@aiwayds/dsh-dcp

v0.3.0 · 0 天前发布

Deterministic context-pruning compaction backend for dsh (DeepSeek Harness) — zero-LLM summaries, /dcp command, works out of the box. Design references Opencode-DCP/opencode-dynamic-context-pruning.

dshdeepseek-harnessdsh-plugincompactioncontext-pruningdcp

README

dsh-dcp

dsh（DeepSeek Harness）的确定性压缩后端：上下文压缩不调 LLM，开箱即用。

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为什么做

dsh 默认的压缩（compaction-basic）每次压缩都要让模型把旧对话重新总结一遍——费 token、慢、结果还不稳定。我们参考 opencode 社区的 opencode-dcp（去重、清错、"技术摘要代替散文"），做了一个纯代码版本：

零 LLM 调用：压缩本身不消耗任何额外 token

输出稳定：相同对话永远得到相同摘要

中文友好：用户原话/路径/命令/报错逐字保留，按 CJK 真实密度计价

继承官方全部安全机制：触发、保留尾巴、事务锁、tool-pairing 边界都复用 dsh 官方实现（只替换"摘要"这一环）

效果

与官方默认压缩的对比

| | 官方 compaction-basic | dsh-dcp |
|---|---|---|
| 摘要方式 | 每次调 LLM 重写 | 确定性代码抽取 |
| 每次压缩的模型调用 | 1 次 | 0 次 |
| 输出稳定性 | 同对话多次可能不同 | 相同输入永远相同 |
| 摘要内容 | 语义归纳 | 逐字保硬信息（路径/命令/报错/待办/用户原话） |
| 中文 | 依赖模型转写 | 原样保留 + CJK 计价 |
| 触发/保留/溢出/安全 | 官方 | 继承官方，完全相同 |
| 检查点格式 | 官方 | 兼容（可互相合并） |

设计上还吸收了 [ope

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版本兼容矩阵

DSH 版本	状态	说明
`dsh@0.1.0-rc.6`	✅ 兼容	cordis patch ✅
`dsh@0.1.0`	✅ 兼容	标准 patch ✅
`dsh@0.2.0`	⚠️ 待验证	待实测（API 可能在变）
`dsh@0.3.0+`	❓ 未知	尚未发布

💡 兼容矩阵每周末自动跑实测，欢迎 PR 修正

元数据

License: MIT
npm: @aiwayds/dsh-dcp
Repo: git+https://github.com/fan56/dsh-dcp.git
Engines: {}
Weekly DL: 0
Monthly DL: 0
dsh.bundle: {"bundle":{"patch":"./cordis.patch.yml"}}