MIT ライセンスの Python 製 DeepSeek Harness（dsh）向け記憶プラグイン。自動キャプチャ、ステップ前記憶注入、ネイティブ・スキルベースの召回、バックグラウンド保守、読み取り専用の記憶ブラウザを備え、Markdown を真実の源泉とします。
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
2026-08-25
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
DeepSeek Harness のセッションに、エージェント間で流用できる永続記憶をもたらす
`.memsearch/memory/` 配下に日次の `.md` 記憶ログを生成し、意味的検索（セマンティックリコール）を提供。過去の対話が DSH や他エージェントで検索可能なコンテキストになります
手動設定なしで自動キャプチャと検索がほしい DeepSeek Harness ユーザー
DSH 内で過去の決定やデバッグの文脈を直接取り戻す
関連記憶が最初のモデルステップ前に注入され、オンデマンドに呼び出す `memory-recall` スキルが履歴から回答を返します
なぜ特定のアーキテクチャや決定が選ばれたかを追いたい、あるいは過去のデバッグスレッドを再開したい開発者
02DeepSeek Harness への導入方法
インストール手順
- 01
ONNX 拡張付きで memsearch CLI を導入：`uv tool install "memsearch[onnx]"`
- 02
公開済み DSH プラグインをプロファイルに追加：`dsh plugin --profile web add @zilliz/memsearch-dsh`
$ dsh plugin --profile web add @zilliz/memsearch-dsh
- 03
その DSH プロファイルを再起動するか、新しいセッションを開始
導入成功の確認
- ls .memsearch/memory/
03DSH 統合と能力の範囲
公開済みの `@zilliz/memsearch-dsh` プラグインを DSH プロファイルに追加します。完了したターンは自動でキャプチャされ、最初のモデルステップ前に関連記憶が注入されます。
自動対話キャプチャ
DeepSeek Harness で完了した対話ターン→`.memsearch/memory/` 配下に追加される日次 `.md` 記憶ログ
ステップ前記憶注入
保存済み記憶 + 現在のセッション→有用な場合のみ、最初のモデルステップ前に関連記憶を注入
意味的検索（memory-recall スキル）
DSH 内の自然言語の質問→登録済みの `memory-recall` スキルが過去の対話から回答を返す
読み取り専用の記憶ブラウザ dock
MemSearch web プロファイル→スキル候補を確認し、`.memsearch/` 配下のファイルを読み取り専用で閲覧できるコンパクトな dock
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
- 手動設定なしで自動キャプチャと検索がほしい DeepSeek Harness ユーザー
- なぜ特定のアーキテクチャや決定が選ばれたかを追いたい、あるいは過去のデバッグスレッドを再開したい開発者
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- 初回起動時に、既定の ONNX bge-m3 埋め込みモデル（約 558 MB）が HuggingFace Hub からダウンロードされるため、最初の実行にはネットワーク接続とディスク容量が必要です。
- 高度な記憶メンテナンス（PROJECT.md / USER.md ノート）とスキル蒸留（手続き型記憶）は既定で無効です。エージェントに尋ねるか設定を編集して有効化します。
MIT · 活発にメンテナンス中（最新リリース v0.4.19、2026-08-23）
06よくある質問
DeepSeek Harness に memsearch をインストールするには？
まず `uv tool install "memsearch[onnx]"` で memsearch CLI を導入し、次に `dsh plugin --profile web add @zilliz/memsearch-dsh` でプラグインをプロファイルに追加し、その DSH プロファイルを再起動します。その後、完了したターンは自動でキャプチャされます。
DSH で memsearch を動かすのに API key は必要ですか？
いいえ。既定の埋め込みプロバイダは ONNX bge-m3 で、ローカルの CPU 上で動作し key も費用も不要です。初回起動時に約 558 MB のモデルが HuggingFace Hub からダウンロードされます。OpenAI・Voyage やホスト型 Milvus バックエンドに切り替える場合のみ key が必要です。
DeepSeek Harness 内で記憶はどう検索（召回）されますか？
関連記憶は、有用な場合のみ最初のモデルステップ前に注入されます。また、自然な質問をするか、DSH に登録済みの `memory-recall` スキルを使うよう指示すれば、履歴からオンデマンドに回答を取り出せます。
DSH で作った記憶は他のエージェントでも使えますか？
はい。あるエージェントの会話は追加設定なしで全エージェントの検索可能なコンテキストになります。記憶は Claude Code、Codex、OpenClaw、OpenCode 間で共有され、同じ `.memsearch/` の Markdown ファイルを使用します。Milvus は再構築可能なシャドーインデックスに過ぎません。
自分の記憶は編集・持ち運びできますか？
はい。記憶は `.memsearch/memory/` 配下のプレーンな `.md` ファイルで、人間が読めて編集もバージョン管理も可能です。web プロファイルには、スキル候補を確認しつつこれらのファイルを読み取り専用で閲覧できるコンパクトな dock も用意されています。
07関連する DSH ワークフロー
openviking
by volcengine
AI エージェント向けの自己進化型コンテキストデータベース。メモリ、知識 RAG、スキルを統合
distilly
by titanwings
他者の思考プロセスを蒸留し、あらゆるエージェントやボットで再利用できるスキルに変換するプラグイン（旧 Colleague Skill）。
nocobase
by nocobase
ビジネスシステムを高速構築できるオープンソースのAI＋ノーコードプラットフォーム。実績ある基盤の上でAIが動作するため、スピードと信頼性を両立できる。
archify
by tt-a1i
アーキテクチャ図、ワークフロー図、シーケンス図、データフロー図などを動きのある自己完結型 HTML として生成し、鮮明に書き出せるエージェントスキル
08データと出典
automatic capture, pre-step memory injection, native skill-based recall, background maintenance, and a read-only memory…
dsh plugin --profile web add @zilliz/memsearch-dsh
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：2026-08-25。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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