会話を L0–L3 の記憶に整理し、DSH の各モデル処理前に関連情報を注入します。バックグラウンド蒸留はモデルを呼び出します。既定の global スコープでは作業領域をまたいで参照できます。
DSH 統合
ネイティブ実行
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-10-24
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
後続の DSH モデル処理で関連する記憶を利用する
階層化した会話記録、場面の要約、モデル処理前に注入する人物像の記憶
会話の記憶と自動想起を利用したい DSH ユーザー
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- Node.js 22.16 以降。
インストール手順
- 01
$ dsh plugin --profile web add dsh-prime-memory
- 02
$ dsh --profile web --dump-config
- 03
導入後は DSH Web Host を手動で再起動します。
導入成功の確認
- --dump-config に dsh-prime-memory が含まれることを確認し、再起動後に ~/.dsh/memory/ 内の conversations/、records/、scenes/、memory.db を確認します。
ロールバック
- dsh plugin --profile web remove dsh-prime-memory を実行して再起動します。~/.dsh/memory/ のデータは残ります。
03DSH 統合と能力の範囲
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- 会話の記憶と自動想起を利用したい DSH ユーザー
不向きな用途
- バックグラウンド蒸留は LLM を呼び出し、provider/model ごとのトークンコストを SQLite に記録します。
- 既定の global は作業領域をまたいで可視です。workspace スコープは work 系の記憶を作業領域ごとに分離します。
- README は DSH 0.1.5-rc.2 を未実機検証・要回帰確認としています。記載された全バージョンが検証済みとは限りません。
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- バックグラウンド蒸留は LLM を呼び出し、provider/model ごとのトークンコストを SQLite に記録します。
- 既定の global は作業領域をまたいで可視です。workspace スコープは work 系の記憶を作業領域ごとに分離します。
- README は DSH 0.1.5-rc.2 を未実機検証・要回帰確認としています。記載された全バージョンが検証済みとは限りません。
- ベクトル検索は既定で無効です。既定では全文検索を使います。
README に基づく作者の説明。独立した安全監査は未実施。
06よくある質問
DSH への導入をどう確認しますか？
--dump-config でプラグインを確認し、Web Host 再起動後に記載の記憶ディレクトリと memory.db を確認します。
DSH の記憶は現在の作業領域だけで使えますか？
既定では違います。global は作業領域をまたぎ、workspace スコープは work 系を分離します。
DSH のモデル呼び出しは増えますか？
はい。蒸留はホストの LLM を使い、トークンコストを記録します。ベクトル検索は別設定で、既定では無効です。
DSH プラグインを削除すると記憶も消えますか？
いいえ。記載のアンインストール手順では ~/.dsh/memory/ が残ります。
07関連する DSH ワークフロー
weknora
by tencent
オープンソースのLLMナレッジプラットフォーム。生ドキュメントを検索可能なRAG、自律推論エージェント、自己更新型Wikiへ変換する。
honcho
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AI エージェント向けの統合仮想ファイルシステム
08データと出典
**DeepSeek Harness 的分层蒸馏记忆插件：对话在后台自动完成 L0 捕获 → L1 原子记忆 → L2 场景整合 → L3 画像蒸馏，模型每一步前自动把相关记忆注入上下文。**
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-10-24。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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