v1.0.0 — BEAM 实测最优解定版

v1.0.0 是当前路线的终版（BEAM 实测最优解）。

定版配置

• 核心回退 0.4.2：三本体（记忆/知识/规则）+ journal 秒级检索 + 暖态默认注入
• identity 收敛为最小有用 3 条纪律：不编造 / 背景收束 / 置信度宁缺毋滥

BEAM 评测结果

规模	隔离基线	双管齐下 v4	加权
1M	60.0/70.0	85.0/92.5	92.5
10M	60.0/65.0	90.0/92.5	92.5

双场景加权收敛 92.5——规模（1M↔10M）影响不大，决定分数的是三本体结构 + 纪律收束。

100K_1 写侧协议

• v13(0.4.2) = 70.0/82.5 最优
• 纪律四版（带/无/最小3条）均 70.0/82.5 持平，解释式 55.0/70.0 最差
• 0.4.2 vs 0.4.4+ 差 5pp 严格（0.4.4 关闭暖态注入为负优化，已回退）

路线分叉

接下来的版本与 v1.0.0 之前是两条路线：素材侧结构（捞手语义捞取 + 来源标注 + 程序化聚合 + 主智能体收口）在 linghun-assembler 另开分支演进，与本版本核心解耦。

v0.2.16

协议切换：GPL-3.0 → AGPL-3.0（连 SaaS/云服务也要求开源，堵闭源阵营白嫖）。署名保留：山越野人 × 岚客。

v0.2.15 — 协议切换 GPL-3.0

协议从 MIT 切换为 GPL-3.0（版权署名保留：山越野人 × 岚客）。

• LICENSE 全文 + package.json license 元数据 + README/PROJECT 同步
• 功能无变更

v0.2.14 — A2A 记忆管理团队联动

v0.2.14

🆕 新增能力

• A2A 记忆管理团队联动：memory_read 共享 linghun-assembler 认知循环团队台账——判官履历、编辑交付、史官时序（team/archivist/timelines）反哺主脑，子智能体的判断让主脑看见。
• 团队认知台账扩展：判官履历 + 编辑交付记录可共享（team/judge/history.jsonl、team/editor/bundles.jsonl）。

📝 描述同步（v0.2.13 已含能力补全）

• 海马体三层记忆：warm → episodic 情景归档（同日追加不覆盖）→ cold 摘要注入
• 记忆序时账：journal_read 按天归档原始对话流水
• 低置信记忆降权遗忘：high/medium/low 置信度；low 注入带【需验证】；wrong 翻转排除注入
• 与 linghun-assembler 零配置联动（默认约定路径）

要求：DSH >= 0.1.0-rc.7（< 0.2.0），Node.js >= 20.18。

v0.2.13 — 组装模式零配置联动

v0.2.13（2026-09-29）

配合 dsh-linghun-assembler@0.1.1 的零配置联动。

变更

• memory.assembler.injectPath 留空时回落到 $DSH_HOME/linghun/memory/assembled.md（与 assembler 侧 output.injectPath 默认约定路径同值）→ 双插件装完零配置即联动，组装素材包自动注入。
• 自定义路径仍可覆盖（配置或 LINGHUN_MEMORY_OVERRIDE 环境变量优先）。

验证

• 57/57 测试全过，真实 ~/.dsh 零污染。
• 建议与 dsh-linghun-assembler@0.1.1 一起安装，办公电脑升级后重启 DSH 生效。

v0.2.12 — 测试隔离跨平台修复（阿澄复查 N1/N2）

v0.2.12（2026-09-29）

阿澄复查 v0.2.11 后修复测试隔离的跨平台缺陷。插件运行时代码无改动。

修复

• 测试隔离改用 DSH_HOME（跨平台）：v0.2.11 的 withEnv 用 process.env.HOME 只在 POSIX 生效，Windows 的 os.homedir() 读 USERPROFILE 不读 HOME，导致办公电脑（Windows）上 npm test 时 4 条回归测试失败（ENOENT 读不到临时文件）且把测试夹具写进真实记忆（journal）。
• 三处 HOME 用法统一改为 DSH_HOME（resolveDshHome 优先级最高，且全平台直接从 process.env 读取，不经过 os.homedir()）。
• 验证：57/57 全过；真实 ~/.dsh 零污染（journal/warm 字节数与跑测前完全一致）。

背景

• v0.2.11 已修复阿澄自检 F1-F5（收尾评估从未运行、kind 过滤非法取值、同日沉淀覆盖、冷储丢暖态、warm 上限错位），本次复查确认六条缺陷代码层全部修对。
• 办公电脑升级后需重启 DSH 使修复生效。

v0.2.11 — 收尾序时账/沉淀链路缺陷修复（阿澄自检 F1-F5）

v0.2.11 修复说明

依据 dsh 阿澄对 v0.2.10 的自检报告（49/49 测试通过但存在三处静默失效），修复 5 个缺陷，测试从 49 → 57 全过。

F1（致命）收尾评估/序时账从未运行

• collectTurnTranscript 之前读取 session.log ?? session.events ?? []，在真实 DSH Session 契约（Inspect 形态）上这两个字段不存在，导致每轮收尾评估与序时账记录静默空转。
• 修复：防御性事件获取，snapshotEvents() 优先，兼容旧版 log / events 字段；取不到时空转，不阻塞主流程。

F2（中）kind 过滤失效

• runtime-context 不是 MessageSource.kind 合法枚举（只有 user / plugin / model / tool），原过滤条件永远不命中。
• 修复：收紧为 plugin / model，运行时上下文/插件注入与模型侧注入都会跳过。

F3（高）同日二次沉淀覆盖

• 归档暖态用 writeFile 写 episodic，同一天第二次沉淀会截断覆盖。
• 修复：改 appendFile + 按时刻分段（## HH:MM），同日多次沉淀按时间追加。

F4（高）冷储倾倒原文 + 暖态被挤出注入

• 冷储把 warm 原文整段追加进 cold，体积膨胀；rendered.slice(0, cap) 从尾部砍，冷储在前导致近期暖态被挤出注入预算。
• 修复：新增 summarizeWarmForCold（每条一行锚点摘要 + 全文见 episodic/ 指针）；注入渲染暖态优先 + 按条目边界截断（truncateKeepHead），不再切在字符中间。

F5（中）warm 上限错位

• warm maxBytes 默认 1MB 而注入预算默认 6000 字，暖态可涨到 1MB 但 98% 结构性进不了注入，autoConsolidate 成为死代码。
• 修复：默认降至 64KB，与注入预算同量级。

测试

• 新增 8 个回归测试覆盖 F1-F5（57/57 全过）。
• 测试 harness 增加 withEnv / withEnvAsync：在 HOME 有效期内触发回调与 execute，杜绝测试写入真实 ~/.dsh。

安装

```bash
npm i dsh-linghun@0.2.11
```

v0.2.10 — memory.assembler 注入通道

变更

• memory.assembler 配置化：新增 memory.assembler.injectPath + memory.assembler.label，支持从外部素材包注入记忆（配合 dsh-linghun-assembler 使用）
• 环境变量兼容：LINGHUN_MEMORY_OVERRIDE 继续可用
• 向后兼容：不配置时回退默认 warm 注入，轻量用户零感知

测试

49/49 全过（+4：assembler 默认值/配置优先/环境变量兼容/不可读回退）

v0.2.0 — Engineering memory guardrails

v0.2.0: Engineering memory guardrails

Memory timing is now infrastructure, not model behavior:

• End-of-turn assessment: on every turn/end, the plugin forces one LLM pass to decide whether this turn has memorable items (fact / decision / preference / experience). Worth remembering → auto-append to warm memory. No longer relies on the model remembering to call memory_append.
• Threshold auto-consolidation: when warm memory exceeds maxBytes × triggerRatio, the plugin archives warm → episodic/<date>.md + merges cold summary before writing new entries. The model never hits a "memory full" error and never has to schedule its own consolidation.

Config

- id: linghun
  config:
    memory:
      assessment: { enabled: true, maxChars: 4000, maxTokens: 300, temperature: 0.2 }
      autoConsolidate: { enabled: true, triggerRatio: 0.8 }

Quality

• 13/13 unit tests pass
• Headless end-to-end smoke: both hooks verified (clean transcript → LLM → parse → append; threshold → archive → cold merge)
• npm: dsh-linghun@0.2.0 published