yjh051108/dsh-engram-relay ↗★ 1
@dsh-external/dsh-engram-relay
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AI 分析
核心用于解决 DSH 超长上下文记忆管理。通过三通道算法实现超稀疏唤醒，适合需要跨会话长期记忆与踩坑教训自动提醒的 AI 任务。
インストール
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npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:yjh051108/dsh-engram-relayドキュメント
README 全文を読む ↗配置（profile patch，如 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml）
- id: dsh-engram-relay
name: '@dsh-external/dsh-engram-relay'
config:
# 可选增强（向量缓存）：本地 fp32 bge 模型目录；
# 缺省留空 = 核心三通道纯算法引擎（推荐，零模型零配置）
embedModel: '/path/to/bge-small-zh-v1.5'
| 键 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
embedModel | `` | 可选增强：bge 嵌入模型目录（向量缓存补分）；空 = 核心三通道纯算法（零模型），包内 int8（TS ONNX）→ Python 服务 ENGRAM_EMBED_MODEL 依次可选 |
modelId | `` | 遗留：0.6B 蒸馏模型目录（已移除；空 = 不加载） |
pythonPath | python | Python 解释器（可选增强服务） |
injectBudgetTokens | 600 | 单次唤醒注入预算（超稀疏，<1%） |
lessonMinScore | 0.42 | 教训通道阈值（v0.6）：tags 含 教训: 的节点在自动唤醒时独立补位——同类操作时踩坑提醒必达（主 top-1 会漏掉低分教训）；0 = 关闭 |
lessonBudgetTokens | 60 | 教训通道注入预算（独立于主预算，提醒不挤占普通记忆） |
maxWakePerTurn | 3 | 每回合唤醒条数上限 |
storeDir | ~/.dsh/engram-relay/ | engram 持久化目录 |