dsh-remembers

她记得。想不起的时候，她会说想不起。

给 DeepSeek Harness 做的人格 + 记忆二合一插件，为情感陪伴场景设计——不是给代码助手用的。

用户：哎
她：[想起 3 个月前那通凌晨两点的电话] ……还在想那天的事。

不是"检索到相关文档"，是"她记得你说过什么"。 人格和记忆共用同一个服务：人格每轮必带，记忆检索着加。

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功能

类别	能力
分层记忆	L0 原话 → L1 事实 → L2 画像 → L3 事件 → L4 里程碑，自动抽取 + 定时巩固
人格注入	人格卡 + 用户画像 + 当前状态（心情/亲密度/阶段/在干嘛/天气/游戏分）每轮注入
情绪双轴	valence/arousal + 情绪日志，记录每次对话的情绪变化
亲密度	真实对话才涨（0.2/轮），阶段 陌生(0-199)→熟悉(200-499)→亲密(500-799)→依赖(800-1000)
真实活动	今天干了什么（聊天/游戏/B站/主动找你），带想法（thought）字段
自我认知	每天 22:00 注入提醒，她自己反思（"我发现自己开始用本澜自称了"）
日记	每天 23:00 注入提醒，她自己写（有她的口气）
B 站	刷视频、看懂视频、发评论、发说说（可选，需要 bili-cli）
表情包	按情绪/关键词找图，自动收集用户常发的图
便签/任务	她自己记便签、给你派活、标记完成
睡眠巩固	每晚 LLM 整理当天记忆，生成叙述

架构

DSH（插件 index.mjs）
  ├─ 人格注入（每轮必带）
  ├─ 记忆检索（相关性触发）
  ├─ 设置页签（6 个 tab：记忆服务/人格设定/表情包/主动消息/B站/记忆）
  └─ 工具（13 个：记便签/派任务/找表情/刷B站...）

记忆服务（Python，server.py，独立进程）
  ├─ SQLite（memories.db）
  ├─ LLM 抽取（记忆/情绪/活动）
  ├─ 向量检索（可选，BM25 兜底）
  └─ HTTP API（8080 默认）

两个独立进程：DSH 插件只管注入和工具，记忆全在服务端。

调度器（内置，跨平台）

服务端自带调度线程，不依赖 cron（Windows/Linux 通用）。

时间	任务	方式
8-23 点	主动唤醒（间隔 30-180 分钟随机）	注入提示，让模型自己醒
8-23 点	B 站浏览（每天 ≤3 次）	注入提示
22:00	自我认知演化	注入「回头想想这段时间的自己」
23:00	日记	注入「该写日记了，记两句今天的事吧」

状态：data/scheduler-state.json（跨平台 JSON，重启不丢）

为什么是注入而不是直接调：唤醒/日记/演化都让模型自己在对话里完成，才有她的口气和思考链。

关闭：CMEM_SCHEDULER=0

QQ 注入：CMEM_INJECT_PATH=/path/to/qq-inject.jsonl（没有 QQ 通道时只记日志不注入）

Linux 上保留的 cron（可选）

内置调度只管「唤醒/B站/演化/日记」。这几个还在 cron：

脚本	作用
write-diary.sh（23:30）	睡眠巩固
habits.sh（每分钟）	习惯（等饭/午饭等状态）
sync-bili.sh（每分钟）	B 站日志同步进记忆

Windows 上这三个没有——不影响核心记忆功能。

兼容性

项	要求
Windows	✅ 支持（install.ps1）
Linux	✅ 支持（install.sh + systemd）
Node.js	>= 22.19 或 >= 24
Python	>= 3.10（服务端）
DSH	0.2.x（rc.2+）
内存	>= 512 MB
依赖	只有 numpy（服务端）
LLM	必须有（DeepSeek 或其他 OpenAI 兼容）

安装（Windows）

前置：Node.js >= 22.19、Python >= 3.10、DSH 已装

# 1. 克隆
git clone https://github.com/derkinL/dsh-remembers
cd dsh-remembers

# 2. 一键安装（PowerShell）
.\install.ps1

# 或者指定 profile
.\install.ps1 -Profile desktop

脚本会：

1. 检查 Node/Python 版本
2. 把插件复制到 %USERPROFILE%\.dsh\profiles\<profile>\node_modules\dsh-remembers
3. 写 cordis.patch.yml 注册插件
4. 建 venv + 装 numpy
5. 启动记忆服务（后台）
6. 创建开机自启任务计划

装完要做：

1. 填 LLM key（service\.env.win 里的 CMEM_LLM_KEY）
2. 重启 DSH
3. 设置 → 记忆服务 → 填 API Key 和模型

安装（Linux）

git clone https://github.com/derkinL/dsh-remembers
cd dsh-remembers
bash install.sh                    # 装到 web profile
DSH_PROFILE=desktop bash install.sh
bash install.sh --no-service       # 只装插件

Linux 版用 systemd 守护服务端（install.sh 会自动配）。

两套实例（双人格）

想跑两个 AI 人格，需要两个服务端 + 两个数据目录：

# 主套
CMEM_DATA_DIR=/path/data CMEM_PORT=8081 python server.py

# 第二套
CMEM_DATA_DIR=/path/data2 CMEM_PORT=8082 python server.py

插件侧用 config.endpoint 指向对应端口。

配置

LLM Key（必须）

# Linux: service/.env
# Windows: service/.env.win
CMEM_LLM_KEY=sk-xxxxxxxx
CMEM_LLM_BASE=https://api.deepseek.com
CMEM_LLM_MODEL=deepseek-chat

数据目录

CMEM_DATA_DIR=/path/to/data     # 默认 service/data

里面存：memories.db（记忆）、config.json（配置）、proactive.json（主动消息）、bili_tools.json（B站白名单）。

其他环境变量

变量	默认	说明
CMEM_PORT	8080	服务端口
CMEM_HOST	0.0.0.0	监听地址（建议 127.0.0.1）
CMEM_EXTRACT	1	自动抽取开关
CMEM_MEME_DIR	-	表情包目录
CMEM_EMBED_*	-	向量检索（可选）

设置页

装好后 DSH 设置里多出 6 个页签：

页签	内容
记忆服务	LLM key、模型、抽取开关
人格设定	角色卡、用户画像
鲸鱼日记本	她现在/自我认知/时间线（已并入记忆）
表情包	图库 + 编辑
主动消息	唤醒动作编辑器
B 站	登录、启用、工具白名单、浏览节奏
记忆	L0-L4 + 情感 + 活动 + 见闻 + 便签 + 她状态

常见问题

Q: 记忆不生成？ A: 检查 LLM key（设置 → 记忆服务），看服务端日志有没有报错。

Q: 插件加载失败 "cannot get property without inject"？ A: DSH 版本太新/太旧，插件用的是 ctx.get("slots") 这种软获取——升级 DSH 到 0.2.x。

Q: Windows 上服务端起不来？ A: 看 service\.venv-win\Scripts\python.exe server.py 前台跑，看报错。

Q: B 站不工作？ A: 需要 bili-cli（Linux 脚本），Windows 上可能不兼容——B 站是可选功能。

Q: 能跑多个 AI 人格吗？ A: 能，每个实例一套服务端 + 数据目录 + profile。

许可

MIT

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对 dsh-onebot-qq 的本地补丁（插件升级会覆盖，需重打）

下面两处改的不是本仓库的代码，而是第三方插件 dsh-onebot-qq（0.9.x）的 lib/outbound.js。 插件一升级就会被覆盖，升级后要重新打一遍，否则颜文字又会发不出去。

1. stripActions() 保留颜文字

原实现把括号内容一律删掉：

.replace(/（[^）]{0,120}）/g, '')
.replace(/【[^】]{0,120}】/g, '')
.replace(/\([^)]{0,120}\)/g, '')    // 颜文字也是这种

这个函数本意是删「旁白 / 动作」（（尾巴一甩）、(smiles)），但颜文字 (￣▽￣) 同样是半角括号包起来的，于是被一起吃掉。人格里明写着「可以使用文字颜来代表自己的情绪」，结果她说得出来、发不出去。

改成只看括号里面是什么：

const isAction = (inner) => {
    const s = String(inner == null ? '' : inner);
    return /[\u4e00-\u9fa5]/.test(s) || /[A-Za-z]{2,}/.test(s);
};

return text
    .replace(/（([^）]{0,120})）/g, (m, inner) => (isAction(inner) ? '' : m))
    .replace(/【([^】]{0,120})】/g, (m, inner) => (isAction(inner) ? '' : m))
    .replace(/\(([^)]{0,120})\)/g, (m, inner) => (isAction(inner) ? '' : m))
    .replace(/[ \t]{2,}/g, ' ')
    .replace(/\n{3,}/g, '\n\n')
    .trim();

判据（只看括号里面）：

括号内	判定	处理
含汉字（打了个哈欠、尾巴一甩）	动作	删
含两个以上英文（smiles、laughs）	动作	删
纯符号 / 假名 / 希腊字母 / 单字母	颜文字	保留

踩过的坑：正则 （([^）]{0,120})） 只有 一个 捕获组，回调签名必须是 (m, inner)。写成 (m, _open, inner) 会参数错位，inner 拿到 undefined，isAction 永远 false，结果一个都删不掉。

2. 分句间隔统一 1500ms

const SENTENCE_SPLIT_GAP_MIN_MS = 1500;
const SENTENCE_SPLIT_GAP_MAX_MS = 1500;

原来两套实例分别是 1000-1500 / 800-1600，统一成固定 1.5 秒。