这是一个给 DeepSeek Harness（cordis 插件体系）用的本地记忆层，让 AI 助手跨会话记住「你是谁、上次聊到哪」。它不用向量和图，靠 FTS5 倒排加 2-gram 捞候选、IDF 加权算相关度，再叠情绪桶（感受、原话、偏好、教训各有不同权重）、同日上下文和指数衰减，数据全存在本机 SQLite 文件里，不联网。会话开场它会吐一段两百多字的「认人」提示：你正在和谁说话、今天见过面吗、上次卡在哪个话题、你上次想问什么；会话结束只写三行交接。它还支持工作记忆的 supersedes 覆盖关系，新决定自动沉掉旧方案，避免向量检索分不清「哪个是现在的」。作者实测过图检索纯属噪音（1 跳把噪音率从 33% 推到 64%），直接砍掉了，README 里坦白了不少以前吹过但没实现的功能。适合在本地跑 AI 助手、想给长期对话角色做持久人设的开发者，以及对 RAG 记忆方案「太机械、没人情味」不满的人；普通只调 API 的从业者关系不大。

DuduLove Memory 是一个可自托管的 AI 长期记忆服务，核心思路是把「记忆身份」（Resident）当作长期主体，而不是把聊天记录挂在某次会话或某个前端上。同一个身份可以从网页、MCP、HTTP 客户端或不同模型入口接入，继续使用同一份历史与授权；多个身份可以共享 world 里的公共事实，同时各自保留 private 的私人经历。它把召回拆成身份、联想、证据、工作记忆几种职责，配合会话级的 Recall Ledger 减少同一条记忆反复出现，写入则经过统一的 Memory Admission 处理归属、来源、重复和拒绝记录，让「记错能改掉」和「记住」同样重要。基础的身份管理、关键词搜索、上下文组装不依赖外部模型，语义检索可选接入 OpenAI 兼容服务。适合在做个人 Agent、多 Agent 记忆层或需要跨模型保持人设连续性的开发者，以及想给自家 AI 产品加可控长期记忆的团队；只做一次性对话应用的人关系不大。