这个插件让 DeepSeek Harness 学会「想起」：监听对话与思维链，在恰当的时刻把恰当的旧记忆以引用形式送回上下文。
基础能力零配置：词法检索 + 记忆锚定 + 自动沉淀，装好即生效。
所有记忆都是本机明文 Markdown，可读可改可备份，不出你的电脑。
记忆以「参考尾注」形式出现，明确标注不是指令，可审计、可关闭。
本引导只需走一遍。之后一切都可以在 设置 → 自动化 / 语义引擎 / 记忆中枢 里随时调整。
下面这些能力不需要任何下载，开启插件即生效。
下一页是可选的语义增强——如果你只想先用起来，可以一路「下一步」跳过。
安装一个约 130 MB 的本地嵌入模型后，检索从「关键词匹配」升级为「语义理解」—— 换个说法也能想起旧事。完全本地推理，装不装都不影响基础层。
| 对比 | C1 词法（已就绪） | C2 语义（本页可选） |
|---|---|---|
| 体积 | 0 GB | ~130 MB |
| 检索质量 R@5 | 0.20 | 0.85 |
| 能力 | 关键词 / 精确词匹配 | 跨说法语义联想 · 中英文 |
SHA-256 校验 + 最小推理自检 → 后台建索引 → 就绪后自动切换。
任何一步失败自动回退 C1 词法，检索服务永不中断；建库期间可正常使用。
如果你追求检索质量上限并愿意多花一些磁盘与内存，C3 提供更强的多语嵌入模型。 这一步完全可以跳过——之后随时可以在设置里开启。
| 对比 | C2（上一页） | C3 Python 深度档 |
|---|---|---|
| 模型 | e5-small q8 | bge-m3 int8 ONNX |
| 体积 | ~130 MB | 563 MB |
| 检索质量 R@5 | 0.85 | 0.925 |
| 运行方式 | Node 内嵌推理 | Python 子进程 · 懒启动 · 空闲自动退出 |
| 失败行为 | 任一级不可用 → 自动降级回下一级（C3→C2→C1），零人工干预 | |
需要本机具备 Python 运行环境；引导安装器会自动检测并提示。判定策略与注入面与 C2 完全共享，体验一致。
以下是可以现在决定的三个核心开关（之后随时可改，参数均可在设置页自定义）。
点击开关可以体验切换。所有参数（冷却、候选方案、注入长度、margin 阈值等）都在 设置页提供中英双语的自定义档位。
你的 AI 已经开始积累会成长的记忆。几个值得知道的地方：
侧边栏「记忆」随时查看：锚定记录、今日日志、反思与接续内容。
每次唤起决策都有理由码与证据；后续版本将提供决策时间线与一键反馈（A/P/S/H/E）。
任何开关关闭即恢复零注入基线；引擎失败自动降级，删除记忆走安全事务。
试试对它说：「我们之前是怎么定 XX 的？」——看它把记忆带回来。