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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；v0.9.0 起「这件事怎么跑」也能落进项目仓库（M.O.，actionPipelineEnabled，默认关）。
| 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，外加只读视图 documents.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）；documents.md 例外：它只有 document 指针行（id、标题、摘要首句、文件路径），不含正文也不参与人工回填。文件头与条目元数据行由机器维护
- 10 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）+ document 文档指针（#230，只存摘要与 doc_path，正文留在磁盘由 agent 自管）
- 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（默认注册 11 个；开 organizeEnabled 后 12 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） |
set_scope_state | 按下/松开某个作用域的可逆闸门（#471：政策轴。暂停期间该作用域的记忆照旧存着，只是不注入、不参与巩固，松开即原样回来；不改任何一条记忆的标注，与上面逐条操作的 memory_forget / memory_archive 是两根不同的轴）。两级开关 scopeState.enabled / .enforce 默认都关，没开时按下不产生拦截效果 |
memory_register_document | 登记 agent 产长文档的指针行（#230：摘要 + doc_path + evidence 落 document 类型；正文留在磁盘、由 agent 自管，注册口唯一，旁路写入被拒） |
memory_organize | 主动整理（#231，要 organizeEnabled 打开才注册）：mode=dryRun 先出比对报告（每条候选 exact / near / new + 命中行，不写一行库、只留审计回执），agent 判断后 mode=apply 引用那份报告的 run_id 落地。两种「不要它」要分清——discard = 这条候选不写，什么都不动（只进回执）；archive = 把报告标为被取代的那条既有行归档（可恢复，绝不物理删除）。没有比对过的候选写不进库，一份报告也只许落地一次 |
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） |
工作流（M.O.，v0.9 beta）
记忆库答的是「这件事为什么这么办」，答不了「这件事到底怎么跑」。v0.9 把后者从记忆库里的一行文字变成项目里可提交、可 review、可被 CI 读的一份文件——一条工作流一个 JSON：
<项目>/.mneme/pipelines/<id>.json ← 项目层（默认；跟着项目提交）
<插件包>/pipelines/<id>.json ← 全局层（兜底；今天包里没有这个目录，有意为空）
- 两层来源，顺序即优先级：同 id 两处都有，项目层赢，被挡住的那份进
shadowed 报出来（不静默丢弃）；项目层的坏文件进 unreadable 而不拖死全局层——一层写坏不该让人连兜底那份也看不见
- 校验很硬：
id / name / project / version / status / done 与每一步的 phase / title / when / do / done / why 缺一不可，risk 限 R0–R3、needs 必须指向存在的步骤、图里有环直接报错——任何一处不合规整条读不出来，不做「跳过坏文件继续」：半个工作流比没有更危险
- 护栏，不是轨道：绕行要留出口。自报 R0/R1 且不跨闸门 且兜底清单（
IRREVERSIBLE_PATTERNS，机械匹配、不看自报）没命中 → 记账先走；其余 → 停下问人
- 候选分层：草稿住
<memoryDir>/candidates/<项目键>/，只在本地。升格要同时满足「走过两次（至少一次成功）」且「写得出反事实」；够格之后系统只提议，promoteCandidate() 只返回内容不写盘，提交与推送是人握着的那道门
- 两个指标分开数：跳过（这次不用这一步，≥3 次提议删这一步）与绕开（这条路整个不对，≥3 次提议重看这条路径）各自累加，混在一起两种提议都发不出来
- 只读路由
GET /api/dsh-mneme/pipeline[?id=&project=]（project 非绝对路径回 400 project-not-absolute，不回退 process.cwd()）；答复契约 mneme.pipeline/v1，面板渲染与 agent 读的是同一份数据
- 默认关（
actionPipelineEnabled），设计取舍见 docs/WORKFLOWS.md
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。
不要为了省 token 把它调小（#135 成本审计实测）：这个键是上限而非计费口径，流式按实际用量计费，压上限只在真撞顶时生效；而撞顶的后果是整轮失败（截断 → 无完整 JSON → no json array in llm output），且调度器只有 ok 轮才刷新基线，下一次写入会用同一批输入重跑。按 133 个有真实用量的成功轮折算，cap=16384 撞顶 78.9%、净总量 +54.1%；cap=32768 +15.9%。真正的大头（dream_consolidate 输出 token 里约 88% 是推理与 JSON 骨架，只有约 11.8% 是决策正文）由 dreamReasoningEffort 与模型选择决定，与本键无关。相关的数量护栏见 dreamMaxMergePerRun。
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：
conflict_resolution：全库冲突消解，strictness 三级可配（gentle 0.92 / normal 0.85 / aggressive 0.75）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。
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 起新增可以完全离线运行的语义记忆引擎（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
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。
巩固那一轮还有一层事后判决：调用成功不等于决策可用，而校验发生在调用之后。判决以 metadata.decision_validation（verdict / error_count / skipped_count / survivor_count / invalid_actions）浅合并回同一行——status、tokens、时间戳一律不改，它们是调用层的事实。verdict 四档：unparsed（没解析出 JSON 数组）/ rejected（整单拒绝）/ degraded（只应用了合法子集）/ ok。有了这一层，「调用成功率」与「整轮有效率」才对得上账。
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=<name>&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。
- 分享包三步（面板）：「⋯」菜单里的分享记忆包…（报告先于下载：进包条数、同键折叠、六个跳过原因、可展开的跳过清单，超水位回 413 同屏）与导入分享包…（选文件 → 干跑预览将新建几条 / 撞名几条 → 确认才写库），外来行带
from-<别名> 徽标、工具条「外来」chip 按 source=imported 服务端筛、抽屉「收起这个包」两段式整包退出（先清点后物删）。口径与判据一条都不在面板里复述——出包在 src/share.js、入包闸门在 src/share-import.js、协议层在 src/share-http.js，细则与实测见 docs/SHARE.md
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（<5 字符）收紧 0.7，长查询（>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
📜 版本历史与路线图
完整版本说明见 CHANGELOG 与各版本 GitHub Release；当前特性以本 README 正文与配置表为准。早期版本中的实验性功能（Wiki-Link、tag 系统等）已在 v0.7.11 移除，详见 CHANGELOG 对应条目。
🧬 Gene → 🛡️ 审计加固 → 💤 Sleep Mode → 🕸️ 召回融合与图谱 → ✨ 面板体验 → 🌡️ 自进化记忆 → 🔐 作用域隔离 → 🌐 MCP 生态 → 🧭 M.O.（项目级工作流，v0.9 beta）
| 版本 | 主题 |
|---|
| v0.9.0（2026-10-17） | M.O.（Modus Operandi）beta：工作流本体住 <项目>/.mneme/pipelines/、候选分层与升格判据、面板清单与图同屏（actionPipelineEnabled 默认关）；设置面板折叠线挪到「新手之外」并按人话重写 22 个条目名（#427）；安全与供应链加固（39 条路由声明式鉴权、OSV 有漏洞即失败、发布带 provenance） |
| v0.9.1（2026-10-18） | M.O. 从「看得见」跑到「跑得出账」：执行窗口由 /mo-run start / /mo-run stop 显式划开、运行账落 <项目>/.mneme/pipelines/<id>.runs.jsonl（账本坏了与从没跑过严格分开）、归属只出候选、观察旁挂与脱节检出、步骤 assert / optional、R1/R2 提议；沉淀链从真实会话日志挖 draft 工作流（判据恒 null，答案只能由人补）；人格定义页 v1 → v1.2（按 agent 寻址多卡，默认关）；面板、向量与检查更新的一圈修复（#448 / #450 / #460）；Release 正文改分层渲染 |
| v0.9.2（2026-10-19） | 让「看不见的失败」显形：功能开关的第三态「待重启」把「面板显示已改 ≠ 运行时已改」摆到界面上（#481）；作用域级可逆闸门让一路记忆能被单独按下与松开、不必改配置重启（#471，默认关）；巩固用的 dreamMaxTokens 默认值撞服务商上限、八天 180 次全失败，面板现在能改、超上限还会自动降级重试（#478）；CLI 把 -- 开头的值当新旗标的真实缺陷（一次 1/4096 概率的 CI 红揪出来的）、人格卡删除 × 永远不可见、自动蒸馏写入的行 100% 拿不到向量（#477） |
| v0.9.3（2026-10-20） | M.O. 从「挖得出来」到「会被叫去挖」：沉淀链算法自 v0.9.1 起就完整实现（多帧 zstd → 重复序列 → 缺席对照 → draft 草稿），运行时却没有任何调用点——机器挖得出来、却永远不会被叫去挖。这一版把归属与触发接上：按会话头 cwd 反查项目桶（桶名是路径的有损变形，查不到整跑跳过而不是降级成全局普查）、挂 turn/end、冷却 10 分钟、单次预算 4 秒、延到宏任务、一次一个项目、抛错只 warn，只产提议不产草稿（actionNudgeEnabled，beta，默认关）；面板加「现在沉淀一次」，与自动跑同一条入口，区别只有它不改仓库；另修作用域反查自 v0.8.0 起每次都抛错走降级（#487）、/nudge 三处「没看全」被报成「确实没有」（#489 评审）、多帧 zstd 反证断言绑了 Node 整块解语义（#490），并把整个 M.O. 的「手法」改回「工作流」 |
| v0.9.4（2026-10-21） | 三条链各自补上「最后一环」——东西早就造好了，只差没人能叫它：agent 主动整理（memory_organize，先 dryRun 出比对报告 → agent 判断 → apply 落库，筛除只归档不删、全程留审计回执；organizeEnabled 默认关，关时工具根本不注册）；画像提取草稿（面板按钮读活跃记忆 + 一次模型调用，产一段「助手眼中的用户」草稿，profileExtractEnabled 默认关）——只出草稿，采用是用户再点一次，手写的画像原文不会被模型改写，空库与解析失败都直接报错、绝不回空草稿冒充「没提炼出东西」；人格寻址收口（default 卡以前无条件落给所有没建卡的身份，宿主里自带身份的 bot 每帧收到两句「你是谁」；personaStrictAddressing 默认关，把「没建卡」与「卡被显式关掉」都收回为不注入）。同版补蒸馏的转录围栏 + 解析失败护栏（#494：一条会话被同一窗口卡死、重试 20 次越试越贵的根因；失败行现在恒带原始输出形状），把面板自称「注入生效文本」的只读区改成后端单源渲染（并修它从不显示人格行），评审另收掉两处「坏了却不报」：整理报告侧的存在性探测口（strictScope 下按调用方可见性过滤落点并重算计数）、画像保存不判 res.ok 却提示已保存 |
| v0.9.5（2026-10-30） | 记忆能安全地递给别人，也能整包收回来：分享包 （ / / ，面板「⋯」里同一批三件事）只含活跃行，scope 与 home 前缀不进包，命中密钥 / PII 的行整条不进；出包先给报告再给文件，超 3 MiB 水位回 413、按 / 分批；入包一条不合格整包拒、干跑为默认、按 幂等，整包退出走物删。「本机巩固不许改写别人导入的原文」由单一谓词 守在汇流口与九个行池上。同版给记忆来源加了读出口 （#421，@z2Ace0107 实现；409 = 用户关了、503 = 装配坏了），修掉同标题重复入库（#505）、扫描谎报「没东西可扫」（#515）、五处未围栏的巩固 prompt（#501）与 dream 合并护栏整类误拦（#521），面板新增设置页分组目录（#518） |
| v0.8.x | 作用域隔离（agent / workspace 双维 + opt-in 硬过滤）、冲突队列人工裁决、生态化（stdio MCP server / 图召回轴 / 冷启动 / 注入截断） |
📦 安装
前置条件
- DeepSeek Harness（DSH）— 兼容 DSH 0.1.x 与 0.2.x（三段式 peer 范围见
package.json）；开发与 CI 已对齐 0.2 线，0.2.0-rc.1 / 0.2.0-rc.2 实测全绿。旧版兼容垫片（Session.events → snapshotEvents()，v0.7.9 起确保进入发布产物 lib/）保留
- Node 24+（
node:sqlite）
安装步骤
方式一：npm 安装（推荐）
dsh-mneme 是一个 bundle（声明了 dsh.bundle manifest），安装即自动激活，无需手动写配置：
# 1. 安装插件（自动注册 bundle 层）
dsh plugin --profile web add @modusensus/dsh-mneme
# 2. 重启
dsh web
如需自定义配置（阈值、延迟等），可在 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml 中按 id: dsh-mneme 覆盖默认值（见下方配置表）。
方式二：从源码安装（本地目录）
git clone https://github.com/slow-stack/mneme.git
cd mneme/dsh-mneme
dsh plugin --profile web add "$(pwd)"
dsh web
路径必须绝对：宿主对 dsh plugin add 的本地路径有一条硬校验（parseInstallSpec 里的 a local path must be absolute），相对路径（含 .、..）一律拒掉。上面用 "$(pwd)" 就地展开，就是为了不给它相对路径。
方式三：直接从 Git 仓库安装
本仓库是单仓多包：仓库根那份 package.json 是仓库壳（private、不带 dsh 字段），插件本体在 dsh-mneme/。所以 Git 地址必须带 #path: 指到子目录：
dsh plugin --profile web add 'git+https://github.com/slow-stack/mneme.git#path:/dsh-mneme'
dsh web
| 写法 | 结果 |
|---|
git+https://github.com/slow-stack/mneme.git#path:/dsh-mneme | ✅ 装出 @modusensus/dsh-mneme（实测 0.9.0，38 个包） |
https://github.com/slow-stack/mneme#path:/dsh-mneme | ✅ 同上；lockfile 会归一成 github:slow-stack/mneme#path:/dsh-mneme |
git+https://github.com/slow-stack/mneme.git | ❌ 装到仓库根那份壳（0.0.0、无 dsh 字段），宿主不认它是插件 |
#path: 是 pnpm 的 git 参数（parseGitParams 里按 path: 前缀解析），不是本仓库自定义的语法；pnpm 官方文档没写这一条，所以这里给出实测结果。
方式四：tarball
cd dsh-mneme
npm pack # 产出 modusensus-dsh-mneme-<版本>.tgz
dsh plugin --profile web add "C:/path/to/modusensus-dsh-mneme-0.9.0.tgz"
必须用 npm pack，别用 pnpm pack：bin/cli.mjs 在工作区里是 CRLF，pnpm 会以 ERR_PNPM_BIN_CRLF 直接失败。
自定义配置（可选）
默认配置即可用。如需调整，在 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml 中覆盖：
- id: dsh-mneme
name: '@modusensus/dsh-mneme'
config:
memoryDir: ~/.dsh/memory
language: zh
autoInject: true
autoSummarize: true
maxInjectedItems: 5
importanceThreshold: 3
autoDream: true
dreamThresholdCount: 10
dreamThresholdChars: 5000
dreamDelayMs: 2000
⚙️ 配置
| 键 | 默认值 | 说明 |
|---|
memoryDir | ~/.dsh/memory | 记忆存储目录（SQLite + Markdown） |
language | zh | 记忆语言：生成的记忆条目、注入标题与后台 LLM 提示词所用语言（zh / en） |
autoInject | true | 会话启动自动注入记忆 |
autoSummarize | true | 会话结束自动提炼摘要 |
summarizeProvider / summarizeModel | 空 | 摘要的 LLM 路由覆盖（空=使用当前会话模型）；推荐轻量模型节省主模型 token |
summarizeMinIntervalMinutes | 0 | autoSummarize 最小触发间隔（0-10080，0=不限）：两次蒸馏之间最短间隔，失败/degraded run 也占用（#127） |
summarizeMaxEntriesPerRun | 0 | 单次蒸馏产出记忆条数上限（0-50，0=不限）：节流防单会话大量重复条目（#127） |
summarizeMinWindowChars | 0 | 蒸馏前零 LLM 预判：窗口可蒸馏文本不足此字符数直接跳过调用（0-100000，0=关）；skip 原因写入审计（#239） |
summarizeMaxRunsPerSession | 0 | 每会话最多发起多少次蒸馏 LLM 调用（0-1000，0=不限）；只计真实调用，被预判拦下的不占额度（#239） |
summarizeParseFailureMaxRetries | 0 | 连续几次解析失败后放弃当前窗口（0-10，0=关）：确定性失败（模型把转录当成该自己回话，finish_reason=stop）重试收益为 0，而窗口只会越攒越大；设 2-3 可止血，达到阈值强制消费游标跳过，失败行 metadata 带 raw_head/raw_has_bracket/streak（#493） |
summarizePeakHours | 空 | 高峰时段（本地时间，逗号分隔、可带星期前缀，支持跨零点）：空=关；命中时蒸馏顺延到非高峰、窗口累积后一次蒸、skip 原因入审计。例：按高峰计费的供应商可写 mon-fri 08:00-12:00,14:00-18:00（如 DeepSeek，以其官方定价页为准）（#239） |
summarizePeakMaxDeferMinutes | 120 | 高峰顺延上限（0-1440 分钟，0=不设上限）：到点仍处高峰就照常跑，避免长高峰把蒸馏饿死（#239） |
summarizeDedupeMode | off | 落库前去重档位：off（默认=现状）/ title（零成本，仅拦完全同名）/ vector（复用 embedding 列做同会话语义近邻，无 LLM 调用，#127） |
summarizeDedupeMinSim | 0.92 | vector 去重档的相似度阈值（0.5-0.99） |
🔐 API 安全：DSH 无内置鉴权且默认仅监听 127.0.0.1。插件 API 默认开放（便于 Web 面板即装即用）——未配 apiToken 时读和写都开放，真正的围栏是回环 + 宿主监听器的 Host/Origin 校验（它防 DNS rebinding 与跨站浏览器请求，但不建立身份）。如需防护（如局域网暴露），在配置中设置 apiToken：此时写操作（新增/更新/删除/导入/收包（/receive、/receive/undo——写的是本机自己的库，归 token-write，所以免 token 的 GET 在那两条路径上只会拿到 405）/画像/规则/命令/开关/开关计费类）与敏感读（/export、/external-api、/vector-config、/vector-reindex、/maintenance/*、/runtime/provision、/share、/memory/provenance（蒸馏窗口的逐条会话原文，另受 distillRecords.enabled 门控））需携带 Authorization: Bearer <token>（前端设置面板填同一个 token）；只读的 list / search / semantic / inject-preview 等仍然开放，不要把它们当成被 token 保护的面。/api/dsh-mneme/vector-config 返回的 apiKey 已掩码（sk-***…），存储仍保留明文供调用；前端回传空或掩码值表示"不改 key"。
安全模型全表（哪些路由免鉴权、为什么）见 SECURITY.md。
⚠️ 已知边界：极简模式（minimal agent preset）下不注入（宿主设计，非插件缺陷）：minimal 预设的组合文件显式 complete: true + includeRuntimeContext: false——整条系统提示词被 persona 钉死、全部 runtime context 快照被压制，记忆注入 / 用户画像 / hot memory 在极简模式会话中一律不送达模型（宿主内置 context 同样消失）。判断与解法：会话头部显示「极简模式」即为该形态；需要记忆注入请改用标准模式（会话级切换，或 ~/.dsh/settings.yaml 设 agent-presets.default: standard——注意 --dump-config 显示的是 bundle 默认值，会被用户层覆盖，不能反映实际生效值）；极简模式下的过渡方案是把画像/规则写入 AGENTS.md（agent-instructions 走 section 路径，不受该压制影响）。
外部 API 与 CLI
除 DSH 内部端口外，插件还可以开启一个独立的 HTTP 外部 API（默认 http://127.0.0.1:8790，Bearer token 鉴权），供其他插件、CLI 脚本或桌面工具读写记忆，不依赖 DSH 内部端口。
启用与鉴权
- 在插件设置中开启外部 API（默认监听
127.0.0.1:8790，仅本机可访问）；
- 访问 token 在插件设置 / 面板「设置 → 外部访问」中查看；
- 除
GET /health（免鉴权）外，所有路由需携带 Authorization: Bearer <token>，无效 token 返回 401 {"error":"unauthorized"}。
主要路由：
| 方法 | 路由 | 说明 |
|---|
GET | /health | 健康检查（免鉴权），返回 {ok:true} |
GET | /status | 版本、记忆统计、实体数、运行时长 |
GET | /profile | 用户画像，返回 {profile:"..."}；未设置时为空字符串 |
GET | /rules | 行为规则列表，返回 {rules:[...]}；未设置时为空数组 |
GET | /memories?limit&offset&type&minImportance&source&order=chrono&include_archived&occurred_from&occurred_to | 分页列出记忆（include_archived=true 含归档；occurred 时间窗按 occurred_at 回退 created_at） |
GET | /memory/provenance?id=<memoryId> 或 ?sessionId=<sid>（可选 &limit=，默认 20、上限 100） | 溯源读出口，两个方向共用一条路径（#421 拆出两条：方向 1 记忆→窗口由 #509 交付，方向 2 会话→窗口由 #524 补上；宿主内面板路由 /api/dsh-mneme/memory/provenance 同一口径）。两个主键互斥：都缺 400 {"error":"missing-id"}、都给 400 {"error":"ambiguous-id"}（刻意不静默择一——两个方向的结果形状不同，猜一个只会在出事之后才发现）。方向 1 是一条溯源链接一个窗口 {session_id, seq_start, seq_end, created_at, distill_run_id, run_type, trigger_source, run_status, records[]}（#512 补运行归因：run 是归因主体，窗口只是它的一批输入；读不到整轮归因时整组 null，不从区间或时间戳反推），答复级另带 mints[]（行级归因：这条记忆出生自哪一轮 dream/sleep，只填 create）；方向 2 把同一个 (session_id, seq_start, seq_end) 合并成一项（GROUP BY），带 link_count＝这个窗口派生出几条记忆，按 seq_start 排——逐链接返回会让「这个会话蒸了几次」被重复行淹没。两个方向都带 truncated（撞上 limit 时说「还有更多」；少了它，被截断的答复与「本来就这么少」逐字节相同）。records 是那段蒸馏窗口的逐条会话原文（按 seq 升序、不越出区间）。没有链接返回空 windows——「不是蒸馏来的」是有效答案，不是错误。状态码阶梯：401 无 token → 400 缺参/多参/invalid-limit → 409 {"error":"distill-records-disabled"}（distillRecords.enabled 关着；该开关是启动快照，面板改完要到下次启动生效，面板会显示「待重启」）→ 503 {"error":"provenance-unavailable"}（该方向要用的方法没接线，按方向判——只缺 session 侧方法时方向 1 仍然 200）→ 200。409 与 503 必须分开读数：前者是「用户关了」，后者是「装配坏了」。——只是不再经 HTTP 提供，盘上的行要 （或重新开启后的启动裁剪）才走，详见 |
| GET | /memories/:id | 单条记忆 |
| POST | /memories | 新增记忆 {type,title,content,importance?,tags?,source?,sensitivity?,occurred_at?,agent_scope?,workspace_scope?}；响应含 action: created\|merged |
| PUT | /memories/:id | 局部更新 {title?,content?,type?,importance?,tags?,reason?,agent_scope?,workspace_scope?}；content 改写按 human_override 入档 |
| DELETE | /memories/:id | 删除记忆 |
| GET | /search?q&mode=keyword\|vector\|hybrid\|auto&topK&occurred_from&occurred_to&agent_scope&workspace_scope | 搜索（关键词 / 向量 / hybrid=向量领位关键词补位 / 自动）。scope 两参声明调用方身份（不传 = 不解析，行为与旧版一致；任一给出则 strictScope 硬过滤与 A2 软加权随之生效） |
| GET | /context?q&topK&threshold&agent_scope&workspace_scope | 注入候选一站式聚合（issue #370，#363 承诺）：宿主注入管线 injectCandidates 全语义（优先级分层 / 编码门控 / heat / scope 软加权 / hybrid 语义路 / pin 前置）+ 画像 + 规则，返回 {profile, rules, items, pinnedCount, tier} 结构化条目，不含渲染文本。threshold 是 importance 阈值（默认 3，与 /search 的相似度阈值同名不同义）；topK 默认 5（对齐宿主 maxInjectedItems）；scope 语义与 /search 同口径；跨轮轮换 / 热记忆 / 时间前缀不含（调用方自管）；recall_runs 注入分账与宿主注入同口径（#217 mode='inject'） |
| POST | /bootstrap | 冷启动（v0.8.4）：从仓库目录反向构建初始记忆，body {dir} 必填；幂等（(type,title,scope) 去重 + _overwrite 原地刷新），零 LLM、必有产出 |
| POST | /maintenance/reclaim | 无损回收（#275 / #411，与面板同口径）：只有 POST（本路径不提供 GET 预估分支）。字段只从 JSON body 读；dryRun 默认 true，只有 dryRun:false 且 confirm:true 才真删；vacuum 只允许显式指定 |
| POST | /share | 记忆分享包：把活跃记忆按口径打成可外发的 JSON 包，纯读不写库；取行与跳过口径、脱敏规则与 3 MiB 体积水位见 docs/SHARE.md。本路径的 GET 一律 405 |
| POST | /receive | 吃进一份分享包（body {pack, confirm?}，包内容整个送上来、服务端不读路径）：默认干跑，只有 confirm: true 才写库；整包一个事务、按 share_external_id 幂等（同一个包重跑 created = 0），外来行标 source=imported，不参与本机巩固/降级。包里一条不合格就整包拒（收侧不做逐条修复，也不跑敏感扫描）。入站上限 4 MiB；GET 一律 405。细则与实测见 docs/SHARE.md |
| | | 整包退出（body ，同样只清点）：按 （不是归档——归档行会占住 UNIQUE 位，撤了反而导不回来）， 是全量、 只给前 20 条预览；什么都没导入时答 0，不抛。GET 一律 405 |
/context 的 tier 档位信号（#383）
GET /context 的响应多一个 tier 字段，回答「这次注入跑在哪一档」。嵌入降级在调用方视角原本完全静默——items 看着正常，只是召回质量悄悄变差，外部集成方无从感知自己长期跑在降级档上。
tier | 含义 |
|---|
full | 语义档：查询嵌入成功，且与库里的向量维度可比 |
degraded | 规则档：语义路本次不可用（原因见日志） |
unknown | 语义路未启用（q 为空），或判不出来（维度探针没跑成 / 一条向量都读不出）——那不是降级，但也不宣称 full |
两套消费者的分工： tier 是响应读数，给调用方——三态、fail-closed（判不出来报 unknown，不报 full），用于在集成侧告警或切换策略。降级的具体原因是日志读数，给运维——走 daemon 的 stderr（dsh-mneme: /context degraded to the rule tier (<reason>)），不进响应体。原因枚举六值，互不吞并（成例是「修法不同就分开」）：embed-unavailable（无可用嵌入接口：embedder 对象在，上面没有 embedSingle / embed）/ embed-empty（返回了空或非数组向量）/ embed-timeout（接口挂起，被超时护栏按缺失处理）/ embed-error（接口抛错）/ embed-dimension（接口成功了，但库里没有一条维度相符的活跃向量）/ no-embedder（压根没装配 embedder——daemon --embed off、lightMode、宿主未装配；这是预期态，不是故障）。六值的唯一真源是 src/api-standalone.js 导出的 CONTEXT_DEGRADE_REASONS，契约测试从它派生断言集合。
embed-dimension 值得单说：它是「拿到了向量却不可比」——searchVector 对维度不符的行直接跳过，不抛错、只是命中为零，于是召回静默退回关键词/规则档，而嵌入侧一切正常。修法是重建索引，不是查端点，所以它必须和前四个分开。no-embedder 与前四个也分开：前者（embed-unavailable）是适配器坏了、要修代码，后者是语义路没开、要把嵌装扮上或开起来，主体与动作都不同；并成一个值会让按 embed-unavailable 告警的面板对每个轻量模式安装报警。用词则与宿主面 /api/dsh-mneme/semantic 的 reason 对齐——同一个物理条件在两个面叫同一个名字（那边是另一套枚举、另一个消费者，别顺手统一）。
unknown 之下的判档故障另有一条 warn： unknown 有三个生产者（空 q / 维度探针没跑成 / 有行却一条向量都读不出来），响应体只有 tier 一个键、分不出它们，而调用方对 unknown 的策略常常是「不告警」——所以判不出来的情形会另打一行 dsh-mneme: /context tier left unknown: <what>（探针抛错 / 没有可读的向量可比）。它不是上面那六值的一员（tier 不是 degraded，没有降级原因可记），运维程序不要按原因枚举解析它。
预算： 判档不是免费的。q 非空且装配了 embedder 时，一次 /context 真的会起一次查询嵌入（一次网络往返 + embedTimeoutMs 的超时窗口）——档位要回答的正是「这次嵌入成不成」。这里没有复用 /health 的数据源：standalone 的 /health 只回 {ok:true}，而 embeddingDimensionBreakdown 是宿主面的一次全表扫（每行 JSON.parse 一个向量），按请求跑会把语义路成本翻倍。维度探针因此走 service.vectorDimensionState()——按匹配短路的存在性判据（有没有一条活跃向量的维度等于查询维度），不是「读一行的维度」：混合维度库里 LIMIT 1 会抽错维（明明有可比的向量却报 degraded），首条恰好解析失败时又会漏报成 full。成本是一次无 LIMIT 的全 id 扫描 + 按匹配短路的解析：全库同维度（常态）时循环第一行就返回，只解析 1 个向量；只有一条都不匹配时才走完整个循环，而那正是要报 degraded 的情形，值得。解析复用 getParsedEmbedding 的缓存，缓存热不热取决于 injectCandidates 是否真的走了 vectorIndex 分支。
curl 示例
# 服务状态
curl -s -H "Authorization: Bearer $DSH_MNEME_TOKEN" http://127.0.0.1:8790/status
# 列出最近 5 条记忆
curl -s -H "Authorization: Bearer $DSH_MNEME_TOKEN" \
"http://127.0.0.1:8790/memories?limit=5"
# 新增一条决策记忆
curl -s -X POST http://127.0.0.1:8790/memories \
-H "Authorization: Bearer $DSH_MNEME_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"type":"decision","title":"采用 SQLite","content":"存储层使用 node:sqlite","importance":4,"tags":["存储"]}'
CLI 安装
插件自带零依赖 CLI（随 npm 包一起发布）：
npm i -g @modusensus/dsh-mneme
dsh-mneme --help
首次使用先配置服务地址与 token（也可用环境变量 DSH_MNEME_URL / DSH_MNEME_TOKEN，或 --url / --token 参数临时覆盖）：
dsh-mneme config set http://127.0.0.1:8790 <你的token>
CLI 常用命令
dsh-mneme status # 服务状态
dsh-mneme list --type project --limit 10 # 列出记忆
dsh-mneme search "部署流程" --mode vector --topk 5 # 语义搜索
dsh-mneme add --type decision --title "采用 SQLite" \
--content "存储层使用 node:sqlite" --importance 4 --tags 存储,决策
dsh-mneme get 42 # 查看单条
dsh-mneme delete 42 # 删除
dsh-mneme config show # 查看当前配置（token 打码）
dsh-mneme share --dry-run # 分享包：只看会进几条、跳过几条，不落盘
dsh-mneme share --out pack.json # 写一个可外发的脱敏包（3 MiB 水位在源头拒）
dsh-mneme receive pack.json # 吃包：默认干跑，一个字都不写
dsh-mneme receive pack.json --apply # 确认后真的吃进自己的库（整包一个事务，可重跑）
dsh-mneme undo-share pack.json --apply # 按 pack_id 整包收回（物删，不是归档）
所有读取/写入命令支持 --json 输出原始 JSON；config path 打印配置文件路径（~/.dsh-mneme/cli.json）。
人类可读档只转达服务端文案里的 hint / bytes / limitBytes；闸门的 detail（坏在哪一格）与
413 的 limit 要 --json 才看得见——排查收包失败时先加它。
独立服务（daemon，dsh-mneme-serve）
不启动 DSH 也能让记忆库对外服务：dsh-mneme-serve 在宿主之外组装同一套 lib，把数据面跑成常驻进程（路由与鉴权与「独立外部 API」完全同源）。适用场景：第三方集成（如 Mneme-Bridge 这类网页端桥接，见下方社区适配器）需要长期挂载记忆库，而 DSH 不必一直开着。
dsh-mneme-serve # 默认 ~/.dsh/memory + 8790
dsh-mneme-serve --memory-dir "D:\my mem" --port 8790 --host 127.0.0.1
dsh-mneme-serve --embed off # 纯关键词 + BM25(不取件模型)
- 鉴权与端口：Bearer token 与 DSH 面板 / CLI 共用同一份（kv
external_api，首次启动自动生成并持久化到 memory.db）；端口/主机解析链与「外部访问」一致（显式参数 > 持久值 > 默认 8790/127.0.0.1）。配置端口被占会直接报错退出（不做端口顺延）——第三方把 URL 写死，静默换端口等于坏。因此 daemon 与 DSH 的「外部访问」二选一，不要同端口同开。
- 安全：daemon 使用明文 HTTP，不提供原生 TLS。指定非回环
--host 时，请勿直接把服务暴露给不可信网络；远程访问请走 TLS 终止代理或 SSH 隧道。
- 能力边界（第一期，无 LLM）：存储 / 检索（关键词 + BM25 + 向量）/ 镜像同步与人改合并 /
POST /maintenance/reclaim / POST /receive（吃包入库与整包退出：结构落库 + 随提交排空嵌入，不建实体——外来行本来就不做抽取，见 docs/SHARE.md）/ /bootstrap 全可用；巩固（autoDream）与蒸馏不在 daemon 内——巩固只属于 DSH 宿主进程，这是与宿主「单写者」的机械保证。--embed 默认 local（自管 runtime 与嵌入模型缺失时自动取件，约 200MB；失败降级关键词并打日志），也可选 ollama / openai（读宿主面板的 vector-config）/ off。
- 检索回执：daemon 的
/search 同样落 recall_runs，第三方检索的复用统计不缺数。
- 生命周期：stdout 仅就绪时打一行
dsh-mneme-serve listening on http://host:port (pid N)（供脚本解析实际端口），日志走 stderr；SIGINT/SIGTERM 优雅收库，Windows 强杀由 WAL 回放兜底。
- 已知限制：与 DSH 同时运行属设计内场景（WAL 多进程并发），但去重是先查后写、库层无 UNIQUE 约束，双进程并发写同一
(type, title, scope) 有极小概率产生重复；daemon 与插件请同版本升级。细节与坑清单见 docs/DAEMON.md。
MCP Server（任意 MCP 客户端接入）
Claude Code / Codex / Hermes / OpenCode / OpenClaw 等各客户端的最小挂载配置速查表见根 README；本节是完整配置与安全说明。独立分发包 mneme-memory（bin mneme-mcp）已发布，与插件内置的 dsh-mneme-mcp 并存、挂载命令互相兼容。
插件自带 stdio MCP server（bin/dsh-mneme-mcp.mjs，零依赖，随 npm 包发布，bin 名 dsh-mneme-mcp）。任何支持 Model Context Protocol 的客户端（Claude Code、Cursor 等）挂载后即可获得与 DSH 内一致的记忆工具六件套：memory_save / memory_search / memory_list / memory_get / memory_update / memory_delete——工具名、参数与去重合并、重要性等语义与 DSH 内工具对齐（测试锁漂移）。
数据面走上面的独立外部 API（8790，Bearer）：写入并发由 DSH 单点负责；DSH 未运行（外部 API 未启动）时 MCP 侧调用会报连接失败。scope 语义注意：外部 API 无会话上下文，memory_save 不做自动标注，只认显式 agent_scope / workspace_scope 声明。
配置优先级沿用 CLI 约定：环境变量 DSH_MNEME_URL / DSH_MNEME_TOKEN > ~/.dsh-mneme/cli.json > 默认 http://127.0.0.1:8790。安全注意：服务默认只绑 127.0.0.1；若把 DSH_MNEME_URL 指向非回环的明文 HTTP 地址，Bearer token 将明文过网（启动时会有 stderr 警告）——远程场景建议走 SSH 隧道。
Claude Code 挂载示例（项目根 .mcp.json；token 在面板「设置 → 外部访问 API」查看）：
{
"mcpServers": {
"dsh-mneme": {
"command": "dsh-mneme-mcp",
"env": { "DSH_MNEME_TOKEN": "<你的token>" }
}
}
}
未全局安装 npm 包时，把 command 换成 npx、加 args: ["-p", "@modusensus/dsh-mneme", "dsh-mneme-mcp"] 即可。
社区适配器
以下项目由社区维护，把 mneme 接入第三方平台或宿主。它们不是本仓库的一部分，兼容性由各自维护者跟进——升级 mneme 后如遇接口变更，请优先查看对应项目的 release note。
| 项目 | 平台 | 说明 |
|---|
| Mneme-Bridge | DeepSeek 网页端 | 浏览器扩展（MV3）+ 本地 Node 服务：网页端会话蒸馏进 mneme 记忆库，DSH 侧记忆按话题回注网页对话，两侧共享同一份记忆。embedded（直接挂载 mneme lib）与 remote（standalone API，推荐配合 dsh-mneme-serve）双模式 |
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🏗️ 架构
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 存储层：SQLite (archived/forgotten 状态) │
│ + Markdown 镜像（人工可编辑，双向同步） │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 服务层：saveWithDedupe / injectCandidates │
│ / mergeHumanEdits / onWrite 钩子 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 模型接口：11 个工具 + 自动注入 + 会话摘要 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ autoDream：阈值调度 → LLM 决策清单 │
│ → 校验（fail-safe）→ 应用 → 摘要 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Web 面板：设置面板内嵌 + 浏览/搜索（含向量） │
└─────────────────────────────────────────────────┘
源码结构：
src/
├── store.js # SQLite 存储（CRUD、搜索、归档/遗忘、schema 迁移、scope 四列）
├── mirror.js # Markdown 镜像（渲染/解析，人工优先）
├── service.js # 领域逻辑（去重合并、注入筛选、写入钩子、scope 加权/硬过滤、冲突队列）
├── scope.js # 作用域解析（agentPreset + workspace registry 反查，issue #17）
├── config.js # schemastery 配置 schema
├── tools.js # 11 个模型工具（defineTool；memory_organize 要 organizeEnabled 打开才注册，开了是 12 个）
├── user-settings.js # 「用户设置」注入块（人格 → 画像 → 规则）的唯一渲染处，注入与面板预览共用
├── profile-extract.js # 从活跃记忆提取「助手眼中的用户」画像草稿（只出草稿，不写 user_settings）
├── organize.js # agent 主动整理：dryRun 比对报告 → agent 判断 → apply 落库（筛除=归档不删，留 dream_runs 回执）
├── inject.js # systemPrompt.context 动态注入（含花括号转义）
├── summarize.js # 会话结束 LLM 摘要
├── dream.js # autoDream 调度 + runDream（LLM 决策 + 摘要）
├── dream/decisions.js# 决策校验（fail-safe）+ 决策应用
├── dream/clustering.js # 候选集聚类（k-means++ seeding）
├── dream/sleep.js # Sleep Mode 分层压缩
├── entities/extractor.js # 实体抽取器（v0.3.0：LLM JSON 抽取 + 去重 + fail-safe）
├── search/bm25.js # BM25 稀疏召回（v0.5.0：分词 + IDF 索引）
├── search/adaptive.js# 自适应相似度阈值（v0.5.0）
├── hot-memory.js # 会话级短期热记忆（v0.5.0：滚动轮次 + token 预算；注入剥离 reasoning）
├── runtime/ # 自管本地推理运行时（收编 / 本地 .tgz / registry 三档取件 + 校验）
├── embedding.js # OpenAI 兼容 embeddings 客户端 + 向量检索
├── api.js # HTTP 路由（Web 面板数据通道，含 /conflicts 冲突队列）
└── index.js # 插件接线
lib/ # src 的同步分发产物（npm run sync，prepack 钩子在发布时自动跑；一致性由 scripts/check-sync.js 在 CI 与 release.yml 校验——它只查不同步；唯一手写例外 lib/client.js——Web 面板 bundle，sync 不覆盖）
test/ # 2681 个 node:test 测试（审计与三轴线压测不变量；src↔lib 一致性由 scripts/check-sync.js 发布闸门校验）
scripts/ # e2e-dsh.js 端到端演示 · stress-dsh.js 三轴线压测 · sync-lib.js 同步 · check-sync.js 发布闸门 · benchmark-recall.js / benchmark-embed.js / benchmark-rerank.js 基准 · sync-test-badge.mjs 测试徽章 · build-runtime-manifest.mjs 运行时清单
🧪 开发
cd dsh-mneme
npm install # 安装 peer 依赖（以 devDependencies 形式，用于本地测试）
npm test # 运行 2681 个测试
npm run stress # 三轴线压测：长会话检索 / 冲突仲裁 / 多 Agent 并发（离线 mock LLM）
npm run sync # 把 src/ 同步到 lib/（发布时由 prepack 钩子自动执行）
压测（npm run stress）三条轴线：长会话检索（Recall@k、陈旧残留率）、冲突裁决（可重放仲裁集：审计快照 hash + receipt + 幂等回放）、多 Agent 并发（丢更新、重复合并、事务/崩溃恢复）。每次 autoDream 运行都会写入审计表 dream_runs（输入快照 digest + 决策清单 + 逐 id 去向 + receipt），让高通过率下也能定位静默错误。
lib/ 是 src/ 的同步分发产物（npm run sync）：除 lib/client.js（Web 面板 bundle）为 lib 独有的手写文件、sync 与 check-sync 均不触碰外，其余全部由 src 复制而来。改 src 必 npm run sync 并提交 lib，否则发布产物静默失效（issue #65 教训）。
📄 设计文档
设计文档在 dsh-mneme/docs/（本目录内，直接相对链接）；只有能力对比表在仓库根 docs/，用 ../docs/ 指过去。GitHub 上从本目录打开均可正常跳转。
🙏 致谢
autoDream 的理念溯源（理念借鉴、实现原创）：
在上述工作之上，dsh-mneme 做了自己的工程发展：K-Means++ 聚类预分组（src/dream/clustering.js）、类型化决策清单（keep / merge / archive / conflict / update，及 sleep 侧 supersede / differentiate）与可回放的 sha256 摘要审计链（dream_runs / receipt_chain）。如有遗漏的灵感来源，欢迎提 issue 指出。
📚 相关研究
dsh-mneme 的机制设计与下列公开研究相互印证（以下引用均逐一核对过 arXiv 收录页；机制对应关系为我们自己的映射，非原论文观点）：
📜 License
MIT
🤝 参与之前
行为守则：CODE_OF_CONDUCT.md。它管三件事——署名归人（模型不进作者行）、责任落在签下作者行的人身上、发言权按证据分配，不按身份。参与 issue / PR / 评审即受其约束；使用本插件不受约束，MIT 已经授权。
