dsh-ears
WizisCool
给 DeepSeek 装上耳朵,用语音输入代替打字,支持多种语音识别后端,还能自动润色。
fan56161更新于 6 天前
不调大模型也能快速压缩长对话,省Token、速度快且结果稳定,开箱即用的确定性压缩方案。
实用分
80 / 100
配置门槛
开箱即用
协议
Apache-2.0
语言
JavaScript
复制命令,或者把整个安装任务交给你的 Harness 智能体。
git clone https://github.com/fan56/dsh-dcp.git请帮我安装 DeepSeek Harness 插件「dsh-dcp」: - GitHub 仓库:fan56/dsh-dcp(https://github.com/fan56/dsh-dcp) - 类型:cordis 插件(装到 DSH profile) - 注意:该插件声明 DSH 版本要求 >=0.2.0-rc.2,安装前请先确认我的版本是否满足。 - 该插件开箱即用,无需额外配置。 请先查看仓库 README 确认安装步骤,然后按官方方式安装。装完后告诉我怎么使用。
来自项目自身文档的清洗摘录。
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。 要求 dsh = 0.2.0-rc.2 — 本插件只跟随 dsh RC/stable 线(CI 与发版在运行时解析 latest/next 中更新的 dist-tag)。 不再支持 alpha 线。 简体中文 · English 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 opencode-dcp 的思路(去重、清错、 /dcp 命令、技术摘要),但按 dsh 的压缩接口重新实现——它服务于 opencode,dsh-dcp 服务于 dsh。 CJK 适配 内容逐字保留、不做英文转写;token 计价按 CJK 真实密度(中/日/韩/全角约 2 字符/token),不沿用宿主"4 字符/token"对中文的低估——中文会话的摘要预算反映真实成本,不会被饿死,信息更密集。…
在 GitHub 打开来自同一生态方向的相似工具。
WizisCool
给 DeepSeek 装上耳朵,用语音输入代替打字,支持多种语音识别后端,还能自动润色。
lbl61
把文件直接拖进或粘贴到 DeepSeek Harness 网页里,自动生成引用气泡和文件卡片,随消息一起发送,操作超顺手。
lhh010
让文件输入更顺手:支持粘贴、拖拽和选择文件,发送时自动复制到工作区,附件显示为简洁的chip。