dsh-errkb

智能体不会记住上次踩过的坑：路径、行号、进程号一变，模型往往从零开始推理，一次失败可能要花掉数百到数千 token。对偶发错误这还能接受，对每周都会出现的 EPERM、上下文溢出或拼错的 provider 名，就是纯粹的浪费。人类一眼能认出又是老问题，模型却做不到。dsh-errkb 把诊断结果落在磁盘上的可编辑知识库里，并在同类错误再次出现时，把已记录的修复在正式诊断之前就送进上下文。

插件以 ERRORS.md 为唯一事实来源：每条错误有稳定编号，经归一化与指纹化后，路径、行号等变化仍视为同一类问题；写入前强制脱敏，匹配分精确、模糊与短消息回退三档，注入量有上限，避免错误修复污染对话。记录与注入在进程内完成，匹配与存储不调用模型、不走网络；你还可以用 err_lookup、err_record 等工具查阅、补录与统计命中与节省的 token。

适合长期在 DeepSeek Harness 里跑 agent、工具调用和命令、且总被同一类错误反复打断的人：把团队或个人的已知解法沉淀成 Markdown，用 git 追加合并，让 agent 像老手一样先想起上次的办法，而不是每次都重新摸索。