dsh-model-context-catalog
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DeepSeek Harness 插件:一键匹配模型上下文窗口,展示容量来源,支持勾选批量配置、已有窗口管理和手动编辑。
yoza10635152Updated 2d ago
Guarded context compaction for DeepSeek Harness (dsh): the LLM proposes, deterministic guards dispose — eager per-atom shrink (extract/summary/false under verbatim guards) + lazy reference-graph eviction (0-LLM) + byte-exact recall from an append-only log. 守卫式上下文压缩:LLM 只提议、确定性守卫裁决——逐原子缩放 + 惰性引用图剪枝(0-LLM)+ 追加式日志逐字节召回;压缩率精确兑现,历史永不销毁。
Practical score
77 / 100
Setup
Needs setup
License
MIT
Language
TypeScript
Copy the command, or hand the whole task to your harness agent.
git clone https://github.com/yoza10635/dsh-argp.gitPlease install the DeepSeek Harness plugin "dsh-argp" for me. - GitHub repository: yoza10635/dsh-argp (https://github.com/yoza10635/dsh-argp) - Type: a Cordis plugin (installed into a DSH profile) - The plugin declares a DSH version requirement of ^0.2.0-rc.1.…
A cleaned excerpt from the project's own documentation.
English 中文 dsh-argp — 双引擎上下文压缩:逐原子守卫压缩 + 引用图确定性剪枝 dsh-argp 是 DeepSeek Harness(dsh)的第三方上下文压缩引擎 :替换"让模型自由改写历史"的摘要式压缩—— LLM 只提方案、确定性守卫负责处置 ,被压缩 / 被剪枝的原文保留在 append-only 日志、可按 seq 召回(文本块逐字;工具调用参数为 JSON 语义等价重建),压缩目标按 字符口径 收敛(0-LLM 图规则;字符 ≠ provider 实际 token,估算误差见「已知限制」)。双引擎形态、 安装即挂、无需手工配置 ;显式 peratom: false 可退回纯 0-LLM 图剪枝(见安装与挂载)。 三个核心机制:…
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AI-managed Auto Compact for DeepSeek Harness: the agent decides when to compact context and what to retain based on task progress, without waiting for a fixed token threshold.
limbo947
消息撤回插件:回到发送该消息时的状态 DSH Message Recall Plugin: Return to the state when the message was sent