@deepseek-ai/dsh-file-memory

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面向长任务的文件型工作记忆。两个模型侧工具——memorize 与 recall——把关键前提以逐字字节形式保存在工作区内按会话隔离的笔记文件里，因此能无损地挺过上下文压缩：摘要器可以把事实模糊或丢掉，但文件能逐字节原样往返。

为什么

压缩检查点是 LLM 生成的、并逐代被 LLM 重写；prompt 空间里的"状态文档"提案每一轮仍会对上一版状态再摘要。文件是 agent 手上唯一无损的介质：写一次，读回即原样。这是对 prompt 空间压缩的务实补充，在当前随附的 compaction-basic 后端上今天就能用。

工具

工具	行为
memorize(entries)	把逐字去重后的行追加到 <workspace>/.dsh-notes/<session>.md。
recall(query?)	读回笔记，可选按包含 query 的行过滤；输出上限 maxRecallChars。

两者都要求 agent 会话与已挂载的 fs 服务；笔记文件相对会话工作区 cwd 解析（会话无 cwd 时回退到后端默认基准）。

配置

字段	默认	含义
maxRecallChars	6000	recall 输出上限。
notesDir	.dsh-notes	工作区内的笔记目录名；必须是裸目录名。

maxRecallChars 必须为 >= 1 的整数；配置错误在插件加载时直接抛错。

安装

尚未发布到 npm —— 直接从此仓库安装：

npm install github:ICCuse/dsh-file-memory
# 或：pnpm add github:ICCuse/dsh-file-memory

然后在 profile 组装中挂载（package.json 已声明 dsh.bundle）：

- id: dsh-file-memory
  name: 'dsh-file-memory'

发布后亦可 dsh plugin --profile web add dsh-file-memory。