dsh-memory-search

跑得久的 Agent 常常不是模型不够聪明，而是它不记得你说过的事。dsh-memory-search 不训练、不微调，只做一件事：把你写在磁盘上的 markdown 笔记变成随时能查到的长期记忆。笔记是真相来源，数据库只是索引——你可以照常编辑、备份、用 git 版本化；索引丢了也能从 .md 重建。

核心能力是混合召回：SQLite FTS5 关键词与本地 embedding 向量两路并行，用 RRF 融合名次，让「原话」和「意思」各管一半。向量跑在本地，零 API 花费；不配模型也能只用关键词一路。Agent 可以主动调用 memory_search 翻记忆，插件也会在每轮把相关片段塞进系统提示（不进对话记录，避免污染历史）。可选按文件名做密级过滤，群聊与私事可以分开召回。

如果你希望用结构化笔记养一套可检索的记忆，又想要和线上一致的两路召回与密级策略，这份插件值得试。README 也坦诚功能面比 csyangwen/dsh-memory-evolve 等同类更窄——选之前先比一比需求是否匹配。单人本地使用、或愿意自己整理语料结构的人最合适。