@tuhengyu/dsh-full-life-memory
仿生终身记忆：上下文放不下时把旧轮次蒸馏成 token 线索并从历史切除，需要时用 recall_from_clues 把线索重建成回忆。
插件会安装到这里；不确定时保持 web。
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @tuhengyu/dsh-full-life-memory@0.7.1Full Life Memory 以 @tuhengyu/dsh-full-life-memory 发布，当前版本为 0.7.1。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。
不存原文，只存线索。
像人一样遗忘，也像人一样回忆。
@tuhengyu/dsh-full-life-memory
一个给 DeepSeek Harness 用的「仿生终身记忆」插件：
上下文快满时，它把旧对话蒸馏成几个关键词，从历史里物理删除；
当你再提起那件事，它顺着线索把记忆重新长出来。
上下文不是硬盘。 人不会记住三个月前的每一句话，只留下几个名字、半句原话、一种「我们好像聊过」的感觉。 需要的时候，再顺着这些线索，把当时的场景重新拼出来。
| 🧠 仿生记忆 不存原文，只存 Token 线索 | 落盘的只有 keywords、seed_tokens、一句摘要——没有 message 正文，没有向量，没有 embedding。回忆时用线索组装一段"想起"的提示交给模型，而不是把数据摊开给它看。 |
| ⚡ 零 Token 成本 正则蒸馏，不调模型 | 遗忘不经过任何 LLM：引号里的原话、文件路径、标识符、中文短语，用规则抽出来就完事。一次折叠 0 次模型调用、0 token 计费、0 延迟。 |
| ✂️ 真正释放上下文 物理切除，不是"请忽略" | 走 DSH 的 surface 节点替换，被切掉的 6 个节点直接从下一轮请求里消失。不是 system prompt 里那句"请忽略更早的内容"，是真的不发了——KV cache / 显存跟着一起降。 |
agent/pre-step
│
▼
tokenMeter.measure(session)
│
< 8000 ───┴─── ≥ 8000
│ │
keep going ▼
keep the last 4 turns, fold the oldest 2
│
▼
regex distill → keywords + seed_tokens (0 LLM calls)
│
┌─────────┴─────────┐
▼ ▼
SQLite memory_clues surface replace
(only file on disk) 6 nodes → 1 checkpoint
│ │
│ ▼
│ 【🧠 记忆已折叠】…
▼ │
recall_from_clues ◄───────┘
rebuilds the scene
| 方案 | 每轮额外成本 | 上下文占用 | 旧事怎么找回来 | 真的移除了吗 |
|---|---|---|---|---|
| 全量保留 | 0 | 线性增长，迟早爆窗 | 原文还在 | ❌ |
| LLM 摘要压缩 | 每次压缩 1 次模型调用 | 压缩后仍占位 | 读那段摘要 | ✅（摘要节点） |
| 向量 RAG | 嵌入调用 + 每次检索 | 检索片段临时塞入 | 召回原文分块 | ❌ 原文还在库里 |
| Full-Life Memory | 0 | 只留一行提示 | 线索 → 模型自己重建 | ✅（surface 替换） |
一句话区别：向量库是「查」，线索是「想」。 检索把原文递给你，回忆让模型自己长出来——后者更像人，也更省。
plugin_manager { action: "install_bundle", target: "<本目录的绝对路径>" }
装完重启一次 DSH。之后每个新会话都会带上：
recall_from_clues 工具（Phase 1）兼容性：
@deepseek-ai/dsh-agent/dsh-tools声明为>=0.2.1-rc.2 <0.3.0。 DSH 会把这两个 peer 依赖当作兼容版本要求；钉死小版本会在 DSH 升级后报“不兼容”， 所以这里用区间，0.2.x 的补丁与 RC 升级都能直接通过。
本插件是 link 安装：改完代码不用重装，但要重启 Host 才会重新加载模块。
- insert:
- id: full-life-memory
name: '@tuhengyu/dsh-full-life-memory'
config:
dbPath: '~/.dsh/full-life-memory/memory.db' # 线索库
limit: 5 # 一次回忆取回几条线索
maxPromptChars: 1800 # 回忆提示的字符上限
autoForget: true # Phase 2 总开关
forgetThresholdTokens: 8000 # 超过多少 token 开始遗忘
forgetTurns: 2 # 每次切掉几轮已完成对话
keepCompletedTurns: 4 # 最近这么多轮永远保留
sceneOverrides: {} # 按场景覆盖，见下一节
| 字段 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
dbPath | ~/.dsh/full-life-memory/memory.db | 目录自动创建，WAL 模式 |
limit | 5 | 单次回忆最多带几条线索（上限 20） |
maxPromptChars | 1800 | 超出截断并标注"更早的线索已淡忘" |
autoForget | true | 关掉后只剩手动回忆，历史不再被切 |
forgetThresholdTokens | 8000 | 用 ctx.tokenMeter 的口径；没有该服务时按字符粗估 |
forgetTurns | 2 | 一次折叠几轮 |
keepCompletedTurns | 4 | 保护最近对话：已完成轮数 ≥ forgetTurns + keepCompletedTurns 才动手 |
sceneOverrides | {} | 按场景覆盖，键是会话 header.agentPreset |
桌面端、QQ 群、QQ 私聊、微信……同一个模型在不同入口的"记忆压力"完全不同，所以除了全局默认，还可以按场景覆盖：
autoForget: true
forgetThresholdTokens: 8000 # 全局默认（桌面端）
sceneOverrides:
qqbot:
enabled: true
forgetThresholdTokens: 4000 # 群聊碎片多，早点折叠
keepCompletedTurns: 1 # 只保最近 1 轮
wechat:
enabled: false # 微信交给别的插件，本插件直接让路
场景标识 = 会话的 header.agentPreset（小写）。DSH 的 SessionHeader 没有单独的"渠道"字段，QQ/微信这类接入插件通常用自己的 agent 预设建会话，所以拿它当场景键最稳；没有预设时退回 header.origin，再退回 default。桌面端的默认预设通常是 standard，想给桌面单独一套规则就写 standard:。
生效规则：
enabled: false 直接跳过折叠（连日志都不写）autoForget: false 只影响没有场景覆盖的会话设置页的「场景」标签页可以增删改这些覆盖，不用手写 YAML。
DSH 把一个 QQ 群当成一个 Session，默认是「全群共用一份记忆」——群友 A 说的话，B 一问就可能被召回，这就是串台。
打开 isolateByUser 后：
| 阶段 | 行为 |
|---|---|
| 识别 | 从最新一条用户消息的正文前缀抽发送者：[User: 12345]、[用户: 12345]、小明(123456):、qq: 10001；正则可用 senderPatterns 覆盖 |
| 折叠 | 按发送者分组：自己的对话存成私有线索（user_id = 10001），别人的存成全群共享（user_id IS NULL）；othersAsGlobal: false 则直接丢弃别人的对话 |
| 召回 | 默认 scope: auto = 自己的 + 全群共享；scope: user 只看自己；scope: global 只看共享 |
| 降级 | 认不出发送者 → 自动回到全局模式，不报错、不丢数据 |
isolateByUser: false # 全局默认关
othersAsGlobal: true # 别人的对话进共享记忆
sceneOverrides:
qqbot:
isolateByUser: true # 群聊场景打开
旧库不用手动处理：启动时检测 memory_clues 缺 user_id 就自动 ALTER TABLE 补上，历史线索保留为共享记忆（user_id 为 NULL），新折叠的才按人归档。
桥接插件不会给 DSH 传结构化发送者，只能从正文里读。为了少踩坑，做了四件事：
| 场景 | 处理 |
|---|---|
昵称: 内容（AstrBot 常见） | 新增昵称前缀正则；注意:、12:30 这类不会误判 |
| 一条 prompt 合并多个发言人 | 逐行识别，按行归属，不再整条算给第一个人 |
[CQ:at,qq=…]、[User: 123] | 蒸馏前剥掉，不会变成线索词 |
| 格式对不上、识别失败 | 退化成全群共享，不报错；日志里 owners: global 能看出来 |
排查格式时打开 debugSender: true，折叠时会打印：
full-life-memory: sender probe preset="qqbot" sender="小明" groups=2 sample="我的猫叫豆豆"
还有两个边界要记住：
[User: 12345]，比昵称可靠。场景原本只认 header.agentPreset。如果桥接不设预设，用 sceneMap 按正则匹配会话的 preset / origin / 会话 id / cwd：
sceneMap:
'^qq-': qqbot # 会话 id 前缀
'napcat|astrbot': qqbot
sceneOverrides:
qqbot:
isolateByUser: true
匹配到场景后，线索会带上 scene 字段，排错时能直接看出这条记忆来自哪个场景。
isolationScope 决定同一个人的记忆能不能跨群看到：
isolationScope: user # 默认：同一个人跨群共享（人设一致）
# isolationScope: user+scene # 更严格：同一个群才共享（避免 A 群的事在 B 群被抖出来）
user+scene 下查询会额外带上 scene = 当前场景 的条件；全群共享记忆（user_id IS NULL）两种粒度都可见。
如果整条链路是 NapCat → AstrBot → 模型，DSH 根本不在场，插件的钩子不会执行。
仓库里的 astrbot/ 是一个独立的 AstrBot 插件，默认用纯 Python 读取同一个 SQLite，不需要 Node：
QQ 消息 ──► AstrBot ──► astrbot/ 插件 ──► memory.py (sqlite3) ──► 线索
安装（AstrBot 插件页 → 安装插件）：
astrbot/ 的内容）astrbot_plugin_full_life_memory.zip（Release 附件）astrbot/ 拷进 data/plugins/astrbot_plugin_full_life_memory/配置里把 db_path 指到 DSH 用的同一个库即可（留空默认 ~/.dsh/full-life-memory/memory.db）。
命中触发词（记得 / 上次 / 之前…）时回忆一次并注入 system_prompt，同一个群友 120 秒内只查一次。
也可以用 flm CLI 自己接别的平台：
npm i -g @tuhengyu/dsh-full-life-memory # 安装后得到 flm 命令
flm recall --text "你还记得上次那个数据库吗" --user 10001 --scene qqbot
flm remember --keywords "数据库,sqlite" --seed "用 node:sqlite 存线索" --user 10001
flm stats
输出是 JSON，方便任何语言调用。安装与配置细节见 astrbot/README.md， 发布到插件的步骤见 astrbot/MARKETPLACE.md。 核心逻辑只有一份（同一个 SQLite、同一套 SQL），DSH 插件、AstrBot 插件、CLI 都只是消费者。
两个入口，同一张表单：
选项用大白话，不再出现「阈值 / 折叠轮数」这类实现词：
| 控件 | 含义 |
|---|---|
| 遗忘触发条件 | 对话超过多少 token 时开始遗忘（调大记得更久） |
| 遗忘会话轮数 | 一次遗忘几轮已经聊完的对话 |
| 最近记忆保留轮数 | 最近这么多轮永远保留，方便接着聊 |
| 自动遗忘 | 总开关 |
分为两个标签页：
下方实时算出「什么时候会触发」：例如 至少要有 6 轮聊完的对话（遗忘 2 轮 + 保留 4 轮）才会开始，改数字时同步刷新。
表单右上角有语言下拉框，选项来自 DSH 的语言服务（不是插件自己写死的列表），切换时调用 ctx.locale.setLocale(id)——也就是跟随全局偏好，插件不维护自己的语言状态。
只带 zh / en 两套文案，加语言只要两步：
// client.js
const DICTS = { zh, en, ja } // ① 补一份字典
// locale/ja.json（插件管理器里显示的名字）
{ "meta": { "title": "フルライフ記憶", "description": "…" } }
不需要改 UI：下拉框会自己出现 ja（前提是宿主语言列表里有它，可用 ctx.locale.addLanguage({ id, label, fallback }) 注册）。缺键会走宿主的 fallback 链，不会显示 undefined——client-smoke 里有一条断言专门检查所有字典键集合一致。
表单上方有一行版本信息：v0.3.5 [检查更新]，最右侧是语言下拉框。
| 状态 | 表现 |
|---|---|
| 点「检查更新」 | 请求 registry.npmjs.org/<包名>/latest，与运行中的版本比对 |
| 有新版本 | 显示 → v0.3.2 和「立即更新」 |
| 已是最新 | 顶部轻提示「当前已是最新版本」，2.6 秒后自动消失 |
| 点「立即更新」 | 调用 DSH 的 pluginManager.installBundle，由 Host 执行 pnpm 下载并校验 |
| 更新完成 | 弹出模态框：「更新已下载，请重启 DSH 以应用新版本」 |
为什么不自己 child_process 跑 pnpm：pluginManager 已经处理了 profile 写入锁、依赖脚本审批、peer 兼容性检查、失败回滚、registry 回退和「是否需要重启」的判定。自己 spawn 会绕过这些，还可能把 profile 的 package.json 写坏。
版本探测优先走浏览器直连 registry；如果部署的 CSP/CORS 拦住了跨域请求，会退回 Host 的
pluginManager.inspect再查一次。
这些字段标了 .volatile()：保存后下一轮就生效，不用重启 Host；已经折叠掉的历史不会被恢复。
对话流里多一行系统提示：
【🧠 记忆已折叠】为了腾出空间，我已淡忘更早的 2 轮对话，
留下的线索：E:/Fishwork/app.ts、recall_from_clues、node:sqlite。
需要时我会用 recall_from_clues 自己回忆。
日志里多一行账：
full-life-memory: folded 2 turn(s) (~9123 tokens) from surface seq 2..9
as compaction 6f1c…; clues: E:/Fishwork/app.ts, recall_from_clues, node:sqlite
然后你随口问一句「我们之前那个 sqlite 的事呢？」——模型会自己调 recall_from_clues，把线索接成回忆。
agent/pre-step（waterfall）里用 ctx.tokenMeter.measure(session) 读当前请求压力。turn/end 之后），天然避开半个 tool-call；surface 第 0 个 system 节点永不参与。keywords 与 seed_tokens，连同 session_id 写进 memory_clues 表。session.append('user/message', checkpoint, { surfaceOp: { op:'replace', startSeq, endSeq } })——和 DSH 自己的 dsh-compaction-basic 逐字同一条路径。compaction/start → summary → replace → end，Chat 因此把它渲染成原生的「记忆折叠」行，而不是一条用户消息。安全边界都是显式校验过的：区间必须工具配对平衡、没有未闭合的 compaction/start、同一轮最多切一次、最近轮次受保护。任何一步失败都只是"这次不遗忘"，绝不留半截事务。
忘掉的东西还能找回来吗？ 能找回"上下文"，找不回"原文"——这正是设计目标。线索足够模型重建当时在聊什么、做到哪一步；逐字复述不重要。
真的不花 token 吗？ 遗忘过程 0 token（纯正则）。只有你主动回忆时才会花几百 token——这笔钱花在真正需要的那一刻，而不是每一轮都替全部历史付费。
中文能匹配吗？
能。线索库用 LIKE 模糊匹配而不用 FTS5：中文不分词，线索本来就短，LIKE 反而更稳；% 和 _ 已转义。
会不会和 DSH 自带的自动压缩打架？
不会。检测到未闭合的 compaction/start 就跳过；自己开事务时严格成对闭合，不会把锁留给别人。
会不会把系统提示或工具配对切坏？
不会。system 头永不切；只切 turn/end 之后的范围；区间前后都做 tool-call/result 平衡校验。
数据在哪？会不会上传？
只有一个本地 SQLite 文件，默认 ~/.dsh/full-life-memory/memory.db。没有网络请求，没有遥测。
能只用手动回忆吗？
autoForget: false。历史不再被切，recall_from_clues 照常可用。
dsh-full-life-memory/
├── package.json # bundle 清单 + dsh.bundle.patch + dsh.client
├── cordis.patch.yml # 插入 Host 插件行 + 默认 config
├── index.ts # Host 源码（类型完整，改这里）
├── index.js # Host 运行时 = index.ts 编译产物
├── client.js # 浏览器半边：Plugins 页里的设置界面
├── locale/{en,zh}.json # 插件管理器里的标题与描述
├── icon.svg
└── test/
├── smoke.mjs # Phase 1：命中 / 未命中 / 截断 / 转义 / 连接回收
├── auto-forget.mjs # Phase 2：阈值 / 切除区间 / 配对校验 / 落库 / 每轮一次
└── client-smoke.mjs # 设置页：用假 slots/configForms 跑一遍渲染
node test/smoke.mjs
node test/auto-forget.mjs
node test/client-smoke.mjs
auto-forget.mjs 用一个仿 Session 契约的假会话跑完整链路，并额外做一次 index.ts 与 index.js 的行为对拍：同一个场景分别执行，逐字段比较追加事件、被切的 surface 区间、落库的线索行，确保"编译产物"和源码不漂移。
覆盖：阈值以下不动、到阈值切最旧两轮、replace 区间精确、system 头保留、后续轮次完好、线索落库、同轮不重复切、最近轮次受保护、工具配对不平衡拒绝、未闭合 compaction 拒绝、落库失败不留半截事务。
规则蒸馏不如语义摘要细腻——它抓的是"名字、路径、术语、原话"，不是"结论"。这是刻意的：遗忘不该再花钱，也不该再等一次模型响应。真想要语义摘要，只需替换 extractClue() 一个函数，返回结构不变，其余逻辑（选段、切除、落库）完全复用。
extractClue 的可选 LLM 后端（默认仍是正则）/forget 手动命令与「回忆命中率」统计MIT © tuhengyu · 完整文本见 LICENSE