Context7
von upstash
Up-to-date docs for AI agents
Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute
Installieren
Mneme Memory
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Cross-session memory for AI coding agents via six tools; local-first SQLite store.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi0 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiNoch nicht gemessen★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 0 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Du brauchst
- npmNode.js installiert (für den Befehl npx)
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"mneme-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mneme-memory"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add mneme-memory -- npx -y mneme-memoryOder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"mneme-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mneme-memory"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"mneme-memory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mneme-memory"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
- ! Vorsicht
Entwickler passt zum Repo
Der Herausgeber (modusensus) ist nicht der Repo-Inhaber (slow-stack); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 7254 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 47 % der anderen 7254 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 32 % der anderen 7254 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Mneme Memory sicher?
Er hat 0 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 44 Tagen in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
von DeusData
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren
Exa
von exa-labs
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
dsh-mneme
🌏 简体中文 · English
🧬 给 LLM 装上会自我进化的记忆
dsh-mneme 是 DeepSeek Harness (DSH) 的跨会话记忆插件。它不只「存得下」，更「管得好」：后台自动去重合并、矛盾先冻结等你裁决、全程可回放审计、记忆只落在本机，还支持导出成人可读的 Markdown。
Mneme（Μνήμη）源自希腊记忆女神 Mnemosyne。她掌管记忆与梦境——正如
autoDream在后台默默巩固你的记忆库。
📰 最近更新
| 日期 | 版本 | 头条 |
|---|---|---|
| 2026-11-05 | v0.11.0 | 记忆开始读得懂一个仓库 — 这一版把仓库地志（chorography）从零推到能看能查：读一个 JS/TS 仓库的文件树与 import 图，划分模块、在 /.chorography/ 下写出 Markdown 地志页（T0 骨架零模型零网络，plan.yaml 做正面控制，CHORO:HUMAN 保留区跨重生成逐字节存活），再由 T1 逐模块跑一次 headless 会话补上架构/约定/技术栈/构建四段语义正文与可核验的 claims——生成吃的是宿主已有的模型额度，不要求额外模型商密钥。消费面三张脸同时接上：面板第二座位、三个只读工具、/choro/* 读路由，以及每轮开局那一小块标题级提纲注入与只读 /choro 命令（只提示过期、绝不自动重跑）。chorographyEnabled 默认关，wiki 行与记忆行物理隔离、永不进巩固与质量过滤的任何行池。另修 #573：宽态侧栏的记忆入口落在「更多」行下面，点开更多时被菜单盖住。 |
| 2026-11-03 | v0.10.1 | 打开记忆详情不再崩掉整个宿主 — 0.10.0 里点开侧边栏任意一条记忆的详情抽屉，渲染进程立刻抛 ReferenceError: provenance is not defined，整个宿主跟着重启、进行中的会话被打断，100% 复现（#553）。根因是两个隔了三千多行的组件：MemoryDrawer 的归因 effect 与渲染块在读 provenance / setProvenance，而那句 useState 落在了同文件上一个组件 EntityPanel 里——EntityPanel 里那份是纯死代码，整个函数体除声明外对 provenance 零引用。这个形状躲得过眼睛（隔三千行、同名 state 看着完全正常）、语法检查（provenance 是合法标识符，只是不在作用域里）和原有用例（只读源码字符串，从不执行组件），所以补的不是「锁一个名字」的用例，而是按组件扫「调了 setXxx( 却没有声明」。同版带上 v0.10.0 之后合入的图谱锚定层收尾（#24）：Tag 与向量两路起点接线、被动确认补上复核出口 |
| 2026-11-02 | v0.10.0 | 记忆开始按「哪一轮」算账，而不只是「哪一段」 — 这一版补的都是同一件事：给已经发生的事补上它自己的身份。① 蒸馏有了运行身份（#512）：此前归因只到「会话区间」——那是输入的坐标，不是运行的身份，于是「这段原文被重蒸过几次、哪一轮失败了」库里一个字都没存。现在窗口级记 distill_runs（含 ok/degraded/noop/failed/aborted 与 audit_id），行级另开 memory_mints 记「这条记忆出生自哪一轮巩固」；历史行一律留空不猜，模型流失败与解析失败也真记一行。② 溯源补上反方向（#524）：GET /memory/provenance?sessionId= 让「这个会话蒸出了哪几个窗口」可直接查，此前只能从一条记忆往回找；两个主键互斥，limit 越界直接 400 而不静默截断，撞上限带 truncated: true。③ 闸门落到单个会话（#539）：sessionGateEnabled 让指定会话与子代理「不进不出」（不注入、不蒸馏，memory_* 与 set_scope_state 调用一律被拒），其余会话照常——此前能关的只有全局，关插件会连带打死别的会话。子代理判据只认宿主自己的委派标记，parentSession 不是判据：本机 641 个真实会话头逐条核过，用它会把 3 个 fork 出来的主会话判成子代理。④ 防谄媚补到写入面（#530）：蒸馏与总览的提示词此前对谄媚一字未提，而这两处写出的内容完全不过写入准入——现在补上「立场纪律」四条（不记对用户性格能力的评价、助手推断不写成事实、冲突如实记录、importance 只看事实对后续工作的影响面而不因用户满意或情绪抬高）与「叙述纪律」，且排在与时间换算的指令之前。另修 differentiate 的正反馈闭环（同一段注记追加到两侧正文 → 向量靠拢 → 下一轮再判重复，实测单条堆 19 段、正文膨胀到 2200+ 字，现在只落账本不改正文，#533）、sleep 冲突相位的输入侧预算与续排（单请求曾打满 163,054 / 163,840 token，分批后隔夜才轮到，现在一轮跑完接着追，#529）、面板「最近巩固」不再把一次整理的回执冒充巩固（#495），以及面板在 320–519px 上原本根本没有断点（#542）。 |
| 2026-10-30 | v0.9.5 | 记忆能安全地递出去，也能整包收回来 — 「分享记忆」从一个文件变成有协议的动作（#386）：包只含活跃行，scope 与 home 前缀不进包，命中密钥 / PII 的行整条不进；出包先给报告再给文件，超水位回 413、按类型或标签分批；收包一条不合格整包拒、干跑为默认、按 share_external_id 幂等，undo-share 整包物删，所以收回后还能再导。来源也第一次可查：GET /memory/provenance（#421，@z2Ace0107 实现），409 与 503 分开答「用户关了」与「装配坏了」。另修同标题重复入库（#505）、扫描谎报「没东西可扫」（#515）与未围栏的巩固 prompt（#501）。 |
| 2026-10-21 | v0.9.4 | 三条链各自补上「最后一环」 — 这一版的三件事同一种形状：东西早就造好了，只差没人能叫它。① agent 主动整理（#231）：引擎在 v0.8 就落在 src/organize.js（先 dryRun 出比对报告 → agent 判断 → apply 落库，筛除只归档不删，全程复用 dream_runs 回执），可它没有任何调用入口——工具表里没有它、两张 API 脸 0 命中、全仓 .organize( 零调用点，只有测试能调到。现在它有工具了：memory_organize，organizeEnabled 默认关（关 = 工具根本不注册，模型看不到就不会调）。② 画像能被反向提取了（#497）：面板「用户画像」加一个按钮，读活跃记忆、花一次宿主模型调用，产一段「助手眼中的用户」草稿——只出草稿：采用是你在面板上再点一次，你手写的原文不会被模型改写；空库和模型不配合都直接报错，绝不回一张空草稿冒充「这次没提炼出东西」（profileExtractEnabled 默认关）。③ 人格不再无条件进别人的会话：default 卡以前会落给所有没建卡的身份，于是宿主里自带身份的外部 bot 每一帧都收到两句「你是谁」撞在一起，而界面上「关掉这张卡」实际不生效——新增 personaStrictAddressing（默认关，历史行为逐字节不变）把「身份没建卡」与「卡被显式关掉」都收回到不注入。同版补上蒸馏的转录围栏 + 解析失败护栏（#494：一条会话被同一个窗口卡死、重试 20 次越试越贵的根因；失败行现在恒带原始输出形状，事后能回答「模型到底吐了什么」），并把面板里那段自称「注入生效文本」的只读区改成由后端渲染——它以前既没有人格三行也没有表头和前缀，标题却承诺了模型实际看到的东西。 |
| 2026-10-20 | v0.9.3 | M.O. 从「挖得出来」跑到「会被叫去挖」 — 沉淀链的算法自 v0.9.1 起就写完了（多帧 zstd → 重复序列 → 缺席对照 → draft 草稿），可它在运行时没有任何调用点：全仓引用只出现在测试里。机器挖得出来、却永远不会被叫去挖——缺的从来不是算法，是归属与触发。这一版把三处接上：按会话头里的 cwd 反查项目桶（桶名是路径的有损变形，规则不在本仓，查不到就整跑跳过，而不是降级成全局普查——后者会把 A 项目的动作算到 B 头上，且结果看起来完全正常）；新增 nudgeForProject 把「归属 → 挖掘 → 落盘」收成一个入口；挂 turn/end 按项目跑，冷却 10 分钟、单次预算 4 秒、延到宏任务、一次一个项目、抛错只 warn。它只产提议，不产草稿（#489）：升格仍然要人批，面板也多了「现在沉淀一次」，与自动跑同一条入口、区别只有不改仓库。同版修掉三处「坏了却不报」：作用域反查自 v0.8.0 起每次都抛错走降级、canonical 归一与成员校验静默失效（#487）；/nudge 的写盘口只拦 PUT/POST，带 token 的 PATCH/DELETE 会静默写盘、归属解析不看预算、桶名边收边截把「没看全」报成「确实没有」；多帧 zstd 的反证断言绑了 Node 的整块解语义，24.22.0 起过期（#490）。 |
| 2026-10-19 | v0.9.2 | 让「看不见的失败」显形 — 这一版修的大多不是「缺功能」，是「坏了却不报」：功能开关一直是启动期生效，面板「已改」只说明值进了库，于是新增第三态「待重启」（#481）；巩固的 dreamMaxTokens 默认值被原样当 max_tokens 发出去，撞上服务商上限后 180 次巩固 0 次成功，现在面板能改、超上限还会按服务商自己声明的上限自动降级（#478）；自动蒸馏写入的行 100% 拿不到向量，注释承诺的「提交后补跑」从未存在（#477）；CLI 把 -- 开头的值当成新旗标——这个缺陷只在 token 前两位恰好掷中 -（约 1/4096）时现形，潜伏了整整一个发布周期。另新增作用域级可逆闸门（#471，默认关）：让一路记忆能被单独按下与松开，不改配置、不重启。 |
只记大改动，逐条细节见 CHANGELOG。
它解决什么问题
每次新开对话，AI 都像第一次认识你？
dsh-mneme 给 DeepSeek Harness 装上跨会话记忆。 你聊过的项目、提过的偏好、做过的决定，AI 都记得——即使关掉了窗口，下次打开还在。
| 场景 | 没装插件 | 装了插件 |
|---|---|---|
| 周一聊完项目需求，周三继续 | "能再描述一下你的项目吗？" | "你指的是上周提到的博客重构吗？当时你说想用 Astro。" |
| 告诉 AI 你的编码习惯 | 每轮都要重复交代 | 一次设定，长期生效 |
| 整理大量资料后关窗口 | 资料丢了 | 自动归档，随时检索找回 |
但 dsh-mneme 的可信之处，恰恰在你看不见的后台。下面这些，才是它和「一个会存东西的插件」的本质区别。
为什么可以信任它
- 🧾 可回放、可追责 — 每次自动整理都留一张「决策凭证」：输入快照 + 决策明细 + 结果哈希，同样的整理可复现回放，不默默吞错、不留无法追溯的改动。
- ⚖️ 矛盾先冻结，等你裁决（可关）— 两条记忆打架时，不擅自替你做主。可疑冲突会挂起待审，状态页冲突队列里并排对比、一键裁决（保留 A / 保留 B / 仅标记），确认后才生效。复杂判断，人永远在线。
- 🔐 记忆按 agent 与工作区隔离（可关）—
scopeEnabled开启后，每条记忆标注由哪个 agent、在哪个工作区写入；检索时本会话作用域优先（命中加权，他 scope 降权仍可见）；strictScope再进一步——显式声明收窄到他者作用域的记忆在检索/注入里完全不可见（载体自动标注只降权，不硬挡）。多 Agent、多项目互不串台。 - 🌙 夜深人静才动手（可关）— 空闲时自动分层归档：常看的留在热区、久不用的压成摘要、陈旧的彻底归档。记忆库越用越精炼，不膨胀。
- 🧠 语义检索可以完全离线 — 把
embedProvider设为local后检索走本地 Embedding 与精排，不需要 API Key；没配嵌入时关键词 / BM25 检索照样能用。 - 📝 Markdown 双向同步 — 记忆就是本地
.md文件，随时打开编辑；人工改动会被优先尊重，不会被机器覆盖。 - 💾 删对话 ≠ 删记忆 — 记忆是跨会话的全局知识，清空聊天窗口，已保存的记忆仍在（v0.7.11 起不再与会话绑定）。
它和 Zep / Mem0 / Letta / Hindsight 比呢？ 有一张逐项对照表——存储底座、检索、写入时抽取、离线巩固、冲突处理、遗忘、作用域、可审计性、多宿主、离线、许可证共 11 行，「—」不等于「差」：能力对比。
5 分钟上手
# 安装插件（最省事的一条：npm 包名）dsh plugin --profile web add @modusensus/dsh-mneme dsh web
四种安装来源
DSH 的 设置 → 插件 → Add plugin 与 dsh plugin add 认四种写法，填进去的是什么就装什么。本仓库是个单仓多包：仓库根那份 package.json 只是仓库壳（private、不带 dsh 字段），真正可安装的插件本体在 dsh-mneme/。所以走 Git 或 tarball 时必须指到子目录，否则装到的是壳本身。
为什么仓库根要放一份装不了的壳？因为有些单仓多包探测器（比如 dshfind 的插件探测）只认仓库根的清单——没有它就会把本仓库判成「不可安装的插件包」，而这句判词与实际上能不能装无关。根清单
private+0.0.0+ 不带dsh字段，就是为了让这类工具能找到子包、同时绝不被当成插件本体安装或发布。
| 来源 | 填什么 | 备注 |
|---|---|---|
| npm 包名 | @modusensus/dsh-mneme | 推荐；可带版本 @0.9.0 |
| Git 仓库 | git+https://github.com/slow-stack/mneme.git#path:/dsh-mneme | #path: 不可省。省掉装到的是仓库根那份壳（0.0.0、无 dsh 字段），宿主不会把它当插件 |
| tarball | C:\\path\\to\\modusensus-dsh-mneme-0.9.0.tgz | 在 dsh-mneme/ 里 npm pack 产出；pnpm pack 会因 bin 脚本 CRLF 失败 |
| 本地目录 | C:\\path\\to\\mneme\\dsh-mneme | 必须是绝对路径；相对路径会被宿主直接拒掉（a local path must be absolute） |
# 从源码装（本地目录，改完代码重启即生效）git clone https://github.com/slow-stack/mneme.git dsh plugin --profile web add "$(pwd)/mneme/dsh-mneme"
或者直接从 Git 装（不落源码，适合只要个能跑的版本）
dsh plugin --profile web add 'git+https://github.com/slow-stack/mneme.git#path:/dsh-mneme'
面板里那行「Install guide and examples」只演示了包名一种写法；上面四种都是实测通过的。Git 与 tarball 来源在安装时宿主会做一次仓库可达性检查（超时默认 5 秒）。
装完即可用。想在 5 分钟内看到它的价值：
- 聊：新开对话，跟 AI 聊几句关于你的偏好或手头项目（比如"我写代码更喜欢 4 空格缩进"）。
- 等：关掉窗口，重开新对话。如果它还记得刚才的事，说明记忆已经写入。
- 调：去「设置 → 记忆库设置」按需打开下面三个开关（见快速配置）。
快速配置（可选）
| 需求 | 配置项 | 默认值 | 改法 |
|---|---|---|---|
| 完全离线运行 | embedProvider | openai | 改为 local |
| 后台自动整理记忆 | autoDream | true | 改为 false 可关 |
| 自动提取结构化实体 | entityExtractionEnabled | false | 改为 true |
| 多 Agent / 多项目记忆隔离 | scopeEnabled（需要更强隔离再加 strictScope，硬隔离只对显式声明生效） | false | 改为 true |
以上均在 DSH 设置面板 → 记忆库设置 中修改。完整配置见 配置章节。
记忆库落点建议
记忆库默认在 ~/.dsh/memory，天然在宿主 profile 作用域之外；但真实落点由 memoryDir 配置决定。若把它指进 profile 作用域（形如 …/profiles/<名字>/…），宿主清理或迁移 profile 时记忆库会被连带带走（#218 末楼记录的实际事故）。插件启动时检测到这种落点会打一条告警——只提示、不搬库。安全做法：memoryDir 保持在 profile 之外（默认值即可）；要迁移库 = 停止写入 → 复制整个目录 → 改配置指向新位置 → 重启。
一图看懂记忆闭环
写入 ──► 质量过滤（无用信息先拦下）│ ▼ SQLite + 本地 Markdown 镜像 │（空闲时） ├─ autoDream ：去重 / 合并 / 归档 / 修正 / 冲突冻结 └─ Sleep Mode ：分层压缩 + 模式发现 + 关系补全（可关） │ ▼ 召回（混合检索 + 精排）──► 注入会话上下文
🧭 M.O.：让「怎么做」也住进仓库（v0.9 beta）
记忆库记得住为什么这么做，但记不住这件事到底怎么跑。工作流住在哪，决定了它能不能被改：住在记忆库里是一行没有 diff 的文字，住在会话里是一次性的提示词，住在人脑里改不动也不留痕。
所以 v0.9 把它们搬进项目仓库——一条工作流一个文件：
<项目>/.mneme/pipelines/<id>.json ← 项目层（能提交、能 diff、能 PR、能被 CI 读）<插件包>/pipelines/ .json ← 全局层（兜底，今天包里没有这个目录，这是有意的）
分工是一句话：记忆是「为什么」，仓库是「怎么跑」，图是「看起来怎么样」。
- 护栏，不是轨道 — 图上必须留一扇合法的逃生门：agent 判断这条路这次不对时，按风险档决定「记账先走」还是「停下问人」。跳过 = 这次不用这一步（≥3 次提议删这一步）；绕开 = 这条路整个不对（≥3 次提议重看这条路径）。两个指标分开数，混在一起两种提议都发不出来。
- 候选不进仓库 — 草稿住在
/candidates/<项目键>/，只在本地。一天长十条死九条的东西进仓库就是垃圾。升格要同时满足「走过两次（至少一次成功）」且「写得出反事实」；够格之后系统只提议，提交与推送始终是人握着的那道门。 - 面板画的图和 agent 读的是同一份数据 — 只画不存，agent 就什么也读不到。节点状态（
refuted/trusted/stale/candidate）全部从运行记录推，不由作者写死；今天还没有运行记录落点，所以全体恒为candidate——这就是那个 beta 标签必须摆在脸上的原因。
默认关（actionPipelineEnabled）。设计取舍与踩过的坑见 docs/WORKFLOWS.md。
界面预览
面板内置中英双语，跟随你的 DSH 界面语言显示。以下为中文截图，英文版请切至文末 English 段落。
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