tabellio-dsh

tabellio-dsh 🧠

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给 DeepSeek Harness 加一个「记得住、但你说了算」的记忆。

它会在聊天里留意值得留下的约定和偏好，先收进「候选区」；你点一下批准，它才真正记住。之后你问「我们上次怎么定的？」，它会自己想起来。

数据全部存在你电脑上的普通 Markdown 文件里，不上传；联网只发生在本机回环：自动发现本地向量服务（semantic: auto），以及用宿主当前模型做一次「相关/不相关」的小裁决（judge: llm，可关）。

为什么要装它

新开一个对话，Agent 就失忆了：你昨天说过的偏好、定过的流程、纠正过的错误，它一概不记得。

市面上的记忆插件大多两种做法：要么什么都不记，要么把整段对话一股脑塞进记忆里——结果不是没帮上忙，就是把无关内容也召回、干扰回答。

tabellio-dsh 走第三条路：先草稿，后记忆。它只把「看起来值得记」的话写成候选；你批准了才入库。入库的每条记忆都能查到来源，召回有预算、有上限，不会淹没对话。

它和别的记忆插件有什么不一样

• 你批准，它才记。 自动捕获只写「候选」，不动正式记忆。删除、修改也永远在你手里。
• 召回看得见、说得清。 设置里的「记忆」页会告诉你上一轮为什么想起（或没想起）什么，而不是黑箱。
• 纯本地、纯文本。 记忆就是 ~/memory/tabellio 下的 Markdown 文件，用任何编辑器都能看；换电脑拷走就能用。

安装

需要 DeepSeek Harness 0.2.x。

dsh plugin --profile desktop add tabellio-dsh

装完重启 DSH。打开「设置 → 记忆」，能看到笔记数、候选数和库路径就成功了。

从 0.39.1 及更早升级？ 那些版本的安装补丁把召回预算钉在 500 token / 6 条 / 覆盖率 0.33。如果你的 ~/.dsh/profiles//cordis.patch.yml 里也有这三行（recallBudgetTokens、recallMaxNotes、recallMinCoverage），删掉让它们跟随 0.39.2 的默认（1200 / 8 / 0.2）；不删会继续用旧预算，面板上看不出来。

还在开发版？用本地目录安装：dsh plugin --profile desktop add /path/to/tabellio-dsh。

第一次用，只做三件事

1. 正常聊天。 说一句「以后发布前先跑测试」或「我不喜欢太长的回答」。
2. 打开「设置 → 记忆」，在候选区点「批准入库」。
3. 过几天问它一句：「我们发布前一般先做什么？」——它会自己想起来。

想跳过对话直接写？「设置 → 记忆」里有一个「直接存一条记忆」的输入框，保存即入库。

就这么多。不需要每次说「请记住」，也不需要配置任何东西。

它怎么记住你

你说的话
   │  ① 留意约定、偏好、纠错（每轮最多 2 条）
   ▼
候选区 notes/candidates/     ← 只在这里，还没进记忆
   │  ② 你在「记忆」页点批准
   ▼
正式记忆 notes/              ← 本地 Markdown，可搜索、可编辑、可删除
   │  ③ 下次聊到相关话题
   ▼
自动想起（有预算、有上限，闲聊不打扰）

几个你可能会关心的点：

• 候选会被提醒一次。 有候选等你批准时，静默上下文里会多一行提示（每 6 小时最多一次），点开设置页「记忆」逐条确认即可。
• 默认只花一次小模型调用。 召回命中时，用你正在用的 DSH 默认模型做一次很小的相关度判断；全部本地语义可用，不向外部发数据。想完全关掉：面板「设置 → 智能记忆」关掉即可。
• 不会把整段对话存下来。 只挑约定、偏好、纠错这类「值得长期记住」的句子。
• 不会把密码写进去。 出现明文密码、token 的句子直接跳过；「凭据统一放 1Password」这种策略句才会保留。
• 不会打扰闲聊。 只有问题像是在问「我们的历史/约定/偏好」时，才会把记忆带进上下文。

常见问题

Q：装完为什么一条记忆都没有？ 它只在出现值得记的话时才产生候选；新库本来就是空的。聊几天就有了。

Q：为什么候选一直不消失？ 候选需要你批准（或忽略）才会离开候选区。Agent 不会替你批准——这是故意的。

Q：记忆存在哪里？能备份吗？ ~/memory/tabellio。整个目录拷走就是备份；删掉索引也能从 Markdown 重建。

Q：能关掉自动捕获吗？ 能。设置里把 capture 改成 off，或只保留 explicit（必须说出「记住」才记）。

Q：会不会拖慢对话？ 召回只在每轮第一条真人消息时做一次，默认 1200 token 预算、最多 8 条（2026-10-22 由 500/6 复测上调：太小等于把第 3 名以后的 gold 直接裁掉）；闲聊直接跳过。

Q：支持 Claude Code / Cursor 吗？ 核心库和命令行工具支持多个宿主；DSH 插件目前只适配 DSH。其他宿主的适配在路线图上。

几个可选开关

普通用户不用动。想微调的话，在 DSH 的 profile 配置里改这几项就够：

开关 · 默认 · 一句话 autoApprove · off · 仅在 writeJudge: llm 同时开启时生效：显式且长期的单主题约定可自动入库（T0），其余仍进候选。 capture · assist · 记什么：assist 最省心；explicit 只记「记住…」；off 关闭 delivery · context · 怎么送：context 静默（推荐）；notice 在对话里显示一条提示 shadow · false · 只记录召回、不注入，用来对比其他记忆插件 judge · llm · 用模型再筛一遍召回，更准；每轮命中时多一次小调用 storePath · ~/memory/tabellio · 记忆放在哪

其余高级配置见开发者说明。

上表是插件补丁（cordis.patch.yml）下发的默认值；配置里不写这些键时，代码内置默认是 capture: explicit、delivery: notice。

模型裁决（默认开启）

每轮召回命中时多一次小模型调用：把「问题 + 最多 4 条候选」一起给模型，只留真正回答问题的笔记。默认开启，模型永远跟随宿主当前选中的对话模型（换模型即跟着换，不需要单独配置）；想省成本，在面板「设置 → 智能记忆」里关掉。需要固定模型的进阶用户仍可在配置文件写 judgeModel/judgeProvider。裁决失败一律放行，不会因为模型超时丢记忆。

真实模型抽样（本地 Qwen3.6-35B，30 条冻结问句 + 人工 gold）：gold 召回 19/20，judge 后保留 18/19（94.7%），保留笔记里 85.7% 是相关项；1 条 gold 被误杀、1 条无关笔记被留下、1 次格式失败按「失败即放行」回退。这是 2026-10-19 的快照，不是长期承诺。

性能（实测，2026-10-20，1411 条笔记）

• 词面召回：p50 约 131ms、p95 约 225ms（本机 M 系列，冷/热进程混合）。
• 叠加本地语义补召回：p50 约 166ms、p95 约 312ms；语义服务离线时自动退回词面，不阻塞。
• 模型裁决只在命中后调用一次，实测 1.0–1.3s（deepseek-flash）；把它关掉就只花上面的时间。
• 复测：TABELLIO_STORE=~/memory/tabellio npm run bench:recall（只读，不写库）。

设置面板（设置 → 记忆）

第一次打开面板会走三步引导（默认开启智能记忆 → 选本机或远程向量服务 → 存第一条记忆试试），也可以「稍后再说」，之后在「设置」页底部点「重新运行引导」再走一遍。

面板按任务分成四个页签，状态不会一次铺满：

• 概览：记忆总量 / 待批准 / 索引状态，加上「上次召回」、最近 7 天汇总（召回次数、注入成本、裁决保留/丢弃、复核、新增记忆）、最近召回记录（为什么召回/为什么没召回，用人话写）、「裁决复核」（模型每次裁决保留/丢弃了哪些记忆，可点「判得对 / 判错了」抽样复核）、「记忆成本」（近 7 天注入字符/估算 tokens/裁决与语义调用次数）与最近新增；
• 待批准：新候选与合并提案，可单条或批量批准/忽略，只有批准后才进 notes/；
• 记忆库：写一条新记忆、搜索并点开全文（正文下方附「来源与使用」：写入来源、信任级别、是否被取代、被召回次数，以及一条时间线——写入、哪几轮被召回、被你纠正/标记、被谁取代）、全部笔记翻页与类型/时间筛选；
• 设置：只有一个「智能记忆」开关（开=自动发现本地向量服务 + 用默认模型过滤误召回；关=纯词面）。服务地址/模型、捕获档位、投递方式、每轮条数、巩固节奏都收在「进阶设置」里，保存即生效；judge 模型与耗时、语义索引大小、库路径、索引警告收在同一页下方。

普通用户不用碰配置文件：面板里只决定一件事——智能记忆开不开（默认开）。开启后自动探测本机常见向量端口（llama-swap / Ollama / LM Studio 等），发现即用；没有任何向量服务时自动退回词面匹配，不会报错。地址、模型、捕获档位、投递方式、每轮条数、巩固节奏，以及「助手结论沉淀」「纠正反馈」两个开关都在「进阶设置」里，保存即生效。这些写在记忆库目录的 panel-settings.json，可随库迁移，也不会动宿主配置。

裁决模型不用配：judge 始终用你当前对话里选中的模型，换模型自动跟着换；只有想长期固定某个模型时才需要改配置文件（judgeModel）。

用远程向量服务？ 在「进阶设置」里把服务地址指向任意 OpenAI 风格的 /v1/embeddings，点「获取模型」从服务端拉模型列表（也可以手填），再点「测试连接」确认维度和耗时；远程服务需要填 API Key（写进 panel-settings.json，明文本地文件），更推荐用环境变量 TABELLIO_SEMANTIC_API_KEY，面板里会显示「已设置」而不会回显 Key。

留在配置里的只有进阶项：recallMinRelevance/recallMinScore/recallMinCoverage（召回阈值）、recallBudgetTokens、storePath、shadow、refreshSeconds。这些改错会直接影响召回质量或落库位置，所以没有放进面板；默认值已经适配普通用户。

纠正会被记住（结果反馈）

记忆注入之后的下一轮，如果你说「不对，应该是白鹭」这类纠正，而这句话又和刚注入的笔记 有实际词面重叠（至少 2 个共同词元），插件会往 outcome.jsonl 记一条局部信号：哪几条笔记被 纠正、当时问的什么。之后这些笔记只在同一查询的排序里小幅降权（每条最多降 24%），不删除、 不改写、不越过相关性闸门；超过 10 分钟或不相关的「不对」不会被算到记忆头上。 关掉：outcomeFeedback: false。

归因在 36 条合成对抗样本上实测：precision 0.923、recall 1.0（1 条误归因是「同一主题、不同方面」；见 node tools/outcome-eval.mjs）。这是合成集，真实会话的准确率还要再量。

隐私

• 全部本地读写；网络只到 127.0.0.1（本地向量服务），以及宿主默认模型的一次裁决调用（可关）。
• 不收集任何遥测。
• 明文 Markdown，建议放在你自己的加密磁盘里。

给开发者

点开：架构、工具面、配置全表、测试与评测

架构

• 核心 `tabellio`：存储、索引、BM25 + 共现打分、写入闸门、回执、巩固。这个插件只做 DSH 适配，不复制核心逻辑。
• 适配层 `tabellio-dsh`：agent/pre-step 召回、agent/turn-stopping 捕获、7 个原生工具、设置面板（HTTP RPC，loopback + Origin 校验；概览/待批准/记忆库/设置四个页签）。
• 换宿主时核心不动，只换适配层；库目录、写入闸门、召回口径三个入口共用，走查见 docs/CROSS-HOST.md。

工具

tabellio_recall / tabellio_search / tabellio_read / tabellio_status / tabellio_capture / tabellio_inbox / tabellio_report（周报）/ tabellio_conflicts（只读：列出可能过时的笔记对）/ tabellio_merge（人批准后合并新旧说法，旧笔记标记被取代）/ tabellio_feedback（记录「这条有用 / 不对」，只调整后续排序，不改笔记）/ tabellio_forget（人确认后归档一条笔记，自动召回不再使用；文件保留可审计）/ tabellio_edit（人要求修改时写入新版本并标记旧版本被取代，自动召回切到新版本）。tabellio_recall 与 tabellio_search 支持 as_of 按某个时间点查询。工具与 CLI、MCP 共用同一套预算、拒答和写入闸门。

配置全表

字段 · 默认 · 说明 enabled · true · 关闭后不注册工具、不挂事件 storePath · ~/memory/tabellio · 与 CLI/MCP 同一个库，支持 ~ autoRecall · true · 每轮首个真人消息召回一次 shadow · false · 只写回执不注入，用于 A/B delivery · notice · notice 可见通知；context 静默上下文 recallBudgetTokens · 1200 · 召回预算，100–4000（太小时第 3 名以后的 gold 会被裁掉） recallMaxNotes · 8 · 最多几条，1–20 injectMaxChars · 1400 · 一轮注入的字符上限（约合 450 token），超出时只保留前几条全文 injectFullNotes · 2 · 前几条给全文；后续条目只给标题 + 120 字摘要，全文用 tabellio_read 取 injectRepeat · session · 同一会话里已经注入过的笔记不重复注入；turn 只压住紧挨着的一轮，off 关闭 recallIntentGate · true · 没有记忆意图的问句不注入 recallConfidentRelevance · 0.9 · 首条相关度到这条线时，即使没有意图词也放行 feedbackRanking · true · 用「有用 / 不对」反馈给召回结果做小幅重排（不增删笔记；事件存核心的 /runs/feedback.jsonl） decayDays · 180 · 遗忘衰减半衰期（天）；0 关闭。只压排序，不归档 decayFloor · 0.6 · 衰减下限（0–1）；user_stated 与 evergreen 笔记不衰减 captureAssistant · false · 每轮结束时把助手给出的结论/决定（含结论、以后、统一等线索）整理成一条候选，仍需你批准；默认关。 outcomeFeedback · true · 注入后下一轮你说「不对/不是…而是」且与被注入笔记有词面重叠时，记一条局部纠正信号，用于小幅降权（10 分钟窗口，不删笔记、不越过闸门） recallTrusts · user_stated、system_derived · 自动召回信任哪些来源；导入的文档（external）默认只参与搜索/面板，不自动注入 recallMinCoverage · 0.2 · 覆盖率闸（噪声地板）；长问句会被稀释，拒答交给 judge 与答案模型 recallMinScore · 0.1 · 最低分 recallMinRelevance · 0.12 · 最低相关度 includeCore · true · 是否包含 core 笔记 minQueryChars · 4 · 更短消息不召回 queryChars · 400 · 超长消息保留头尾 refreshSeconds · 30 · 重扫库间隔；0 表示每次事件重扫 capture · explicit · explicit / implicit / assist / off semantic · auto · auto / local / off：auto 自动发现本机嵌入服务并补充召回，local 固定用配置地址，off 纯词面 semanticEndpoint / semanticModel · http://127.0.0.1:8080/v1/embeddings / qwen3-embedding-0.6b · 首选地址与模型（auto 失败时会继续探测其他常见端口） semanticRefreshMinutes · 5 · 语义索引增量刷新间隔（分钟）；0 关闭，只在新笔记写入后的下次重启索引 semanticMinSimilarity · 0.55 · 低于这个余弦相似度的语义命中不加进召回 semanticTimeoutMs · 800 · 单次嵌入超时；冷启动（模型被卸载后首问约 2.5s）就退回纯词面，不再把整轮拖长 consolidate · off · 后台巩固：daily/weekly 时定时扫近似重复笔记并写合并提案，同时扫一遍「说法冲突」的笔记对并把结果写进 runs/conflict-state.json（只产提案/提示，批准仍在面板） maxCandidatesPerTurn · 2 · 每轮候选上限，1–5 captureMaxSentenceChars · 240 · 单句上限，40–1000 judge · llm · llm / off judgeProvider / judgeModel · 空 · 留空用宿主默认模型 judgeTimeoutMs · 6000 · 裁决硬超时，500–15000，超时回退词面命中 judgeDeadlineMs · 400 · 软截止：到点先注入未裁决的结果，裁决晚到就缓存给下一次；0 = 关闭（等 judgeTimeoutMs）。实测 1.5s 内完成的裁决 <15%，迟到裁决 19/19 都没删条目，所以默认压到 400ms judgeMinChars · 6 · 短于这个字数的模糊问句不调 judge（省约 2s）；0 关闭 judgeCacheMinutes · 10 · 同一问题 + 同一批命中在多少分钟内复用裁决结果；0 关闭缓存

测试与评测

npm test                      # 74 个单元/集成用例 + npm run check:cross-host
node tests/acceptance.mjs     # 30 条功能验收
node tools/cross-host-demo.mjs  # 跨宿主 API 走查（临时库）
npm run check:cross-host       # 插件 API / CLI / MCP 三方一致性（临时库，失败即非零退出）
python3 tools/blind-eval.py <外部数据集.json>  # 冻结查询的召回盲测（数据集含个人记忆，不入库）
node tools/judge-eval.mjs <带 gold 的查询集.json>  # 真实模型裁判抽样（本地/任意 OpenAI 兼容端点）

发布前四路独立测试报告归档在 ~/yffto/archive/2026-10/scratch/tabellio-dsh-validation/final/。

边界

• 不自动批准候选，不自动合并/衰减/删除笔记。
• 不伪造 DSH 生命周期事件。
• 不上传；只访问本机回环服务（向量、宿主模型）。

相关文档

• 三分钟上手
• 备份与迁移
• 跨宿主：CLI / MCP / Claude Code / Cursor / Codex

License

MIT

评测

node tools/memory-eval.mjs（或 npm run eval:memory）会在临时库上跑 12 条固定用例，覆盖五类能力：

类别 · 含义 · 当前 knowledge_update · 新旧事实并存时，能否取到当前事实 · 2/2 temporal · 依赖日期/时段的回忆 · 2/2 preference · 用户偏好 · 2/2 project · 项目事实 · 2/2 abstention · 问的不是记忆时，应该不注入 · 4/4

它衡量的是「对/错」，不是命中率。--strict 会在低于基线时以非零码退出。