dsh-session-recall

你在 DeepSeek Harness 里和 AI 聊了三个月，上周修的那个 bug、给简历挑的字体，模型自己已经忘了。官方的 session-query 模块只提供了后端接口，既没有暴露成模型可调用的工具，默认索引也是关着的、存储在内存里，进程一重启就全部丢失。dsh-session-recall 补上了这一层：一个真正面向模型的 recall 工具，直接在全量会话转录上做全文检索，装好第一天就能回溯全部历史，无需任何预提取。

和那些先用 LLM 提取摘要再检索的记忆插件不同，recall 搜索的是原始对话文本，零提取、零丢失。索引采用 SQLite FTS5，首次搜索时惰性构建并持久化到磁盘，后续增量更新；热查询在 31 个会话、8000 余条文本事件的语料上稳定在 0.1 到 1.5 毫秒。中文查询遇到 unicode61 分词器整段索引的盲区时，会自动回退到精确子串扫描，确保短中文短语也能命中。检索范围默认锁定当前项目目录，显式开启 all_projects 才能跨项目搜索，避免误触其他会话。

适合在 DeepSeek Harness 中长期维护多轮对话、经常需要回顾历史上下文的开发者使用。不管你是想找回几周前一段技术讨论的结论，还是确认 AI 之前给出的某个配置参数，recall 都能让模型自己翻到原文，而不是靠你手动翻聊天记录。