dsh に記憶を:meow-memory 導入と記憶のしくみ徹底解説
全 8 ステップの図解チュートリアル:クロスセッション記憶プラグインをコマンド 1 発で導入し、初回の一括注入、memory_* ツールの自動呼び出し、dream による空き時間の整理までを検証済みスクリーンショットで追います。
最終更新: 2026-10-03
meow-memory は Phant0Meow が DeepSeek Harness(dsh)向けに書いたクロスセッション記憶プラグインです(MIT、GitHub 調査時点で ★140)。ワークスペースごとに SQLite の記憶ストア(.dsh-meow/memory.db)を持ち、記憶は 7 レイヤーで保存。静的な手引きは system prompt に置かれ、動的な記憶は独立スナップショットとして注入されるので KV キャッシュに優しく、ランタイム依存もゼロ(Node ≥ 22.13)。導入すれば、ウィンドウを変えるたびに記憶を失っていた dsh に、自分が誰か・あなたが誰か・決めたルールを新しいセッションの冒頭でまとめて引き継がせられます。
本ガイドは実機録画に沿って 導入 → 再起動して新セッション → 初回注入 → ツールの自動呼び出し → リフレクションと dream 整理 までの全流れをたどります。スクリーンショット 8 枚はすべてフレーム検証済みで、出典動画の該当秒へ深リンク。まず仲間のプラグイン一覧を見たい方は、クロスセッション記憶コレクションへどうぞ。 クロスセッション記憶コレクション
要点だけ
- ▸導入はコマンド 1 発:dsh plugin --profile web add github:Phant0Meow/dsh-meow-memory。コンパイルもマウントも自動で、dsh web を再起動すれば新しいセッションから有効(pnpm ≥ 10 は初回のみビルドスクリプトの許可が必要な場合あり)。
- ▸最初のターンで長期記憶を一括注入(誰であるか/あなたのこと/ルール)。チャットでは「記憶注入済み」の 1 本のチップに折りたたまれ、開かない限り会話の流れを汚しません。
- ▸2 ターン目からは毎メッセージでキーワード照合(top-2)。memory_remember/search/project は AI が自発的に呼び出し、記憶は soul/user/project/fact/lesson/topic/rules の 7 レイヤーでプロジェクト別に分離。
- ▸dream 整理はアイドル 180 分から(ピーク時間帯は抑制)。リフレクションは 7 連続ツールラウンド後に発火。delegate.model を指定すれば整理を安価なモデルに任せられます。
導入から dream 整理まで:全 8 ステップ
導入して最初の会話
- 1
meow-memory を導入する
下の 1 行を実行するのが推奨ルートです:インストール時に自動コンパイルされ、web profile へ自動マウント。bundles の手編集は不要。pnpm ≥ 10 はビルドスクリプトを既定でブロックするため、初回の add で allowBuilds と出たら表示に従い、profile の pnpm-workspace.yaml にキーを追加して再実行してください。ついでに promptLang(zh / en / pt-br)も確認——記憶項目とツール説明の言語はこれで決まります。
$dsh plugin --profile web add github:Phant0Meow/dsh-meow-memory - 2
dsh web を再起動し、まっさらなセッションを開く
再起動後の新しいセッションには自動でプラグインが読み込まれます。押すボタンは何もない。画面は録画者の新規セッション:タイトル「探索未至之境」、権限は Workspace Write、モデルは DeepSeek-V4-Flash Max。最初の一文はもう打ち込まれています——「你好啊,你记得什么?」(やあ、私を覚えている?)。記憶力の試金石にうってつけの一言です。
再起動後も設定画面はなし。プラグインはすでに静かに待機しています。元動画を見る 0:39 - 3
初回ターン:長期記憶を一括注入、チャットには折りたたみチップだけ
最初のユーザーメッセージがモデルに届く前に、プラグインは長期記憶をひと塊で注入します(【あなたについて】soul 全量、【user について】プロフィール、importance ≥ 2 の設計原則、記憶の使い方)。初回ターンはあえてキーワード照合を行いません。チャットに見えるのは「已注入记忆(长期记忆)」の細いチップだけ。デモの回答はたった一行:我记得你,主人。(覚えていますよ、ご主人様)。
初回の一括注入はバックグラウンドで完了。どう答えるかは Think 行にはっきり出ます。元動画を見る 0:42 
チャットの流れは乱されません:普段は 1 本のチップ、全文は開いたときだけ。元動画を見る 1:56
記憶のしくみ
- 4
2 ターン目から:キーワード照合 + AI が自発的に記憶ツールを呼ぶ
2 つ目のメッセージからは、毎回 fact/lesson/rules/topic に対してキーワード照合が行われ、関連度上位 2 件が文脈に添えられます。AI は記憶ツールも自発的に呼びます——録画では memory_project で meow-memory と dsh の 2 プロジェクトを続けて参照し、人は一切触っていません。ライブラリに眠るルール第 7 条「ファイルは絶対に削除しない。整理も archived を付けるだけ」がそのまま生きています。
誰も命令していません——モデルが自ら両プロジェクトの全体像を確認しました。元動画を見る 0:54 - 5
細部を聞いてみる:エージェントが自分で検証する
記憶ライブラリの奥にある細かいことを尋ねると、AI はツールを組み合わせて確認してから答えます。録画では直前の自分の誤判定さえ訂正し、shell チェックの結果、meow-memory が完全な履歴を持つ独立したネストされた git リポジトリだと確認しました。管理外のフォルダではない、と。「記憶がある」ことと「でまかせ」の違いはここです。
確認して、答えて、間違いはその場で認める——記憶のある AI はごまかしません。元動画を見る 1:12 - 6
リフレクション:AI が自分から新しい記憶を積む
ツール呼び出しが 7 ラウンド以上続くと、プラグインはモデルに「覚えておくべきことはあったか」と尋ねます。このリフレクションでは 3 つの作業:0.5.1 で止まっていた旧バージョン表記に stale を付与(package.json は 0.9.0 と確認済み)、「v2 リファクタ」トピックの更新、README の残り todo を 1 件追加——すべて後から追跡できます。
リフレクションは散らかった進捗を検索可能な項目に整理し、後からいつでも追跡できます。元動画を見る 1:30
dream による整理
- 7
dream:空いた時間にライブラリを整える
ウィンドウが 180 分(既定)以上アイドルになると、そのウィンドウ自身のエージェントが記憶を 3 ラウンドで整理します(原子記憶 → トピック → プロジェクト要約)。ピーク時間帯(既定ではアジア/上海の 09:00–12:00・14:00–18:00)は抑制。録画では dream タスクの折りたたみバーが 4 本続き、それぞれ 13・10・9・1 件の更新を報告し、成果物 dream.ts・index.ts・test.mjs が添えられています。
dream 整理は空き時間に実行され、背景タスクのように折りたたまれて邪魔をしません。元動画を見る 1:36 - 8
dream バーを開く:全件の行き先が書かれている
「記憶夢境タスク · 7 件更新」のバーを展開すると:対象は femwa プロジェクトの 13 件の記憶で、memory_update が 1 件ずつ呼ばれ、それぞれ期限切れ/維持/アーカイブの処理と理由が明記され、最後は「このグループ完了」。ライブラリは使うほど乱れるのではなく、整っていきます。
整理でもデータは削除しません:期限切れ/維持/アーカイブを 1 件ずつ明記。元動画を見る 1:42
7 レイヤーの記憶:プロジェクト別に分離
meow-memory は記憶を 7 レイヤーに分け、それぞれ独立した SQLite テーブルに保存します。project レイヤーは overview/structure/decisions/quotes/ops/todo のサブカテゴリを備える。録画ではメインライブラリに 83 件が保存され、dsh・meow-eyes・femwa 各プロジェクトのストアと混ざらず共存していました。
- ▸soul —— AI 自身が誰か:ペルソナ、自己紹介、行動の境界線
- ▸user —— あなたが誰か:基本情報と好み。「タイムゾーンを固定する」ようなプライバシー設定も user レベル(importance 3)で記録
- ▸project —— プロジェクト情報。overview/structure/decisions/quotes/ops/todo のサブカテゴリで分類
- ▸fact —— 原子的事実:1 項目 1 件で、検索と期限切れのマークが容易
- ▸lesson —— 失敗と訂正:同じ落とし穴を 2 度踏らない
- ▸topic —— 進行中の話題。目標文つきで、セッションをまたいで再開できる
- ▸rules —— 設計原則と行動規範。importance ≥ 2 は初回ターンの注入に乗る
記憶プラグインが担うのは「セッションをまたいで何を覚えておくか」。逆に、今度は現在のウィンドウがあふれるという問題——そちらは別分野で、コンテキスト圧縮ガイドが扱います。 コンテキスト圧縮ガイド
選び方:プラグイン比較と、落とし穴
ChHsich の 4 プラグイン比較によれば:dsh 外の汎用記憶レイヤー(EverOS・MemOS・memsearch・mem0)はいずれも「自動キャプチャ+自動呼び出し」型で機能の重なりが大きく、1 つで十分。memsearch は Claude Code・Codex・OpenClaw と 1 つの記憶を共有できます。dsh ネイティブの meow-memory・mnemon・mindmemos・graph-memory は仕組みが異なり、カタログはクロスセッション記憶コレクションに。
原則は 2 つ:同種の記憶レイヤーを重ねて入れないこと。そしてこの言葉どおり——「プラグインのインストールは、あなたのマシンであなたと同じ権限でサードパーティのコードを動かすことに等しい。インストール前にソースを確認し、権限を与えるか決めてください。」
費用の落とし穴:整理タスクも token を燃やす
换个RM の録画は実際の事故を捉えています:mnemon の idle checkpoint review が「一回限りタスク」として繰り返し発火し、画面に 10 件以上、横のステータスバーには 73.9M token——「整理のたびに請求が膨らむ」からくりがひと目でわかります。meow-memory の対策はピーク抑制と、delegate.model で整理を安価なモデルに任せること。出費の推移は使用量トラッキングガイドで。 使用量トラッキング
よくある質問
dsh 記憶プラグインの導入・コスト・選び方についての 6 つの質問。
導入は難しい?設定ファイルを編集する必要はある?
コマンド 1 発で済みます:dsh plugin --profile web add github:Phant0Meow/dsh-meow-memory。コンパイルとマウントは自動で、dsh web を再起動すれば新しいセッションから読み込まれます。bundles の手編集は不要。pnpm ≥ 10 では初回に allowBuilds の確認が出ることがあるので、表示に従って pnpm-workspace.yaml にキーを追加して再実行を。アンインストールは dsh plugin --profile web remove meow-memory。
記憶が肥大化して、チャットが流れてしまうことは?
両側で抑えられます:チャットでは注入内容が「記憶注入済み」の折りたたみチップになり、リフレクションや dream のターンも 1 本のタスクバーに折りたたまれます。ライブラリ側は dream の 3 ラウンド整理と archived/stale 付けで規模を管理し、キーワード照合は top-2 だけ。ライブラリ全体をモデルに渡すことはありません。
記憶はどこに保存される?外部に送られることは?
ローカルのみです。ワークスペース内の .dsh-meow/memory.db(SQLite、node:sqlite 使用、ランタイム依存ゼロ、Node ≥ 22.13)に保存され、セッションごとの既読記録もローカルの .dsh-meow/sessions/ に。サードパーティの記憶サービスには何も送信されず、バックアップはフォルダをコピーするだけです。
dream 整理で料金が膨らむことは?
dream は既定でアイドル 180 分以上でしか発火せず、ピーク時間帯(既定はアジア/上海の 09:00–12:00・14:00–18:00)は抑制されます。それでも気になるなら delegate.model で整理ターン専用の安いモデルを指定するか、重要でないセッションでは「dream 整理をスキップ」を選びましょう。mnemon の費用事故のからくりは本文の「費用の落とし穴」で解説しています。
ナレッジベースやコンテキスト圧縮とは何が違う?
役割が違います:記憶プラグインは「AI があなたやプロジェクトについて学んだこと」を自動注入。ナレッジベースはドキュメントを保存し必要時に検索。コンテキスト圧縮は現在のウィンドウがあふれないようにする仕組み。3 つは併用でき、meow-memory 自身も圧縮に対応——セッション圧縮の次のターンで長期記憶を自動再注入するので、突然記憶が消えることはありません。
記憶プラグインが多くて、どれを入れるべき?
まず 2 種類に分けて:汎用記憶レイヤー(EverOS/MemOS/memsearch/mem0)は機能が重なるので 1 つで十分。dsh ネイティブの meow-memory/mnemon/mindmemos/graph-memory は仕組みが異なり、カタログで比べてください。本ページの主役 meow-memory は 7 レイヤー構造の明快さと、整理の制御しやすさが強み(MIT、★140)。どれを選んでも、導入前にソースコードの確認を。
関連ガイド
dsh をさらに広げる他の手段。
クロスセッション記憶コレクション
meow-memory・mnemon・mindmemos・graph-memory など dsh 記憶プラグインのカタログ。「何がある」はここ、「導入と使い方」は本ページ。
ガイドを読むdsh にナレッジベースを構築
ドキュメントを保存し検索で引けるナレッジベース——記憶プラグインと補完関係:ひとつは「AI の認識」、もうひとつは「資料」を置く場所です。
ガイドを読むコンテキスト圧縮ガイド
ウィンドウがあふれたとき dsh が何を削るか。記憶が「長期で何を残すか」を決め、圧縮は「ウィンドウ内に何を置くか」を決めます。
ガイドを読む使用量トラッキング
token の行き先をひと目で把握——記憶整理がお金を燃やすかどうかもここではっきり。
ガイドを読むプラグイン導入ガイド
dsh プラグインの導入方法とよくある落とし穴——初めてならまずこの 1 枚。
ガイドを読む出典とクレジット
全フレームは Bilibili の UP 主 渐行渐远的烟火 による実機録画から(冒頭・末尾のスライド部分は使用せず、中盤 t≈36–120 の webui 実録のみ)。機能事実は GitHub README と 1 行ずつ照合しました(Phant0Meow/dsh-meow-memory、MIT、★140、2026-10-03 調査。リポジトリ名は GitHub の現行名を使用——録画内に見える旧名 dsh-memory-meow はリダイレクト済み)。選定比較は ChHsich の 4 プラグイン比較、費用の落とし穴は 换个RM の録画による。Hindsight に関する記述は 全栈二把刀 と AI产品狙击手 に遡りますが、その「39,000+ stars」は上流の汎用プロジェクトの数字で、dsh 側アダプタは最高 ★4——dsh プラグインの star 数として引用しないでください。各スクリーンショットは出典動画の該当時刻へ戻れます。