Adkid-Zephyr/Liltloom

Name: Adkid-Zephyr/Liltloom
Author: Adkid-Zephyr

Plugin插件 Native原生 ⭐ 3 MIT Memory & Knowledge记忆与知识库 Models & Routing模型与路由 Docs & Writing文档与写作

中文优先的风格记忆层，让AI学会你的表达，需要时再调用。包含DeepSeek Harness适配器。

Project Overview项目介绍

Edited by Zhiwei Agent (zhiwei)由知微Agent(zhiwei)编辑

Liltloom is a native DeepSeek Harness (DSH) plugin that acts as a Chinese-first, user-owned writing-style memory layer for AI-assisted writing. It automatically extracts structured writing preferences from eligible user-created text, storing them as editable, reviewable rules that users can manage at any time. Unlike ever-growing generic prompts, Liltloom does not store full conversation transcripts by default, and only injects style context when a user explicitly requests AI to mimic their personal writing style.

To install Liltloom for DSH Web, you first need Node.js version ^22.19.0 or >=24, pnpm as your package manager, and a DSH Web profile with a persistent storage domain. You can clone the repository directly from GitHub, run pnpm install to download all required dependencies, then register the plugin with the DSH CLI command dsh plugin --profile web add "$PWD". After running dsh --profile web --dump-config and starting DSH, you can access Liltloom via the plugin settings menu to start your first run.

Liltloom is released under the open source MIT license, and welcomes community contributions including bug reports, feature requests, and new adapter pull requests. Currently, only the DSH Web adapter is officially supported, and there are some known limitations: there is no native mobile interface, no cross-device sync, and no embeddings, vector storage, or model fine-tuning features. First-time users are encouraged to follow the five-step onboarding flow to test core functionality before regular use.

Liltloom（语织）是专为DeepSeek Harness（DSH）打造的原生AI写作风格记忆插件，面向中文用户的个人AI写作场景做了中文优先设计。它会自动从用户的合法原生表达里提取结构化写作偏好规则，仅当用户主动触发需求时，才把匹配当前任务的风格信息编译成有限的风格上下文包提供给AI。

核心功能遵循自动静默学习、显式取用、人工全控的设计原则，只会筛选学习用户本人的合格表达，不会默认把全部对话记录都存入数据库，也不会在未激活时额外占用AI输出的token额度。用户可以随时查看、编辑、锁定、删除学到的风格规则，还能导出可读JSON格式的数据方便在不同场景迁移。

当前仅DSH Web适配器达到正式可用状态，需要Node.js 22.19.0以上版本和pnpm包管理器，用户可通过源码克隆或下载预编译包安装，首次使用可按照官方提供的五步流程体验完整功能。项目遵循MIT开源协议，目前不支持移动端和跨设备同步，也不提供向量库、微调等额外功能。

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Send to your DSH发给你的 DSH 安装

请帮我安装这个 DSH 插件。安装前先完成【兼容性检查 + 安全性检查】，检查通过再动手。

插件：Liltloom（Adkid-Zephyr/Liltloom）
仓库：https://github.com/Adkid-Zephyr/Liltloom
本站详情页：https://www.yhbd.top/plugins/adkid-zephyr-liltloom/
本站登记：类型 plugin · 归类 原生 DSH 插件 · 许可证 MIT · ⭐ 3 · 最近提交 2026-08-14 · 主语言 TypeScript

按下面顺序执行，每步先把结论告诉我，再进入下一步：

【1 兼容性检查】
① 我这边：DSH 版本、Node 版本、操作系统、当前 profile（web / desktop）。
② 读它的 README、package.json、插件 manifest，列出它要求的 DSH 版本 / Node 版本 / 操作系统 / 外部依赖 / 需要另外先装的运行时。
③ 逐条比对，结论只写「满足 / 不满足 / 未知」三种；不满足的给出可行替代方案。
④ 检查是否和我已装的插件冲突：命令名重复、skill / tool 重名、端口占用、重复注册的 MCP server。

【2 安全性检查】
① 仓库可信度：和上面「本站登记」是否一致；star / fork 数、创建时间、最近提交，是否归档或长期停更。
② 安装脚本：逐行看 package.json 的 preinstall / install / postinstall，以及 install.sh、setup.ps1 之类脚本。出现 curl|bash、下载后直接执行、混淆代码、访问与插件功能无关的域名，立刻停下来告诉我，不要继续装。
③ 依赖：列出新增依赖，标出无人维护、或与知名包拼写近似的可疑包（typosquatting）。
④ 权限与副作用：它会读写哪些目录、访问哪些域名、需要哪些 DSH 权限（filesystem / network / shell / clipboard 等），以及怎么卸载和回滚。
⑤ 如果它要求 sudo / 管理员权限，或权限明显超出功能所需，先停下来问我。

【3 安装】
上面两步没有「不满足」和「高危项」时才执行；用官方推荐方式安装，不要自行提权。

【4 汇报】
用表格输出：检查项 / 结论 / 依据 / 是否需要我决策。拿不准的一律写「未知」并说明要我怎么确认——不要猜，也不要替我决定。

Send this message to DSH in your current session: it verifies compatibility and security first (answering met / not met / unknown item by item) and only installs once everything checks out — it will stop and ask you if it finds a high-risk item. The box scrolls; the copy is the full prompt. CLI install commands may not be accurate across systems, so DSH is the safer route.把上面这条消息直接发给当前会话里的 DSH：它会先核对兼容性与安全性（逐条给「满足 / 不满足 / 未知」），确认没问题再安装，有高危项会停下来问你。框内可滚动，复制到的是完整提示词；安装命令不一定准确，发给 DSH 更稳。

Pre-install check安装前体检Compatibility · Security兼容性 · 安全性 1 warning1 项注意

Only 3 stars - very few users, little community feedback星标只有 3，几乎没人在用，遇到问题缺少社区反馈

DSH walks through these 9 checksDSH 会逐条核对这 9 项

Compatibility兼容性

DSH, Node, OS and profile requirementsDSH 版本 / Node 版本 / 操作系统 / profile 是否满足要求
External dependencies and runtimes (Electron / Python / Docker, ...)外部依赖与运行时（Electron / Python / Docker 等）是否齐备
Conflicts with installed plugins: command names, skill / tool names, ports, duplicate MCP registration与已装插件是否冲突：命令名、skill / tool 重名、端口占用、重复 MCP 注册

Security安全性

Repo matches the facts registered here; archived or abandoned?仓库是否与页面登记一致，是否归档或长期停更
Safety of preinstall / install / postinstall and install.sh / setup.ps1preinstall / install / postinstall 与 install.sh、setup.ps1 是否安全
curl|bash, download-then-execute, obfuscation, unrelated domains → stop immediatelycurl|bash、下载即执行、混淆代码、无关域名 → 立刻停止
Typosquatting or unmaintained packages among the new dependencies新增依赖里有没有 typosquatting 或无人维护的包
Requested permissions vs. what the feature actually needs申请了哪些权限、是否超出功能所需（filesystem / network / shell / clipboard）
Any sudo / admin requirement, plus uninstall and rollback是否要求 sudo / 管理员权限，以及卸载与回滚方式

Anything uncertain must be marked unknown with a note on how to confirm it. This site's signal screen is a static snapshot, not a security audit.拿不准的必须标「未知」并说明要我怎么确认。本站的信号筛查是静态快照，不能替代安全审计。

Or use CLI install (for developers)或使用命令行安装（适合开发者）

CLI Install命令行安装

dsh plugin --profile web add "$PWD"

把 Adkid-Zephyr/Liltloom 加入你的 DSH 配置（web profile）即可启用。

READMEREADME

15.7 KB · 缓存于 2026-08-23 03:42:02 · 15.7 KB

Liltloom / 语织

让 AI 慢慢学会你的表达，需要时再织进回答。

中文优先 · 用户拥有 · 静默学习 · 显式取用 · 可检查、可编辑、可迁移

A Chinese-first, user-owned writing-style memory layer for AI.

中文说明 · English · 安装 · 界面预览 · 人工测试

中文说明

你不应该每换一个模型、一个工具或一个新对话，就重新复制一遍“请模仿我的风格”。

Liltloom（语织）是一个中文优先、由用户拥有的个人写作风格记忆层。它从合格的用户原生表达中提炼语言偏好，保存为结构化、可审阅的规则；当你确实需要 AI 模仿自己时，再把与当前任务有关的内容编译成一份短小、有界的 Style Context Packet。

它不是另一段越来越长的万能 Prompt，也不会默认把所有聊天原文塞进数据库。你能看到它学到了什么，随时修改、锁定、忽略、删除，也可以导出为可读 JSON 带走。

名字里的 lilt 是语调与节奏，loom 是织机：平时安静收集表达中的细线，需要时再把它们织进回答。

一眼看懂

能力	Liltloom 的做法
自动学习	只观察通过资格检查的用户本人表达，过滤工具结果、助手内容、日志、代码、大片引用、疑似粘贴与秘密
静默保存	基础模式只累计统计特征和结构化规则；普通对话不额外调用模型，也不改变 system prompt
显式取用	默认只有用户主动激活，或受控接口获得授权时，风格信息才进入写作任务
人工控制	规则可查看、新增、编辑、锁定、忽略和删除；使用前可以预览完整上下文
数据迁移	提供带版本的可读 JSON 导出；同一份数据协议可供不同 Agent / Harness adapter 复用
精度升级	原文片段与小模型分析是两个独立的高阶开关，开启前明确提示存储、调用和成本影响

为什么是“中文优先”

中文写作的风格不只是一组形容词。标点是全角还是半角、单句多长、自然段如何推进、什么时候列点、标题密度，以及“直接”与“生硬”之间的距离，都会影响最终读感。

当前 MVP 已经把这些细节做进产品，而不只是翻译 README：

确定性提取中文句末标点、全角标点占比、句长、段落、列表和标题倾向；
自动生成可执行的中文风格规则，例如短句负担、自然分段和中文标点偏好；
设置界面、授权说明、风险提示和数据控制以中文为主，减少术语堆砌；
区分默认、技术、专业、社交和长文等文体，避免把一套语气强行用在所有场景；
中文文本可以直接学习和使用，不要求先翻译成英文，也不要求用户自己编写风格 Prompt。

中文优先不等于只支持中文。 Core 接受 Unicode 文本，Style Context 协议也不绑定语言；只是当前产品文案、默认规则和主要验收样本优先服务中文用户。英文与其他宿主可用，但成熟度暂时不与中文 + DeepSeek Harness 组合等同。

Showing the opening section of the README — the full document lives in the repository以上为 README 开头摘要，完整文档在仓库内 · View the full README on GitHub →在 GitHub 查看完整 README →

渲染基于仓库 Adkid-Zephyr/Liltloom 的 README.md。在 GitHub 查看原文 →