dsh-memory-fitting

模糊需求是日常协作里最常见的浪费：你只说「这块弄好一点」，模型只能猜，猜错就整轮返工，时间和 token 都花在空转上。记忆拟合把顺序倒过来——不让 AI 默默猜，而是先写下几条你可能想要的方向，再针对方向之间还分不清的地方批量提问。你每答一轮，它会重算各方向的可信度，并把更新后的方向列表摆在你面前，直到足够清楚时给出「我理解你要的是 X，对吗？」式的提案。

和「随便问问然后说懂了」不同，这个插件把理解过程做成可验证的展示：你能一眼看出它有没有想歪，当场纠正，而不是等结果出来才发现跑偏。右下角悬窗提供设置、留档浏览与发起拟合；拟合记录会本地留档，并可导出为偏好优化训练用的样本（含纠正率等信号）。

适合说不清要什么、还没想清楚、或懒得长篇描述的人——当人的表达带宽很低、而模型的先验又很宽时，纠正几次猜测往往比从头写需求便宜得多。设计上也要求由会话根代理发起拟合，并在写入记忆前对内容做字符级安全改写，避免污染自动记忆。