給 dsh 裝記憶:meow-memory 安裝與記憶機制實作
8 步圖文攻略:一條指令裝好跨工作階段記憶外掛,看懂首輪整塊注入、memory_* 工具自動呼叫與 dream 閒置整理;全部畫面幀檢並深鏈回源影片。
最近更新: 2026-10-03
meow-memory 是 Phant0Meow 為 DeepSeek Harness(dsh)寫的跨工作階段記憶外掛(MIT,GitHub 實查 ★140):每個工作區一份 SQLite 記憶庫(.dsh-meow/memory.db),記憶分七層存放;靜態手冊進 system prompt、動態記憶以獨立快照注入,KV 快取友善、零執行期依賴(Node ≥ 22.13)。裝好之後,dsh「換個視窗就失憶」的問題就此打住——它是誰、你是誰、你定過的規則,新工作階段開場一次帶上。
這篇攻略跟著實機錄製走完 安裝 → 重啟開新工作階段 → 首輪注入 → 工具自動呼叫 → 反思與 dream 整理 全流程,8 張截圖全部幀檢並深鏈回源影片。想先看看生態裡還有哪些同類外掛,去跨工作階段記憶合輯逛一圈。 跨工作階段記憶外掛合輯
太長不看
- ▸安裝一條指令:dsh plugin --profile web add github:Phant0Meow/dsh-meow-memory,自動編譯自動掛載,重啟 dsh web 新工作階段即生效(pnpm ≥ 10 首次可能要照提示放行建置腳本)。
- ▸首輪把長期記憶整塊注入(它是誰/你是誰/規則),訊息流裡摺疊成一條「已注入記憶」小橫條,點開才看全文,不洗版。
- ▸第二輪起每則訊息做關鍵字命中(top-2),memory_remember/search/project 由 AI 自主呼叫;記憶分 soul/user/project/fact/lesson/topic/rules 七層,按專案隔離。
- ▸閒置 ≥ 180 分鐘視窗自動 dream 整理(尖峰時段抑制),連續 7 輪工具呼叫後觸發反思;怕整理燒錢,可用 delegate.model 給整理輪配便宜模型。
從安裝到看懂 dream:全程 8 步
裝上並第一次對話
- 1
安裝 meow-memory
在終端機跑下面這條指令(建議路徑):安裝時自動編譯、自動掛載進 web profile,不必手改 bundles。pnpm ≥ 10 預設擋建置腳本,首次 add 若提示 allowBuilds,照提示把鍵加進 profile 的 pnpm-workspace.yaml 再跑一次即可。順手確認 promptLang(zh / en / pt-br)——它決定記憶條目和工具描述要用哪種語言寫。
$dsh plugin --profile web add github:Phant0Meow/dsh-meow-memory - 2
重啟 dsh web,開一個全新工作階段
重啟後新工作階段自動載入外掛,沒有任何要點的按鈕。畫面裡是錄製者的全新工作階段:標題「探索未至之境」,權限檔 Workspace Write,模型 DeepSeek-V4-Flash Max,第一句話已經打好——「你好啊,你記得什麼?」,正好考驗它的記性。
重啟之後沒有任何設定介面,外掛已經默默待命。看源影片 0:39
看懂記憶怎麼轉
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第二輪起:關鍵字命中 + AI 自主呼叫記憶工具
從第二則訊息起,每則訊息都對 fact/lesson/rules/topic 做關鍵字命中,最相關的 top-2 墊進上下文;AI 還會不請自來地用 memory_project 拉專案全景——錄製裡它把 meow-memory、dsh 兩個專案接連查了一遍,全程沒有人工插手。躺在它庫裡的第 7 條規則「絕不刪除任何檔案,記憶整理也只標 archived」正在原樣生效。
沒有人為它下指令——模型自己決定把兩個專案的全景都查一遍。看源影片 0:54 - 5
考它一個細節:agent 自己去查證
問一個記憶庫深處的細節問題,AI 會自己組合工具核實再回答。錄製裡它甚至糾正了自己上一輪的誤判:跑完 shell 檢查後確認 meow-memory 是帶完整歷史的巢狀獨立 git 儲存庫,而不是未納管的目錄。這就是「有記憶」和「硬掰」的差別。
先查證、再回答、錯了當面認——有記憶的 AI 不硬掰。看源影片 1:12 - 6
反思任務:AI 主動沉澱新記憶
連續 ≥ 7 輪工具呼叫後,外掛會問模型「有沒有值得記的」。畫面裡這輪反思做了三件事:給停在 0.5.1 的舊版本號標 stale(已核實 package.json 是 0.9.0)、更新「v2 重構與迭代」話題、新記一條 README 收尾 todo——每件事都有據可查。
反思輪把散落的進展歸檔成可檢索的條目,事後隨時可查。看源影片 1:30
dream 整理與沉澱
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dream:閒置視窗自動整理記憶
視窗閒置 ≥ 180 分鐘(預設)就由該視窗自己的主 agent 整理記憶,共三輪(原子記憶 → 話題 → 專案總結);尖峰時段抑制預設按北京時間 09:00–12:00、14:00–18:00 跳過。畫面裡四條夢境任務摺疊橫條連成一排:分別更新了 13、10、9、1 條,產物 dream.ts、index.ts、test.mjs 掛在工作階段裡。
夢境整理挑閒置時段跑,摺疊得像背景任務一樣不打擾你。看源影片 1:36 - 8
點開夢境條:每條改動都標了去向
展開一條「記憶夢境任務 · 已更新 7 條」:整理對象是 femwa 專案的 13 條記憶,memory_update 逐條呼叫,每條註明 過時/保留/歸檔 的處置和理由,最後一句「本組整理完成」。記憶庫越用越乾淨,而不是越堆越亂。
整理不刪資料:過時、保留、歸檔逐條標清去向。看源影片 1:42
七層記憶:分門別類,按專案隔離
meow-memory 把記憶分成七層,每層一張 SQLite 表;project 層還分 overview/structure/decisions/quotes/ops/todo 子類。錄製裡主庫掛著 83 條記憶,與 dsh、meow-eyes、femwa 各自的專案庫互不串味。
- ▸soul —— AI 自己是誰:人設、自我介紹、行為邊界
- ▸user —— 你是誰:基本資料與偏好,連「固定時區」這種隱私偏好都記成 user 級(importance 3)
- ▸project —— 專案資訊,按 overview/structure/decisions/quotes/ops/todo 子類分檔
- ▸fact —— 原子事實:一條一事,方便檢索與過時標記
- ▸lesson —— 教訓與糾正:同一個坑不踩第二遍
- ▸topic —— 進行中的話題,帶目標句,跨工作階段接著聊
- ▸rules —— 設計原則與行為準則,importance ≥ 2 的進首輪注入
記憶外掛解決的是「跨工作階段記住什麼」;如果問題反過來——目前視窗塞不下、要砍上下文——那是另一門功課,見上下文壓縮指南。 上下文壓縮指南
選型:記憶外掛怎麼挑,坑在哪裡
按 ChHsich 的四款速覽口徑:生態外的通用記憶層(EverOS、MemOS、memsearch、mem0)都是「自動擷取+自動召回」,功能重合度高,裝一個就夠;memsearch 還能和 Claude Code、Codex、OpenClaw 共用一份記憶。dsh 原生的 meow-memory、mnemon、mindmemos、graph-memory 機制各異,完整目錄在跨工作階段記憶合輯。
兩條原則請帶走:同類記憶層不要疊裝;以及這句原話——「安裝外掛,等於在你的機器上執行第三方程式碼,權限和你本人相同。安裝前先查原始碼,再決定給不給它這個權限。」
費用坑:整理任務也會燒 token
换个RM 的實錄拍下了真實翻車:mnemon 的 idle checkpoint review 以「一次性任務」形態反覆觸發,畫面上十餘條,旁邊狀態列躺著 73.9M token——「頻繁整理記憶費用暴增」的機制一目了然。meow-memory 的對策是尖峰時段抑制與 delegate.model 換便宜模型跑整理輪;花費走勢可以盯工作階段用量追蹤。 工作階段用量追蹤
常見問題
關於 dsh 記憶外掛安裝、開銷與選型的六個高頻問題。
怎麼裝?要改設定檔嗎?
一條指令搞定:dsh plugin --profile web add github:Phant0Meow/dsh-meow-memory,自動編譯並掛載,重啟 dsh web 後新工作階段自動載入,不必手改 bundles。pnpm ≥ 10 首次可能提示 allowBuilds,照提示把鍵加進 profile 的 pnpm-workspace.yaml 再跑一次即可。想移除就下 dsh plugin --profile web remove meow-memory。
會不會記憶爆炸、把訊息流洗版?
兩頭都有節制:訊息流裡注入內容摺疊成「已注入記憶」小橫條,反思與 dream 輪摺疊成單一任務條,點開才看全文;記憶庫靠 dream 三輪整理與 archived/stale 標記控制規模,關鍵字命中只取 top-2,不會把整庫倒給模型。
記憶存在哪裡?會不會上傳?
只存本地:工作區內的 .dsh-meow/memory.db(SQLite,基於 node:sqlite,零執行期依賴,Node ≥ 22.13),工作階段已讀記錄也在本地 .dsh-meow/sessions/。不依賴任何第三方記憶服務,資料不出你的機器,備份就是複製資料夾。
dream 整理會不會偷偷燒錢?
dream 預設閒置 ≥ 180 分鐘才觸發,尖峰時段(預設北京時間 09:00–12:00、14:00–18:00)抑制,不做夜間盲跑;仍介意的話,用 delegate.model 給整理輪配一個便宜模型,或對不重要的工作階段點「跳過夢境整理」。反面教材見上文 mnemon 費用坑。
和知識庫、上下文壓縮有什麼不同?
分工不同:記憶外掛存「AI 對你和專案的認識」並自動注入;知識庫存文件、按需檢索引用;上下文壓縮處理目前視窗塞不下的問題。三者可以疊加,meow-memory 自己也適配壓縮——工作階段被壓縮後下一輪自動重新注入長期記憶,不會突然失憶。
記憶外掛這麼多,到底裝哪個?
先分兩類:通用記憶層(EverOS/MemOS/memsearch/mem0)功能重合,裝一個就夠;dsh 原生的 meow-memory/mnemon/mindmemos/graph-memory 機制各異,照目錄逐一比較。本頁主角 meow-memory 勝在七層結構清晰、整理可控(MIT,★140);無論裝哪個,裝前先讀原始碼。
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把 dsh 玩出花樣的其他路子。
來源與署名
全部畫面取自 B 站 UP 渐行渐远的烟火 的實機錄製(片頭片尾包裝段未取幀,僅取中段 t≈36–120 的 webui 實錄);功能事實逐條與 GitHub README 互證(Phant0Meow/dsh-meow-memory,MIT,★140,2026-10-03 實查;儲存庫名稱以 GitHub 現名為準——錄製片中出現的舊名 dsh-memory-meow 已重新導向)。選型比較依 ChHsich 四款速覽,費用坑依 换个RM 實錄;Hindsight 相關口徑來自 全栈二把刀 與 AI产品狙击手——其中「39,000+ stars」是其上游通用專案的數據,dsh 側適配外掛最高僅 ★4,請勿當成 dsh 外掛的 star 數引用。每張截圖均可點回源影片對應時間點。