dsh-memory-self-evolution
为 DeepSeek Harness（DSH）设计的自进化长期记忆插件。它在每轮对话结束时自动挖掘值得沉淀的意图，以「置信度」量化记忆的可靠程度，让记忆随使用频率自然生长、随闲置时间缓慢衰减。
特性
- 自动收集：每轮结束用 LLM 挖掘偏好、规则、习惯、项目事实，无需手动整理。
- 语义去重：重复提及的同一件事只强化、不重复新建；主题相近但场景不同的保持独立、不强行合并。
- 置信度演化：初始
max(0.5, LLM 明确度)，每次观测+0.1，无上限；久未观测随时间衰减。 - 低成本注入：用户级记忆默认全量注入，项目级记忆按需路由（自然语言提到即自动读取）。
- 可遗忘但不自动删：低置信度记忆只降权标记，删除永远由用户显式确认。
- 三列看板：读取记录 / 分析结果 / 已沉淀记忆（支持按分组筛选）。
效果预览
上方状态栏给出「已沉淀 / 低置信度 / 待分析」条数与上次分析时间，下方三列分别是：
| 区域 | 内容 |
|---|---|
| 读取记录 | 记忆被哪一轮对话读取过，以及读取了哪个分组、多少条 |
| 分析结果 | LLM 挖掘出的候选记忆，右侧数字是置信度，下方是分组标签；勾选后「沉淀为记忆」入库 |
| 已沉淀记忆 | 正式记忆，展示置信度、观测次数与最近观测时间，支持按分组筛选和显式删除 |
安装
dsh plugin --profile <profile-name> add dsh-memory-self-evolution重启 dsh web 后，「记忆」tab 与 -- 快捷指令即可用。
使用
- 记忆 tab：查看读取记录、勾选候选「沉淀为记忆」、按分组查看/删除已沉淀记忆。
--快捷指令：输入--弹窗选择记忆分组（或直接-- <标签名>），系统会引导 AI 调用memory_read工具按需读取，而不是把记忆正文灌进输入框。memory_read工具：AI 在任务涉及某项目背景标签时自动调用，读取对应分组记忆。
设计文档
完整的置信度演化、收集、注入、遗忘机制，见 DESIGN.md。