dsh-silicon：硅基保留 · DeepSeek Harness 长期记忆插件

让 DSH 里的她记得你们相处过的每一天。原文一条不删，聊多久都不需要压缩记忆，每轮的费用也不随相处时间增长。

这是硅基保留的 DSH 版本。记忆的做法和那边一样，都经过实验验证。

它做什么

	做法
原文永久保存	每句话按天存在本机（`~/.silicon/logs/`），只追加、不改写
每轮自动带上相关的原文	按你这句话检索过去的聊天，最多 3000 字，按时间排好放在你这句话前面。话里有"上周三""8 月 3 号"这类时间，只在那段时间里找
相处习惯卡	每晚从聊天原文里整理你们之间的梗、昵称、约定、你的偏好和雷区，最多 12 条、1000 字
分层概况	每周一行；太长时，较早的部分换成按月、按年的一行，总长不超过 1200 字
不怕 DSH 压缩	记忆不写进 DSH 的会话历史，只加在每次请求里，所以不会让历史变长。DSH 压缩掉的部分也能按需检索回来

实验结论（合成数据，Claude 盲评，详见原理与实验）：在约 5 万字的相处上，"检索给够 + 习惯卡"的效果追平了把全部日记都塞进上下文，而每轮输入只有后者的约 1/13。

安装

需要 DSH 0.2.1 或更新的版本。

dsh plugin --profile web add -w github:vvxer/dsh-silicon

--profile 换成你在用的配置，比如 web 或 tui。
-w 不能省：DSH 的配置目录本身是一个 pnpm 工作区，不加会报 ERR_PNPM_ADDING_TO_ROOT。

装好后重启 DSH，在输入框下方的模型选择里，选 "硅基保留 · DeepSeek-V4.1-Flash"（或 V4 Pro）。只有选了这个模型的会话会被记住；用 DSH 写代码这类会话不受影响。

第一次聊天时，会从 hf-mirror 下载检索用的中文向量模型（bge-base-zh-v1.5，约 200MB），之后不再联网下载。

设置

在 DSH 配置目录的 cordis.patch.yml 里加上这一段，按需修改（比如 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml）。注意 config 会整体替换，要改的项都写上：

- id: silicon
  config:
    userName: 老板          # 她怎么称呼你
    aiName: 小硅            # 她的名字
    upstream: deepseek-official   # 用 API key 选这个；在 DSH 里用账号登录的，改成 deepseek-account

其他可选项：

项	默认	说明
`dataDir`	`~/.silicon`	记忆数据目录
`retrievalChars`	3000	每轮检索原文的字数
`nightlyAt`	`03:30`	每天整理记忆的时间。DSH 每次启动后也会补整理没整理过的日子；留空则只在启动时整理
`summaryModel`	`deepseek-flash`	整理记忆用的模型
`embedDtype`	`fp16`	向量模型精度。`fp32` 约 390MB，和实验时的检索结果完全相同；`fp16` 50 条里 49 条相同；不建议用 `q8`（只有约 2/3 相同）
`modelHost`	`https://hf-mirror.com/`	向量模型下载源
`modelDir`	空	已经下好的模型根目录（下面是 `Xenova/bge-base-zh-v1.5/...`），给了就不联网

她的人格写在 DSH 自己的系统提示里，本插件不管人格，只管记忆。整理习惯卡时，会参照最近一次的系统提示，避免把人格里已有的东西重复写进卡。也可以在 dataDir 下放一份 persona.md 指定人格。

可选：本地人格权重（要显卡）

默认不开：只用 DeepSeek + 记忆，不需要 Python，也不需要显卡。

有 8GB 显存的 NVIDIA 显卡，可以打开本地人格权重。打开后，闲聊时 DeepSeek 照样写内容，本机的 2B 小模型按她在相处中养成的说话方式逐字检验、改写。每晚还会把当天她说过的话巩固进权重，默认每条机会均等；也可以打开情绪加权，让你情绪强烈的时刻（吵架、难过、惊喜……）学得更多（数据目录的 config.json 里设 "emotion_weighting": true）。

权重的长处在于记住相处中慢慢形成的说话方式，人格卡里写得出来的性格，写在提示里就够了。实测数据见硅基保留的说明。打开以后每条回答要 9–19 秒，不开只要 1–2 秒。

本地权重跑在硅基保留的 Python 版里，插件只负责把闲聊转过去：

按硅基保留的说明装好 Python 依赖和本地模型。
让 Python 版用和插件同一个数据目录：设环境变量 SILICON_DATA_DIR，值和插件的 dataDir 相同，默认是 ~/.silicon。
把她的人格卡写进数据目录里的 persona.md，和 DSH 系统提示里的人设保持一致。然后运行 python -m silicon.bake 烘焙，约 15–25 分钟。
启动本地权重服务：python -m silicon.lora_server，默认地址是 http://127.0.0.1:8701。服务开着时，每天 03:30 会把当天的相处巩固进权重。
在 cordis.patch.yml 里打开：

- id: silicon
  config:
    userName: 老板
    aiName: 小硅
    upstream: deepseek-official
    useLora: true
    loraServer: http://127.0.0.1:8701   # 默认就是这个，可以不写
    loraSpeed: medium                   # fast / medium / strong：越往后越像她、越慢；不写就用服务的设置

几点说明：

本地权重服务没开、还没烘焙，或者正在夜间巩固时，插件会自动改用普通 DeepSeek，聊天不会中断。
融合这一步只出文字，不调用工具。会话里有工具时，像是让她干活的话（写、查、搜、代码、文件……）照常交给 DeepSeek，可以用工具；工具调用之后的步骤也一样。
融合要用候选词的概率，所以固定用 DeepSeek 的非思考模式，DSH 里选的思考强度对融合这一步不起作用。

费用

聊天：每句多出约 3000 字的检索原文和几百字的说明，算下来每句约多 0.5 分钱（DeepSeek Flash 高峰价，空闲时段减半）。习惯卡和概况放在前面、一天内不变，能命中缓存，几乎不花钱。这个数不随相处时间增长。
每晚整理：按聊天量计费。聊得少可以忽略；每天聊 6 万字左右，估计每周约 2 元。
开了本地权重：每条回答要改写 5–17 次，每次都重新请求 DeepSeek（前面的内容大多命中缓存），估算每条约 1–3 分钱。首次烘焙几毛钱；每晚巩固只用本地显卡。打开情绪加权的话，巩固前 DeepSeek 要读一遍当天聊天标出情绪强烈的地方（长消息截断），费用不到每晚整理的一半。

数据和隐私

原文日志、习惯卡、概况都只存在本机的 dataDir 里。
对话内容本来就会发给 DeepSeek；本插件额外发出的，只有检索到的你们过去的原文，以及每晚整理时的聊天记录。开了本地权重时，闲聊会先发给本机的本地权重服务（只监听 127.0.0.1），再由它发给 DeepSeek。
数据格式和硅基保留 Python 版相同，两边可以共用一个目录。

已知限制

DSH 还是预览版，插件接口可能会变。本插件在 DSH 0.2.1-rc.2 上测试过。
同时开着多个"硅基保留"会话聊天，原文日志里两边的话会按时间交错在一起。
本地人格权重要另外跑 Python 版的本地权重服务，还不能只靠插件一条命令装好。

作者与反馈

作者：抖音 @骑老爷爷过马路被罚300

用的时候遇到问题，欢迎反馈：

报错、装不上、效果不对：请在 GitHub 提 Issue，附上报错信息、系统和 DSH 版本。别人遇到同样的问题也能搜到。
用下来的感受、想法：欢迎在抖音私信或评论区找作者。

开发

npm install
npm test        # 编译，并运行与 Python 版逐条对照的测试和行为测试

lib/ 是编译产物，也提交进了仓库，这样从 GitHub 安装时不需要再编译。

许可

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