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Long Memory — DeepSeek Harness 插件(DSH Plugin)
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L

@wwskills/dsh-long-memory

Long Memory

适用于 DeepSeek Harness 的长期跨会话记忆插件(L5 + L7 层):基于 SQLite,支持 FTS5 + 可选的嵌入召回,采用仅追加审计日志和单一软件包双界面打包。

插件会安装到这里;不确定时保持 web。

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:wwskills/dsh-long-memory#1829a85862287ea6456e5efc58015106fb02515b
README兼容性版本

兼容性与来源证明

Long Memory 以 @wwskills/dsh-long-memory 发布,当前版本为 0.2.0。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。

DSH 兼容范围
*
运行环境
web
发布来源
github
Registry 更新时间
2026/8/26

版本

0.2.0stable
2026/8/26
0.1.0stable
2026/8/25

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最新版
0.2.0
DSH
*
HMR
重启进程
Tree shaking
未声明可安全裁剪
解包体积
未提供
文件数
未提供
Surface
web
许可证
MIT
发布源
github
GitHub
★ 1
周下载
0
最近提交
2026/9/10
查看源码 ↗
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README

@wwskills/dsh-long-memory

Long-term cross-session memory plugin for DeepSeek Harness.

SQLite-backed, FTS5 + optional embedding recall, append-only audit log, L7 auto-extraction. Single-bundle dual-face packaging (Node service + browser UI).

Features

  • 8 mem_* tools — search, record, status, stats, forget, confirm, scope list, scope set
  • FTS5 full-text search with CJK support (works out of the box, zero config)
  • Optional embedding — Ollama (local, zero cost) or any OpenAI-compatible API
  • Hybrid recall — BM25 + vector + RRF fusion when embedding is enabled
  • L7 auto-extraction — automatically extracts memories from conversations on turn/end using your DSH LLM provider (zero extra config)
  • Keyword fallback — if LLM is unavailable, regex-based keyword extraction kicks in
  • File tracks — MEMORY.md session markers + memory/YYYY-MM-DD.md daily notes
  • Audit log — append-only, tracks every memory operation
  • Browser UI — settings tab + memory manager + confirm queue

Install

dsh plugin --profile web add @wwskills/dsh-long-memory

Configuration

Defaults are sensible. Override via your profile's patch layer as needed.

Embedding

ProviderUse caseCost
noneFTS5 keyword only (default)Zero
ollamaLocal Ollama serviceZero (local)
openai-compatibleAny OpenAI-style APIPer-call
- id: long-memory
  config:
    embedding:
      provider: 'ollama'          # 'none' | 'ollama' | 'openai-compatible'
      model: 'bge-m3'
      dimension: 1024
      ollama:
        base_url: 'http://127.0.0.1:11434'

L7 Auto-extraction

L7 reads your DSH LLM provider config automatically — no extra API key needed.

- id: long-memory
  config:
    l7:
      enabled: true               # enable auto memory extraction
      auto_extract: true          # LLM-based + keyword fallback
      extractor_model: ''         # empty = use cheapest model from your DSH config
      extractor_temp: 0.2
      interval_ms: 21600000       # 6h minimum between extractions

Storage

    storage:
      path: '${DSH_HOME}/long-memory/long-memory.db'
      markdown_dir: '${DSH_HOME}/long-memory/markdown'

Tools

ToolPurpose
mem_searchFTS5 + hybrid search across memories
mem_recordPersist a memory; auto-detects scope
mem_statusStorage + recall state
mem_statsAggregate statistics
mem_forgetArchive or delete; writes audit log
mem_confirmApprove/reject queued sensitive memory
mem_scope_listList all scopes
mem_scope_set_activeSet active scope filter

Requirements

  • Node ≥ 22.5 (uses built-in node:sqlite)
  • DeepSeek Harness 0.1.0-rc.2+

License

MIT — see LICENSE.