dsh-workspace-memory

在同一个工作区里开多个对话，最棘手的往往不是模型能力不足，而是上下文对不齐：上一轮沉淀下来的工作习惯、项目决策和术语约束，到了新一轮对话里就凭空消失了。dsh-workspace-memory 把共享上下文拆成两层来管——可复用的行为规则写进 AGENTS.md，稳定的事实与决策写进 .dsh-memory.md。两者都是会话目录下的普通 Markdown 文件，可读、可审、可纳入版本控制，不依赖数据库、嵌入或任何云端服务。

它最核心的设计是审批门：当模型识别出一条值得长期保留的反馈时，不会直接写入，而是先阅读目标文档全文、生成最小连贯编辑，然后展示一段聚焦的 diff 供用户逐行审核。只有用户确认后才落盘，且写入时校验文件版本，另一条对话已先改过的旧版本提案会被直接拒绝。DSH Web 端还提供带行号、着色增删和折叠未变段的专用审阅卡片，其他客户端则回退为 Markdown 格式。

如果你用 DeepSeek Harness 在同一工作区维护多轮协作，需要把团队的工作惯例和项目的关键决策持久化下来，又不想引入额外的内存服务或向量数据库，这个插件就是为此而生。它让并行的对话保持对齐，让每一次推断写入都透明可控，同时保持整个记忆层本地、可检查、零网络依赖。