配置

覆盖配置写在 profile 自己的 cordis.patch.yml，用顶层裸 patch 条目（直接 id:，不要包在 insert: 里——insert 与 bundle 层同 id 追加会导致 duplicate loader entry id 启动失败）：

- id: dsh-memory
  name: dsh-prime-memory
  config:                    # 键按行整体替换（不深合并），按需写全要保留的键
    family: auto             # 新会话默认档：auto | chat | work
    llm:                     # 蒸馏模型静态路由（双字段齐 = 部署 pin，优先于设置页路由链；
      provider: ''           # 留空则跟随设置页路由链主路由或当前默认模型）
      model: ''

字段	默认	说明
`family`	`auto`	新会话默认记忆档位：`auto`（双族自动）\| `chat`（个人）\| `work`（工作）；会话内可用输入栏控件临时切换
`dataDir`	`$DSH_HOME/memory`	数据目录
`capture.enabled`	`true`	L0 捕获
`capture.stripCodeBlocks`	`true`	助手消息剥离代码块
`capture.maxMessageChars`	`4000`	单条消息最大字符数
`extract.enabled`	`true`	L1 抽取
`extract.minMessages`	`6`	稳态触发阈值：单会话攒够 N 条新消息跑一次 L1 抽取。起步阶段生效阈值从 1 翻倍爬坡到此值（首轮即出记忆，随后自动攒批省调用）
`extract.idleSeconds`	`300`	闲置兜底：会话静默 N 秒后把未蒸馏切片落袋（接住"没攒够阈值用户就离开"）；`0` 关闭
`extract.backgroundMessages`	`10`	抽取时附带的背景消息条数（按会话从 L0 现查，会话间互不污染）
`extract.candidatePool`	`5`	去重候选池大小
`l2.enabled`	`true`	L2 场景整合
`l2.minNewMemories`	`5`	距上次 L2 整合的新记忆阈值
`l2.maxScenes`	`12`	场景块数量上限
`l2.sceneContextLimit`	`3`	L2 prompt 附带的相似场景全文上限
`l3.enabled`	`true`	L3 画像蒸馏
`l3.interval`	`20`	L3 蒸馏间隔（新记忆条数）
`recall.enabled`	`true`	自动召回
`recall.maxResults`	`5`	每条新用户消息前注入的 L1 条数上限
`recall.maxCharsPerMemory`	`500`	单条注入记忆的字符上限（超限截断并提示用记忆工具查全文）；`0` 不限
`recall.maxTotalRecallChars`	`2000`	整轮注入总字符上限（超限按相关性丢尾部）；`0` 不限
`recall.timeoutMs`	`5000`	召回总预算（ms）：超时跳过本轮注入、不阻塞对话；`0` 不限时
`recall.includePersona`	`true`	系统提示注入画像上下文（``，稳定区）
`recall.includeSceneNav`	`true`	系统提示注入场景导航（``，稳定区）
`recall.strategy`	`hybrid`	检索策略：`keyword` / `embedding` / `hybrid`
`recall.scoreThreshold`	`0.3`	召回分数阈值（低于不注入；仅 keyword/embedding 策略生效，hybrid 融合前不过滤；工具路径不过滤）
`recall.decayHalfLifeDays`	`30`	召回时效衰减半衰期（天，0=关）：排序按 `相关度 × max(0.5, 0.5^(距更新天数/半衰期))` 软加权——相关度相近的候选间新鲜记忆优先（名额轮转），老记忆最多损失一半排序分（地板兜底，长期事实不沉底）
`embedding.enabled`	`false`	向量检索开关；关闭即纯 FTS 运行
`embedding.baseUrl`	空	OpenAI 兼容 /embeddings 地址（如 `https://api.siliconflow.cn/v1`）
`embedding.apiKey`	空	API Key
`embedding.model`	空	embedding 模型名
`embedding.dimensions`	`0`	向量维度（启用时必填，须与模型输出一致）
`embedding.maxInputChars`	`5000`	单条文本最大字符数（超长截断）
`embedding.timeoutMs`	`10000`	单次 embedding 调用超时（ms）
`embedding.allowLocalModels`	`true`	允许本地嵌入档（部署上限：关闭后设置页不能下载模型、不能切本地档）
`embedding.mirror`	`https://hf-mirror.com`	本地模型下载镜像根地址（可改回官方 `https://huggingface.co`）
`embedding.proxy`	`''`	模型下载代理三态：`''`（默认）= 自动探测代理环境变量（`HTTPS_PROXY`/`ALL_PROXY` 等，尊重 `NO_PROXY`）；`none` = 禁用强制直连；其他值 = 代理 URL（如 `http://127.0.0.1:7890`）。镜像直连在国内网络间歇不可达（直连超时与污染字节交替出现过），开代理的机器建议保持默认自动探测
`llm.provider/model`	空	蒸馏模型静态路由（部署 pin）：provider 与 model 双字段齐时锁定蒸馏路由，优先于设置页的运行时路由链与默认模型（部署可强制蒸馏走指定路由）；留空则跟随"设置页路由链主路由 → 默认模型"。运行时可在设置页 → 记忆 → 概览 → 蒸馏参数的蒸馏路由链编辑器里配置主路由与回退链（从已配置的供应商（含 dsh 设置 → 模型里添加的自定义供应商）中选择，主路由行可留空跟随默认模型），非空即整体接管本静态配置，即时生效无需重启
`llm.fallbacks`	`[]`	蒸馏回退链：主路由失败（报错/被掐断/网络异常/空输出）后按条目顺序逐个降级尝试的备用路由列表，条目 = `{provider, model, reasoningEffort?}`（档位非空覆盖全局 `llm.reasoningEffort`，仍按模型能力钳制）；与主路由完全相同的条目自动跳过；每条路由各享全额 `timeoutMs`；全部失败交既有按会话退避重试。空数组（缺省）= 单路由行为不变（详见下方蒸馏回退链与慢 TTFT 模型）；设置页运行时路由链（`distillChain`）非空时整体接管主路由与回退链（单行链 = 显式无回退），空 = 跟随本配置
`llm.layerRoutes`	`{}`	蒸馏按层路由：层键 `l1`/`l2`/`l3` 各配一条完整链（条目同 `llm.fallbacks`，头行必须 provider+model 双显式），非空即完整替换该层解析（该层主路由与回退都归层链管，全局链对该层不参与），空/缺省 = 该层跟随全局；`l1` 同管抽取+去重两个调用点。运行时可在设置页「蒸馏参数」分段面板里按层编辑（优先于本静态配置）；部署 pin

dsh-prime-memory

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문서

配置