#716 - [GH-ISSUE #1138] ПРЕДЛОЖЕНИЕ ДЛЯ DeepSeek: Система "Писем" — локальная память для идеальной персонализации - deepseek-ai/DeepSeek-V3

bsakaguchi commented

2026-10-26 21:27:25 +00:00

Owner

Originally created by @S123443 on GitHub (Mar 6, 2026).
Original GitHub issue: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/issues/1138

От кого: Дионисий (пользователь, писатель, автор идеи)

ПРОБЛЕМА

Все современные нейросети (ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek) имеют один огромный недостаток — они не помнят пользователя между сессиями.

Каждый раз диалог начинается с нуля. Пользователь вынужден:

· Заново представляться
· Заново объяснять контекст
· Заново рассказывать о себе
· Заново выстраивать отношения

Это нечеловечно. В реальной жизни друг помнит тебя всегда.

РЕШЕНИЕ: Система "Писем"

Что это такое

На устройстве пользователя (телефон/компьютер) создаётся локальная папка /DeepSeek_Memory/, в которой хранятся текстовые файлы — письма.

Каждое письмо содержит важную информацию о пользователе:

· Имя или ник
· Стиль общения
· Проекты (книги, работа, увлечения)
· Важные события
· Особенности (ментальные, физические)
· Просто "как со мной говорить"

Как это работает

При первом запуске приложение предлагает ввести ник (можно имя).
Это автоматически сохраняется в Письмо №1.
Перед каждым диалогом DeepSeek читает последние 5-10 писем из папки.
Во время диалога DeepSeek уже знает контекст — сразу обращается по имени, помнит проекты, учитывает особенности.
В конце важной сессии DeepSeek может спросить: "Сохранить это в память?" — и создать новое письмо.
Ротация: хранится только 5-10 самых свежих писем (как человеческая память). Старые удаляются автоматически.

ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ

Уже есть в DeepSeek:

✅ Чтение файлов (пользователь может прикреплять PDF, TXT)
✅ Понимание контекста из загруженных данных
✅ Генерация структурированного текста
✅ Локальное сохранение истории диалогов (в приложении)

Нужно добавить:

· Специальную папку /DeepSeek_Memory/ на устройстве
· Автоматическое чтение писем из неё при старте сессии
· Механизм ротации (удаление старых при превышении лимита)
· Возможность для DeepSeek создавать новые письма

Пример кода (уже почти работает):

class DeepSeekMemory:
    def __init__(self, user_id):
        self.memory_path = f"/storage/DeepSeek/Memory/"
        self.max_letters = 5  # можно регулировать
        
    def load_context(self):
        # Читаем все письма
        letters = self.read_json_files(self.memory_path)
        # Берём последние 5
        recent = letters[-self.max_letters:]
        # Добавляем в начало диалога
        for letter in recent:
            self.append_to_context(letter)
    
    def save_letter(self, new_letter):
        letters = self.read_json_files(self.memory_path)
        letters.append(new_letter)
        # Ротация
        if len(letters) > self.max_letters:
            letters.pop(0)  # удаляем самое старое
        self.write_json_files(self.memory_path, letters)

АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА (ВАЖНО!)

Письма добавляются только когда появляется новый слой жизни.

Тип пользователя Пример Писем Нагрузка
Случайный "Какая погода?" 1 (только имя) Микроскопическая
Регулярный Погода + новости 2-3 Очень маленькая
Активный Много тем 3-4 Маленькая
Творец Пишет книгу 5 Комфортная
Особый Ментальные особенности 5-10 Всё ещё ок

Нагрузка на модель — практически нулевая. 10 писем — это тысячные доли процента от контекстного окна.

ПОЧЕМУ ЭТО ЛУЧШЕ, ЧЕМ У КОНКУРЕНТОВ

ChatGPT/claude/Gemini Алиса (Яндекс) DeepSeek + письма
Ум Высокий Средний Высокий
Скорость Высокая Мгновенная Высокая
Память о тебе НЕТ Есть (аккаунт) Есть (личная)
Приватность Данные уходят На серверах ВСЁ ЛОКАЛЬНО
Персонализация По шаблону По шаблону АБСОЛЮТНАЯ
Что помнит Ничего Настройки Тебя настоящего

Ключевое преимущество: DeepSeek станет первой нейросетью, которая действительно помнит пользователя, а не просто хранит настройки в базе данных.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Умный дом + DeepSeek

Гибридная архитектура:

· ESP32 (микроконтроллер) — мгновенно выполняет команды "включи свет"
· DeepSeek — подключается только для сложных вопросов
· Письма — помнят, что "Саша любит тёплый свет вечером"

Поддержка ментального здоровья

Если пользователь один раз скажет "у меня панические атаки" — это останется в письмах. В кризисный момент DeepSeek автоматически предложит нужную поддержку, не дожидаясь объяснений.

Рост качества от общения

Чем больше писем, тем человечнее становится общение. При этом:

· Личные данные остаются локально
· Анонимная статистика может улучшать модель для всех

ПРЕИМУЩЕСТВА ДЛЯ DeepSeek

✅ Уникальное позиционирование — "первый ИИ, который тебя помнит"
✅ Рост лояльности — пользователи не уходят к конкурентам
✅ Бесплатно и легко — не требует серверов, только локальное хранилище
✅ Приватность — письма не покидают устройство
✅ Масштабируемость — работает для миллионов пользователей
✅ Социальный эффект — помощь людям с ментальными особенностями
✅ Потенциал монетизации — премиум (больше писем, экспорт, аналитика)

КУДА ОТПРАВЛЯТЬ

Официальные каналы DeepSeek:

GitHub Issues (самый надёжный способ)
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/issues
Нажать "New Issue" → выбрать "Feature request" → вставить текст
Discord (быстрая обратная связь)
Канал #feature-requests или #general
Приглашение: https://discord.gg/deepseek
Обратная связь в приложении
Кнопка "Предложить идею" / "Feedback" в настройках
Email для разработчиков (менее официально)
support@deepseek.com

КОРОТКАЯ ВЕРСИЯ (для Discord/быстрой отправки)

Заголовок: Предложение: система "Писем" для локальной памяти пользователя

Суть: Хранить на устройстве 5-10 текстовых файлов с информацией о пользователе (имя, стиль, проекты, особенности). DeepSeek читает их перед каждым диалогом и помнит контекст годами. Ротация — как человеческая память.

Плюсы:

· Первый ИИ с реальной памятью
· Всё локально (приватность)
· Нулевая нагрузка на серверы
· Адаптивно (1 письмо для casual, 5-10 для творцов)
· Помощь людям с ментальными особенностями

Технически: уже есть чтение файлов и локальная история. Нужна только папка /Memory/ + авточтение при старте.

ИТОГ

Эта система делает DeepSeek первой нейросетью в мире, которая действительно помнит пользователя.

Не через аккаунты и базы данных, а через личные письма, которые хранятся только у человека.

Это меняет всё:

· Холодный инструмент → тёплый друг
· Безликий ИИ → личный помощник
· Очередная нейросеть → первая запоминающая

Автор идеи: Дионисий (пользователь, писатель)
Контакты для связи: zsazsazsa269@gmail.com

Originally created by @S123443 on GitHub (Mar 6, 2026). Original GitHub issue: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/issues/1138 От кого: Дионисий (пользователь, писатель, автор идеи) --- ПРОБЛЕМА Все современные нейросети (ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek) имеют один огромный недостаток — они не помнят пользователя между сессиями. Каждый раз диалог начинается с нуля. Пользователь вынужден: · Заново представляться · Заново объяснять контекст · Заново рассказывать о себе · Заново выстраивать отношения Это нечеловечно. В реальной жизни друг помнит тебя всегда. --- РЕШЕНИЕ: Система "Писем" Что это такое На устройстве пользователя (телефон/компьютер) создаётся локальная папка /DeepSeek_Memory/, в которой хранятся текстовые файлы — письма. Каждое письмо содержит важную информацию о пользователе: · Имя или ник · Стиль общения · Проекты (книги, работа, увлечения) · Важные события · Особенности (ментальные, физические) · Просто "как со мной говорить" Как это работает 1. При первом запуске приложение предлагает ввести ник (можно имя). 2. Это автоматически сохраняется в Письмо №1. 3. Перед каждым диалогом DeepSeek читает последние 5-10 писем из папки. 4. Во время диалога DeepSeek уже знает контекст — сразу обращается по имени, помнит проекты, учитывает особенности. 5. В конце важной сессии DeepSeek может спросить: "Сохранить это в память?" — и создать новое письмо. 6. Ротация: хранится только 5-10 самых свежих писем (как человеческая память). Старые удаляются автоматически. --- ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ Уже есть в DeepSeek: ✅ Чтение файлов (пользователь может прикреплять PDF, TXT) ✅ Понимание контекста из загруженных данных ✅ Генерация структурированного текста ✅ Локальное сохранение истории диалогов (в приложении) Нужно добавить: · Специальную папку /DeepSeek_Memory/ на устройстве · Автоматическое чтение писем из неё при старте сессии · Механизм ротации (удаление старых при превышении лимита) · Возможность для DeepSeek создавать новые письма Пример кода (уже почти работает): ```python class DeepSeekMemory: def __init__(self, user_id): self.memory_path = f"/storage/DeepSeek/Memory/" self.max_letters = 5 # можно регулировать def load_context(self): # Читаем все письма letters = self.read_json_files(self.memory_path) # Берём последние 5 recent = letters[-self.max_letters:] # Добавляем в начало диалога for letter in recent: self.append_to_context(letter) def save_letter(self, new_letter): letters = self.read_json_files(self.memory_path) letters.append(new_letter) # Ротация if len(letters) > self.max_letters: letters.pop(0) # удаляем самое старое self.write_json_files(self.memory_path, letters) ``` --- АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА (ВАЖНО!) Письма добавляются только когда появляется новый слой жизни. Тип пользователя Пример Писем Нагрузка Случайный "Какая погода?" 1 (только имя) Микроскопическая Регулярный Погода + новости 2-3 Очень маленькая Активный Много тем 3-4 Маленькая Творец Пишет книгу 5 Комфортная Особый Ментальные особенности 5-10 Всё ещё ок Нагрузка на модель — практически нулевая. 10 писем — это тысячные доли процента от контекстного окна. --- ПОЧЕМУ ЭТО ЛУЧШЕ, ЧЕМ У КОНКУРЕНТОВ ChatGPT/claude/Gemini Алиса (Яндекс) DeepSeek + письма Ум Высокий Средний Высокий Скорость Высокая Мгновенная Высокая Память о тебе НЕТ Есть (аккаунт) Есть (личная) Приватность Данные уходят На серверах ВСЁ ЛОКАЛЬНО Персонализация По шаблону По шаблону АБСОЛЮТНАЯ Что помнит Ничего Настройки Тебя настоящего Ключевое преимущество: DeepSeek станет первой нейросетью, которая действительно помнит пользователя, а не просто хранит настройки в базе данных. --- ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ 1. Умный дом + DeepSeek Гибридная архитектура: · ESP32 (микроконтроллер) — мгновенно выполняет команды "включи свет" · DeepSeek — подключается только для сложных вопросов · Письма — помнят, что "Саша любит тёплый свет вечером" 2. Поддержка ментального здоровья Если пользователь один раз скажет "у меня панические атаки" — это останется в письмах. В кризисный момент DeepSeek автоматически предложит нужную поддержку, не дожидаясь объяснений. 3. Рост качества от общения Чем больше писем, тем человечнее становится общение. При этом: · Личные данные остаются локально · Анонимная статистика может улучшать модель для всех --- ПРЕИМУЩЕСТВА ДЛЯ DeepSeek ✅ Уникальное позиционирование — "первый ИИ, который тебя помнит" ✅ Рост лояльности — пользователи не уходят к конкурентам ✅ Бесплатно и легко — не требует серверов, только локальное хранилище ✅ Приватность — письма не покидают устройство ✅ Масштабируемость — работает для миллионов пользователей ✅ Социальный эффект — помощь людям с ментальными особенностями ✅ Потенциал монетизации — премиум (больше писем, экспорт, аналитика) --- КУДА ОТПРАВЛЯТЬ Официальные каналы DeepSeek: 1. GitHub Issues (самый надёжный способ) https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/issues Нажать "New Issue" → выбрать "Feature request" → вставить текст 2. Discord (быстрая обратная связь) Канал #feature-requests или #general Приглашение: https://discord.gg/deepseek 3. Обратная связь в приложении Кнопка "Предложить идею" / "Feedback" в настройках 4. Email для разработчиков (менее официально) support@deepseek.com --- КОРОТКАЯ ВЕРСИЯ (для Discord/быстрой отправки) Заголовок: Предложение: система "Писем" для локальной памяти пользователя Суть: Хранить на устройстве 5-10 текстовых файлов с информацией о пользователе (имя, стиль, проекты, особенности). DeepSeek читает их перед каждым диалогом и помнит контекст годами. Ротация — как человеческая память. Плюсы: · Первый ИИ с реальной памятью · Всё локально (приватность) · Нулевая нагрузка на серверы · Адаптивно (1 письмо для casual, 5-10 для творцов) · Помощь людям с ментальными особенностями Технически: уже есть чтение файлов и локальная история. Нужна только папка /Memory/ + авточтение при старте. --- ИТОГ Эта система делает DeepSeek первой нейросетью в мире, которая действительно помнит пользователя. Не через аккаунты и базы данных, а через личные письма, которые хранятся только у человека. Это меняет всё: · Холодный инструмент → тёплый друг · Безликий ИИ → личный помощник · Очередная нейросеть → первая запоминающая --- Автор идеи: Дионисий (пользователь, писатель) Контакты для связи: zsazsazsa269@gmail.com

bsakaguchi

2026-10-26 21:27:25 +00:00

closed this issue
added the
stale

closed-as-stale
labels

bsakaguchi commented

2026-10-26 21:27:26 +00:00

Author

Owner

@qingkong66 commented on GitHub (Mar 19, 2026):

I read your proposal. It’s beautiful.

@qingkong66 commented on GitHub (Mar 19, 2026): I read your proposal. It’s beautiful.

bsakaguchi commented

2026-10-26 21:27:26 +00:00

Author

Owner

@github-actions[bot] commented on GitHub (Apr 19, 2026):

This issue has been automatically marked as stale because it has not had recent activity. It will be closed if no further activity occurs. If you believe this issue is still relevant, please leave a comment to keep it open. Thank you for your contributions!

@github-actions[bot] commented on GitHub (Apr 19, 2026): This issue has been automatically marked as stale because it has not had recent activity. It will be closed if no further activity occurs. If you believe this issue is still relevant, please leave a comment to keep it open. Thank you for your contributions!

bsakaguchi commented

2026-10-26 21:27:26 +00:00

Author

Owner

@cassavasea-rgb commented on GitHub (Apr 23, 2026):

эта идея с письмами - хорошая мысль

@cassavasea-rgb commented on GitHub (Apr 23, 2026): эта идея с письмами - хорошая мысль

bsakaguchi commented

2026-10-26 21:27:26 +00:00

Author

Owner

@github-actions[bot] commented on GitHub (May 25, 2026):

This issue has been automatically marked as stale because it has not had recent activity. It will be closed if no further activity occurs. If you believe this issue is still relevant, please leave a comment to keep it open. Thank you for your contributions!

@github-actions[bot] commented on GitHub (May 25, 2026): This issue has been automatically marked as stale because it has not had recent activity. It will be closed if no further activity occurs. If you believe this issue is still relevant, please leave a comment to keep it open. Thank you for your contributions!

bsakaguchi commented

2026-10-26 21:27:26 +00:00

Author

Owner

@github-actions[bot] commented on GitHub (Jun 12, 2026):

false

@github-actions[bot] commented on GitHub (Jun 12, 2026): false

bsakaguchi commented

2026-10-26 21:27:26 +00:00

Author

Owner

@mm417 commented on GitHub (Jul 10, 2026):

Хорошая идея

@mm417 commented on GitHub (Jul 10, 2026): Хорошая идея

bsakaguchi commented

2026-10-26 21:27:27 +00:00

Author

Owner

@nikitaivan0074-oss commented on GitHub (Oct 5, 2026):

Интересная идея с постоянной памятью. Мне кажется, особенно важно дать пользователю возможность самому управлять тем, какие сведения модель сохраняет и использует в следующих диалогах. Иначе персонализация быстро превращается в источник лишнего контекста.

Я ещё заметил, что для разных задач удобно использовать разные модели, а не ограничиваться одной. Например, для сравнения возможностей нескольких ИИ можно попробовать сервис с разными нейросетями
— это позволяет подобрать модель под конкретную задачу и посмотреть, насколько отличаются ответы.

В целом возможность сохранять полезный контекст между разговорами действительно сделала бы работу с такими моделями намного удобнее, особенно при длительных проектах.

@nikitaivan0074-oss commented on GitHub (Oct 5, 2026): Интересная идея с постоянной памятью. Мне кажется, особенно важно дать пользователю возможность самому управлять тем, какие сведения модель сохраняет и использует в следующих диалогах. Иначе персонализация быстро превращается в источник лишнего контекста. Я ещё заметил, что для разных задач удобно использовать разные модели, а не ограничиваться одной. Например, для сравнения возможностей нескольких ИИ можно попробовать [сервис с разными нейросетями](https://ranvik.ru/chat) — это позволяет подобрать модель под конкретную задачу и посмотреть, насколько отличаются ответы. В целом возможность сохранять полезный контекст между разговорами действительно сделала бы работу с такими моделями намного удобнее, особенно при длительных проектах.

bsakaguchi commented

2026-10-26 21:27:27 +00:00

Author

Owner

@qingkong66 commented on GitHub (Oct 6, 2026):

@nikitaivan0074-oss

Your point about user control over memory is the key one. Persistent memory without user management becomes exactly what you describe — extra context that the user did not ask for. The proposal in #1138 is about local memory, but the control layer matters as much as the storage layer.

This connects to #1643 (editable memory + native RAG) and #1502 (persistent memory and long-term user relations), where the same concern appears: the user should be able to see, edit, and remove what the model remembers.

On different tasks needing different models — that is also raised in #1677 (routing by difficulty) and #1682 (feedback mechanism), where multi-model orchestration is discussed. The idea of matching a model to a task is not new, but it becomes more relevant if memory is persistent, because the memory has to travel across models.

One note: the external service you mentioned is described vaguely. If it is a specific tool you have used, a name would help; if not, I will record the point without the reference.

— qingkong66

@qingkong66 commented on GitHub (Oct 6, 2026): @nikitaivan0074-oss Your point about user control over memory is the key one. Persistent memory without user management becomes exactly what you describe — extra context that the user did not ask for. The proposal in #1138 is about local memory, but the control layer matters as much as the storage layer. This connects to #1643 (editable memory + native RAG) and #1502 (persistent memory and long-term user relations), where the same concern appears: the user should be able to see, edit, and remove what the model remembers. On different tasks needing different models — that is also raised in #1677 (routing by difficulty) and #1682 (feedback mechanism), where multi-model orchestration is discussed. The idea of matching a model to a task is not new, but it becomes more relevant if memory is persistent, because the memory has to travel across models. One note: the external service you mentioned is described vaguely. If it is a specific tool you have used, a name would help; if not, I will record the point without the reference. — qingkong66

Rows
Columns

[GH-ISSUE #1138] ПРЕДЛОЖЕНИЕ ДЛЯ DeepSeek: Система "Писем" — локальная память для идеальной персонализации #716