用 memory_runtime 工具（status / provision / verify）代做

配置只需在 cordis.patch.yml 里设置 embedProvider（默认 openai，保持 v0.1 行为；改为 local 即离线）。升级无需迁移数据。

node scripts/mneme-runtime.mjs status    # 运行时在哪、来源、结构是否完整（不加载模型）
node scripts/mneme-runtime.mjs adopt --from ~/.dsh/profiles/<profile>/node_modules
node scripts/mneme-runtime.mjs verify    # 真加载运行时并跑一次推理

三个命令的退出码为 0 健康 / 1 不健康 / 2 用法错误，便于脚本 gate；--json 输出机器可读结果。运行时不可用时不会崩——检索降级为关键词/BM25，读写不受影响。详见 本地模型部署指南 §2.5。

实体结构化记忆（Entity Gene）🧬

v0.3.0 起新增记忆基因层：从记忆里抽取命名实体、带时间轴的属性、实体间关系，让搜索从"字面关键词"升级为"按实体/属性精确召回"。

• 三表：entities / entity_attrs（valid_until 快照式时间轴）/ entity_relations，旧库打开自动建表，幂等无迁移成本
• 自动抽取：entityExtractionEnabled=true 后，新写入的记忆 fire-and-forget 触发 LLM 抽取（同名实体去重、属性存时间轴、关系追加；失败绝不阻塞写入）
• 实体搜索（searchMemories 前缀路由，entitySearchEnabled 默认开）：
• entity:阿尔托 → 属性精确关联的记忆（_score 1.0）排在关键词提及（_score 0.7）之前
• attr:国籍=芬兰 → 精确匹配该属性值的记忆
• attr:国籍 → 该属性键的全部当前有效记忆（value 为空契约）
• autoDream 联动：update 决策写 supersedes 自引用（属性版本被替代）；merge 决策把 loser 的属性归属迁移到 keeper（keeper 已有同键当前值则失效）

📖 详见 实体结构化记忆设计 · 语义增强架构 · 本地模型部署指南 · 从 v0.1 升级说明

记忆质量过滤 🧼（v0.4.6，默认开）

写库前对每条记忆做启发式质量打分（纯函数，无 I/O、无共享状态）：元记忆词汇（谈论记忆系统本身）、自指类型标签、内容过短、重复度高、与近期记忆近似重复都会扣分（0-100）：

• score ≥ 60：正常存储
• 30 ≤ score < 60：quality_score 落库，注入排序改为按 importance × quality/100 降权（degraded）
• score < 30：归档并标记 low_quality——仍可显式搜索召回，只是永不自动注入。例外（#135）：importance ≥ memoryQualityFilter.exemptImportance（默认 4）的记忆只降权不归档——评分与信号标签照常落库，归档决定不再静默越过用户标注的重要性

memoryQualityFilter.enabled 可整体关闭，archiveThreshold / degradeThreshold / minContentLength / exemptImportance（1=全部豁免，5=仅最重要豁免）可调。此外更新记忆（memory_update 等）不会抹掉系统信号标签（low_quality / duplicate / meta / self_referential / repetitive / short_content）——它们是「为什么被降权/归档」的审计线索，与用户自传标签并集保留（#135）。

LLM 消耗审计 📊（v0.4.6，默认开）

每次后台 LLM 调用都会写入 llm_audit_logs 表：tokens / duration / status / source（由哪个触发产生）。失败调用记为 status=error，绝不阻塞功能本体；retentionDays（默认 90）在启动时清理超期行。

覆盖的后台调用（source 即触发源，operation_type 区分同一源下的不同调用）：

source · operation_type · 说明 autoDream · dream_consolidate / dream_summarize · 巩固的整理裁决与总览摘要，各一行 autoDream · dream_narrative · 叙述条合成，需 dreamNarrativeEnabled（默认关）才跑 autoSummarize · summarize_compress · 空闲蒸馏的压缩 sleep · sleep_conflict / sleep_pattern · Sleep Mode 的冲突裁决与模式挖掘，两阶段各一行 entityExtract · entity_extract · 实体抽取，每次写入记忆都会跑

后两条链路见 #250——它们是结构上漏接的后台路径（sleep 的 streamText 副本没有 onUsage、实体抽取适配器拿不到 service），不是刻意收窄口径。

新增两个只读 API：

• GET /api/dsh-mneme/semantic/llm-audit?page=&pageSize=&source= — 分页查询 + 按 source 过滤
• GET /api/dsh-mneme/semantic/llm-audit/stats?days= — 近 N 天按 source 汇总预算（tokens / 次数 / 失败数）

/llm-audit/stats 的 by_source 是服务端 GROUP BY trigger_source，不做任何白名单过滤，因此新链路自动进入汇总。

面板侧现状（#250 之后，未改面板）：

• 「LLM 消耗」卡读 /llm-audit/stats，但只渲染 total_calls / total_tokens 两个总数。新链路的 token 与次数已经计入这两个总数，所以「mneme 总共花了多少」现在是对的；
• 按链路的拆分（by_source）目前只能从 API 读，面板不展示——「哪条链路最费」在面板上还答不了；
• 状态页活动流仍只显示 autoDream / autoSummarize 两个硬编码来源（lib/client.js），新链路不会出现在活动流里。

这三处要动面板（活动流还有一处来源白名单加一处二元标签兜底，且 pageSize=12 会被每次写入都跑的实体抽取占满），留到面板批次，不在 #250 内。

实体抽取是每次写入记忆都会跑的链路，计入审计后 llm_audit_logs 的行数会随写入量线性增长（retentionDays 只约束上界、不约束增速）。若实测增速过快，再考虑按 operation_type 采样或单独保留期。

只读端点，与 list/search/semantic 一样在设置 apiToken 后仍保持开放。

记忆库主区视图与记忆图谱 🕸️（v0.5.0）

记忆功能从侧边栏抽屉收进主内容区全宽 tab（conversation.view 插槽，与「对话 / Trajectory」并列），侧边栏「记忆」入口点击后直接激活该 tab。页面顶部子 tab 行切换三个子视图：

• 记忆（三栏浏览）：左栏分类树（类型 + 计数）/ 中栏时间树（月 → 日两级倒序、可折叠）/ 右栏详情（全文不截断 + 复制全文）；语义搜索内嵌工具栏开关（防抖 250ms），entity: 前缀可「在图谱中查看」
• 图谱：输入实体名，加载以该实体为中心的关联网络——
• 服务端只读 ego-graph API：GET /api/dsh-mneme/semantic/graph/ego?entity=&depth=1|2（BFS 层级遍历，limit 防大图失控，实体不存在 404；配套 /semantic/graph/entity-attrs 查实体属性）
• 前端零依赖手写 SVG 力导向布局（插件运行时无法 require vis-network 等第三方库）：斥力 + 弹簧 + 向心引力物理模拟，节点按类型着色、按提及次数定半径，支持拖拽、点节点看属性、点边跳回来源记忆
• 设置：画像 / 规则 / 指令 / 向量配置，限宽居中

图谱 ↔ 记忆双向互跳：图谱详情侧的关联记忆可点击，记忆边的「来源记忆」按 memory_id 直跳三栏视图并自动定位。

四路召回融合与会话热记忆 🔎（v0.5.0，v0.8.4 扩四路）

• BM25 稀疏第三路召回（src/search/bm25.js）：与向量召回、FTS5/LIKE 关键词并列——ASCII 词元 + CJK bigram 分词、IDF 加权（归一化 [0,1]），专有名词 / ID / 代码片段等散词查询不再依赖子串命中。融合规则：未召回行按 0.3×BM25分 回填；仅向量召回行获得词法加分；LIKE 已命中行不叠分。bm25SearchEnabled 可关
• 实体图召回轴（第四路，v0.8.4）（entityRecallEnabled 默认关）：开启后检索融合池三源扩四源——store 新增 findEntitiesMentionedIn / getLinkedMemoryIds 反查原语 + idx_relations_memory 索引，命中实体所在记忆按边入池，fuseRecall 的 blend / rrf / minmax 全配方参与；实体轴与 BM25 同为确认/回填信号（we 并入 wb 共用 0.3 回填权重），永不主导语义排序，失败降级空数组；keyword 模式纯文本路径不吃实体轴
• 自适应阈值（src/search/adaptive.js）：取代固定 0.65 截断——entity:/attr: 前缀放宽 0.5，短查询（50）放宽 0.6，Top1/Top5 分差 > 0.3 时放宽让尾部进 Rerank；显式传 threshold 或 adaptiveThresholdEnabled=false 走旧行为
• 会话级短期热记忆（src/hot-memory.js）：最近 N 轮对话（默认 5 轮，hotMemoryRounds）按 token 预算（默认 2000，hotMemoryMaxTokens）滚动截断，从会话事件日志无状态重建、不落库；注入顺序为「短期上下文 → 长期记忆召回 → 摘要」
• 选择性注入：query 向量可用时注入候选按主题相似度重排（selectiveInjectEnabled 可关）；搜索时语义去重为激进选项（searchSemanticDedup=true 显式开启，近重复行 Rerank 前丢弃）
• 召回基准（scripts/benchmark-recall.js）：标准查询集驱动，计算 Recall@5 与 MRR，legacy（三特性全关）vs fused（默认配置）双跑对比

v0.8.4 批次：记忆生态化 + 检索增强 + 蒸馏可靠性 🚀

• stdio MCP server（#181/#214）：插件自带零依赖 stdio MCP server，任意 MCP 客户端（Claude Code / Cursor 等）挂载即得记忆六件套，见下方 MCP Server
• 图召回轴（#219/#222，entityRecallEnabled）：实体挂联记忆并入检索融合池，见上方「四路召回融合」
• 冷启动（#220/#223）：POST /bootstrap 从仓库目录反向构建初始记忆——零 LLM、幂等、必有产出，新仓库起步不再从空记忆开始
• 注入截断上限可配（#164①/#225，injectContentMaxChars）：截断不再静默——尾部带上限/原长/全文 memory_get 指引，agent 永远拿得到全文路径
• dream 总览常驻状态条 + 叙述条（#164/#227/#228）：常驻注入升级为「当前状态」叙述 + 快照口径脚注；dreamNarrativeEnabled 开启后按主题簇合成叙述条并附 evidence 证据链
• 记忆复用统计卡 / 注入状态卡（#182/#217）：状态页新增「记忆复用」卡（Top-N 召回 / 僵尸记忆率 / 覆盖度）与极简模式注入状态提示卡
• 路由旧值显式标记（#191/#213）：切 Provider 后残留的旧 model id 带「（不在可用列表）」标记 + ⚠ 行级提示，不再与正常选项无差别
• heat 广义指数衰减（#218，heatGlobalBeta）：幂律换 H=exp(-λ·Δt^β)，β 可调衰减形状

🆕 最近版本亮点

⚠️ 历史存档提示：下方及路线图表中 v0.7.12 之前的早期条目记录的实验功能（Wiki-Link、tag 系统/目录/tag 加权、user/fact 分层类型、前缀 id 解析、/stats 与 /directory 端点等）已在 v0.7.11 近重写时移除（v0.7.11 与 v0.7.12 同日发布，历史文档多标 v0.7.12，此处勘误归一到 v0.7.11），仅作版本历史存档，不代表当前能力。同期未记载的移除另有：会话生命周期（session_disposed_at 软隐藏）、provenance 出生会话溯源（session_id）、决策字段归一化（normalizeDecisions，已由提示词硬规范取代）。（heat 热度模型已于 v0.7.20 从 v0.7.10 完整找回回归，见下方 v0.7.20。）当前特性以本 README 正文与 配置表 为准。

版本 · 亮点 v0.8.6 · 可靠性修复批次：autoDream / sleep 的节流与冷却时刻跨重启持久化——调度器 lastRunAt 此前只活在内存，进程重启即归零、闸门对新实例放行（#89 实测横跨重启边界的 8.7 / 23.1 分钟连发），现从 dream_runs 审计表恢复上次开跑时刻（按 run_type 过滤，failed/degraded 也算 run），审计行 created_at 同步改记开跑时刻（#291）；Sleep Mode 与实体抽取接入 LLM 审计（#250，#286）；本地嵌入按模型族选池化——BGE 系用 CLS，修 mean 池化造成的静默检索偏差（#285）；1290 测试全绿 v0.8.5 · 主动整理 + 注入形态 + 蒸馏可靠性批次：agent 主动整理接口 service.organize——dryRun 出比对报告（精确层标题归一，向量层 0.92 与 document / session 档同源）→ agent 判断 → apply 落库，筛除＝归档不删、同一份报告只许落地一次、全程复用 dream_runs 回执（#231/#267，heptaspirit）；注入形态第一批——injectGuidanceEnabled 能力说明（工具描述尾句 + order 150 常驻段）与 pinnedInjectBudget 约束/偏好 pin 池逐字保真（#249）；注入预览卡 /inject-preview 旁路快照（#179）；蒸馏游标持久化 distill_cursors 与旧宿主内存游标降级（#229/#274/#279）；工具暴露开关 disableMemorySearch / disableMemoryArchive（#276）；document 型记忆（#230）、总览独立路由（#258）、错峰队列（#239 第 4 项）、注入命中留痕（#217）、token 记账修复（#242）、运行完整性判据修复（#268）；1275 测试全绿 v0.8.4 · MCP 六件套 + 图召回轴 + 冷启动 + 注入截断/状态条 + 蒸馏可靠性批次：stdio MCP server 让记忆六件套进任意 MCP 客户端——零依赖（JSON-RPC 2.0 换行帧，不引 SDK），工具面与 src/tools.js 逐字对齐、平价回归锁漂移，配置沿用 CLI 约定（#181/#214）；图召回轴 entityRecallEnabled——检索融合池三源扩四源，实体挂联记忆参与 blend/rrf/minmax，与 BM25 同为确认/回填信号（#219/#222）；冷启动 src/bootstrap.js 从仓库文件反向构建初始记忆——零 LLM 必有产出、幂等，POST /bootstrap（#220/#223）；注入截断上限可配 injectContentMaxChars + 截断尾部带全文 memory_get 指引（#164①/#225）；dream 总览升级常驻状态条 + 叙述条 dreamNarrativeEnabled（#164/#227/#228）；记忆复用统计卡 / 注入状态卡 / 路由旧值显式标记（#182/#217/#191/#213）；heat 幂律换广义指数 heatGlobalBeta（#218）；修复 reasoningEffort 连通性透传、summarize 增量蒸馏 + 子会话交付补齐（#215/#226/#232）；1160 测试全绿 v0.8.3 · 注入轮换与下载可靠性批次：注入位跨轮轮换 injectRotationTurns（默认 0 = 关）——同一会话相邻轮次不再反复注入同一条，窗口只看之前轮次、同查询工具轮不推进不转自己（sessionId 分桶 FIFO 32，#205/#206）；候选池四处扩容 poolSize = maxItems × (轮换窗口 + 1)（下限 200），旋钮开多大、池子就够多大（#208）；模型文件下载断点续传与重试 resilientModelDownload（默认开）——Range / If-Range 续传、416 / 偏移失配重置、单写者锁 + 降级直通 + 空闲看门狗（#194/#207）；1079 测试全绿 v0.8.2 · 生态与性能批次（社区贡献集中合入）：LLM 消息补 source 契约——严格 provider 下 dream/summarize/sleep/实体抽取不再序列化抛错（#189/#190）；memory_get 输出 schema 与共享 DTO 同源（#184/#186）；sleep 计时器撞 CD 重排 + 构造挂表（#187/#192）；单 logit 重排器恒 0.5 修复 + 镜像/量化接线（#188/#193）；连通性探测改发 user 消息（#197）；首轮注入 BM25 同步兜底——老偏好不再占满槽位（#198/#199）；autoDream 宽容路径闭环——coverage 不足降级 degraded + archive 类型护栏/批量上限 dreamMaxArchivePerRun（#104/#200/#201）；检索路径性能第一批——updated_at 索引 + all() 剪列 + 向量解析缓存（#202/#203，all() 231→51ms、searchVector ~140→16ms）；standalone API 补 profile/rules 路由（#180/#185）；1061 测试全绿 v0.8.1 · 归属显式声明与人工纠偏 + 插件版本自检：记忆归属三段式可控——per-dim 来源列 + save/update scope 参数 + 面板可编辑（#170 第 1 步，#171）；sleep 跨 scope 相似对停车进冲突队列人工裁决（第 2 步，#172）；strictScope 硬过滤只认显式声明、自动标注降为纯软加权（第 3 步，#173，4.3 已确认）；GET /api/dsh-mneme/version-check 只读路由 + 设置页偏差横幅（仅 outdated 渲染，registry 精确 host 白名单 + TTL 缓存 + 全失败静默，pnpm 钉子警示 + 市场收录延迟说明，#174 后续）；1026 测试全绿 v0.8.0 · 作用域隔离（issue #17 批次 A）+ 冲突集中处理 + 斜杠命令提交 Agent + 注入转义回归修复：记忆按 agent 与工作区双维标注（agent_scope / workspace_scope / sensitivity / occurred_at 四列可空），检索按当前会话作用域加权（命中 ×1.25、他 scope ×0.5 保留可见），opt-in strictScope 硬过滤贯通检索/注入/列表/单取（fail-closed）；scopeEnabled / strictScope 默认关、面板「作用域隔离」组可启停；去重键扩展含作用域三元——跨作用域同标题不再物理合并；occurred_at 事件发生时间 + occurred_from/to 过滤贯通搜索与列表；冲突冻结（conflictFreezeEnabled）新增人工出口——状态页冲突队列并排对比 + 保留 A/B/仅标记（#166）；斜杠命令经 agent.followup 真正提交模型（#152）；恢复 v0.7.4 的注入花括号转义 + hot memory 跳过 reasoning——{{.Server.Version}} 类文本不再卡死会话（#165）；988 测试全绿 v0.7.32 · 冲突动作集扩展 + 运行时自管化 + 记忆/提示语言 + 候选集 hybrid 档 + 一批修复：sleepActionSet 新增 full 档（supersede/differentiate/update/merge/conflict/keep 六分支，默认 conflict 零行为变化）——supersede 赢家正文干净、输家归档附「已被取代」注记，differentiate 双留+差异注记；sleep 校验接入 dreamSkipInvalid 宽容策略（默认 true，一票否决变宽容，严格可关）；运行时三档取件（收编/本地 .tgz/registry）+ transformers 转可选 peer（#131）；memory.language（zh/en）提示/注入/镜像语言可选（#124）；summarize 节流 + 产出上限 + 同会话去重（#127）；inject 正文读取修复（#129）、#135 五连修（前缀解析/effort 最低档/importance 豁免/ready 语义/覆盖度降级告警）、boot 回填指纹短路修复（#128）、degraded 轮跳过明细落库（#104）；916 测试全绿、总覆盖 92.7%（runtime 96%、embedding 100%） v0.7.30 · 状态页向量卡修复（issue #118）：改读开放的 /semantic——不再吃 /vector-config 的 401「加载失败」，ollama/local 模式不再恒显「未启用」；新增「初始化中（embedder 不可达，正在重试）」与「已索引 N / M 条」回填进度显示；legacy OpenAI 兼容 embedder「Object · 0D」显示修复（embedder 显式 name: "OpenAI" + 维度回退 index.dimension）；「已索引 N / M」分子分母同口径（embeddedCount 剔除归档/遗忘，与 count() 默认过滤对齐）；embedder init 失败有界重试（共 5 次，不再一次性永久降级，unload 清理定时器）+ OllamaEmbedder.ready 生命周期位 + /semantic 新增 ready 字段；745 测试全绿 v0.7.29 · 实体抽取路由契约修复 + 面板控件 + 帮助与反馈：streamEntityText 抽取为可测试导出的 createEntityStreamAdapter——显式 provider/model 优先、缺省兜底读默认路由选择；实体抽取思考强度 entityExtractionReasoning 被模型拒绝时自动去 effort 重试（与 autoDream/sleep 同一降级策略）；设置面板新增实体抽取 provider/model/思考强度三控件；面板底部新增「帮助与反馈」卡片（GitHub issue 预填 + mailto work@modusensus.space + 浏览已知问题）+ 配套 GET /api/dsh-mneme/info；744 测试全绿 v0.7.28 · 连通性测试三连修：POST /api/dsh-mneme/test-model 最小调用 maxTokens 16→1024——思考模型的推理过程足以耗尽 16 token 预算致 reply 恒为空（「真的答了 ok 而非只报通」对思考模型不成立；按实际用量计费，手动按钮无放大成本）；连通性测试状态按巩固/睡眠路由各持一份——此前共享单份，点任一「测试连通性」按钮两组同显「测试中/结果」且互相禁用；面板挂载草稿补 sleepProvider/sleepModel——后端一直保存正常，但重挂载（切页签/退出重进）后下拉恒显「跟随默认路由」，看起来像设置被重置，补键后正常回填（历史已存值无需重填）；733 测试全绿 v0.7.27 · v0.7.26 端点遗漏补齐：v0.7.26 发版树未含 fix/dream-effort-trap 分支，CHANGELOG/Release 宣告的 GET /api/dsh-mneme/llm-providers + POST /api/dsh-mneme/test-model 两个端点实际不在包内（面板「级联下拉 + 测试连通性」会 404）；本版将分支 rebase 后合入（PR #100），端点落地，面板连通性测试可用；733 测试全绿 v0.7.26 · 记忆巩固 UNSUPPORTED_REASONING_EFFORT 根治 + 巩固/睡眠模型连通性测试：根治 defaultEffort 陷阱——harness 在 effort 省略时注入 reasoning.defaultEffort，若该默认档位本身不被模型支持，则去 effort 重试也无济于事（换什么 effort 都会被拒绝）；修复：新增 resolveDreamEffort 经 ctx.llm.resolveModelInfo() 主动探测模型支持的档位再发送——配置档位不被支持时自动换用模型支持的默认/首个档位、模型声明无 reasoning 能力则省略字段；设置面板巩固/睡眠 6 字段补选型提示（引导非思考模型，避免再踩思考模型烧光 token 预算）；新增 GET /api/dsh-mneme/llm-providers（宿主侧 provider/model 发现，密钥不经插件侧）+ POST /api/dsh-mneme/test-model（模型连通性测试，空 body 按巩固路由解析返回 modelId）；732 测试全绿 v0.7.25 · 工具兼容性加固 + memory_get/render 内容预览 + 巩固模型引导：新增 memory_get 工具（第 8 个模型工具，按 id 读单条记忆全文）+ memory_search/memory_list render 嵌入标题/元数据/正文预览（宿主只透传 render 文本时模型也能直接读到记忆内容）+ 巩固模型选型引导（config 注释/README 分类声明，非思考 vs 思考模型差异）；修复 memory_get execute 嵌套进 output 的崩溃（userExecute is not a function，此前测试只数工具名从未执行该工具而掩盖）+ 工具重复注册去重（live patch reload）+ Standalone API 端口冲突重试（EADDRINUSE）+ client inject 声明对齐 + better-sidebar 集成加固；718 测试全绿 v0.7.24 · 修复 DSH Desktop 插件树加载崩溃（v0.7.23 回归）：cordis 4 的 ctx 是 Proxy，访问未在 inject 声明的 webServer 会抛 cannot get property without inject（而非返回 undefined），且去掉 inject 后 cordis 不再等待宿主服务 → 桌面端重启即崩；修复：恢复 webServer 到 inject（cordis 等宿主就绪再 apply）+ apply/register 守卫改 ctx.reflect.get（免 inject 读取、未提供返回 undefined 不抛错）；真实 cordis + dsh-host-webserver 插件实测；714 测试全绿 v0.7.23 · 记忆沉淀「反复失败」根治：consolidation 合法空数组 [] 不再误判 failed（CONSOLIDATION_PROMPT 允许「无问题无需输出」，模型无冗余时合法返回 []——此前 validateDecisions 硬判 non-empty → 整单 failed、审计反复失败，且与模型无关，ChatGPT/Claude 同样踩中；修复：空数组显式短路 ok:true no-op）+ 空体修复第二段（dreamMaxTokens 默认 8192→32768，思考模型推理烧光预算的根治余量，设置面板可调）+ skipInvalid splice 残留 bug（长度相等≠内容一致，被跳决策残留）；712 测试全绿 v0.7.22 · 恢复 v0.6.9 的 skipInvalid 宽容校验路径（issue #89 回归，v0.7.11 重写丢失）：dreamSkipInvalid（默认 true）单条非法决策跳过 + 合法子集应用 + run 记 degraded，allowCrossTypeMerge（默认 false）显式放宽跨类型合并——弱模型（如 qwen3.8-flash）决策合规抖动不再整单拒绝白烧 LLM 调用；严格模式/sleep 路径行为不变，全局上限/覆盖率下限仍整单拒绝（刷爆上限=模型坏了，非轻微 schema 漂移）；新增 dreamMinIntervalMinutes（0-10080，默认 0=不限）autoDream 最小触发间隔，失败/degraded run 也占用间隔（节流防失败调用连发）；feature_flags 白名单 34 键；696 测试全绿 v0.7.21 · 修复 autoDream/sleep 的 effort 回退在流式路径失效（v0.7.16 的 catch 式回退是死代码）：dsh-llm rc.1 把 adapter 阶段异常（含 UNSUPPORTED_REASONING_EFFORT）转成终态 error finish chunk 不再抛出；streamText 现捕获 finish-chunk 失败原因（新增 describeStreamFailure 归一化 {code,message}）+ withEffortFallback 增加 getStreamError 访问器（effort 被拒时去掉重试一次）+ runAuditedLlm 支持 spec.streamError（audit 行 error_message 携带真实原因，run.error 稳定 "llm failed" 不变）；688 测试全绿 | v0.7.20 | heat 热度模型回归（issue #87）：找回 v0.7.0 自进化记忆（src/heat.js 幂律衰减 H=1/(1+λΔt)^α + per-type 差异化半衰期）、sle