DeepSeek Harness 插件：dsh-openai-server-compaction

前言¶

在 DeepSeek Harness (DSH) 中處理長對話上下文時，保持 Token 使用效率是一個常見需求。dsh-openai-server-compaction 插件通過在服務器端實現 Codex 風格的壓縮邏輯，爲 llm-pi-ai 插件管理的 OpenAI Responses 路由提供了自動化的上下文清理能力，無需手動干預即可維持對話的連貫性。

插件定位¶

這是一個 DeepSeek Harness 原生插件，旨在爲 OpenAI Responses API 路由添加持久化的服務器端壓縮功能。它不負責連接管理或模型定義，而是專注於壓縮策略的執行與狀態恢復。

核心功能¶

插件提供以下能力：
* 服務器端壓縮：支持手動觸發、基於 Token 壓力和溢出的自動觸發，基於 Codex Remote Compaction V2 協議。
* 歷史保留：在壓縮過程中保留最近 64,000 個 Token 的實際用戶消息。
* 狀態持久化：將壓縮後的狀態寫入 DSH 歷史，並生成可移植的文本檢查點。
* 請求處理：正常請求通過 POST /v1/responses 處理，壓縮請求通過在請求體中附加特定指令觸發。

安裝¶

在 DSH 環境中執行以下命令安裝插件：

dsh plugin --profile web add dsh-openai-server-compaction

配置與使用¶

1. 配置路由¶

插件不創建路由，僅處理已配置的路由。在 Settings -> Models 下，找到 llm-pi-ai 插件管理的 provider，創建或編輯一個路由。該路由必須顯式指定 api: openai-responses，並配置 baseURL 和 apiKeyEnv。

配置示例：

llm-pi-ai:
  providers:
    openai:
      displayName: OpenAI Responses
      api: openai-responses
      baseURL: https://api.openai.com/v1
      apiKeyEnv: OPENAI_API_KEY
      models:
        - id: gpt-5.6
          name: GPT-5.6
          contextWindow: 1050000
          maxTokens: 128000

2. 啓用壓縮¶

在 Settings -> Plugins -> OpenAI Compaction 中，啓用之前配置的路由，並設置觸發閾值（thresholdRatio）。

配置示例：

openai-server-compaction:
  routes:
    openai:
      enabled: true
      thresholdRatio: 0.7

修改配置後需要重啓 DSH。

注意事項¶

配置依賴：路由必須顯式設置 api: openai-responses，否則插件不會處理該請求。
狀態文件：壓縮狀態存儲在 $DSH_HOME/openai-server-compaction/state.json（默認路徑），這是操作配置的一部分，請勿隨意刪除。
輸出限制：插件在發起壓縮請求時不會發送 max_output_tokens 參數。
兼容性：該插件通過 llm-pi-ai 間接處理 OpenAI Responses 路由，若路由配置不正確（如缺少憑證或模型不支持），系統會明確報錯。

結語¶

該插件適合需要深度集成 OpenAI Responses API 並希望自動管理上下文長度的 DSH 用戶。源碼與詳細文檔可在 GitHub 查閱。

項目地址：dsh-openai-server-compaction
目錄頁：SkillHub 插件目錄