前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里跑长对话或长任务时，上下文会一路涨。DSH 默认在大约 80% 窗口用量时才触发一次「大压缩」：要再调模型、十几秒量级、还要计费；压完注意力容易飘，窗口很快又堆满，1M 上下文也扛不住反复压。社区插件 dsh-live-compact（维护者 MerkyorLynn，GitHub MerkyorLynn/dsh-live-compact）走另一条路：Live Compact，边做边压——在任务还在跑的时候就地切掉刚结束的一轮，不为此单独调模型，切点前面的原文不动，前缀缓存命中水平尽量保持原样，从而把上下文长期压在较低位置，官方大压缩能拖则拖。

这是什么¶

dsh-live-compact 是 DSH 社区目录中的「模型推理」类插件（SkillHub 目录页：merkyorlynn/dsh-live-compact）。一句话：In-place newest-turn compaction——对刚结束的一轮做就地压缩，任务进行中持续生效，并尽量保留前缀缓存。

与「等到 80% 再压」不同：超过约 2 万 token 就对刚结束的这一轮切一刀，不调用模型；切点之前的原文不动。官方配置里的 0.8 只管 DSH 自带的大压缩，不管这一刀；想改小切起点，只能在启动前设置环境变量 SPINE_MIN_TOKENS（README 未给出默认值以外的示例，以文档为准）。

核心功能¶

边做边压（Spine cut）¶

• 上下文超过约 2 万 token 时触发小切，对象是刚结束的一轮，不调模型。
• 日志里出现 spine cut …ms 表示这一刀生效。
• 被切掉的原文写入本机 ~/.dsh/compaction-spine/shadow（仅本机可读，只增不删）；备份目录超过 64MB 时这一刀不再切，旧文件不自动删，需自行清理。本机路径不发给模型。

摘要规则（1.0.3 / 1.0.4）¶

1.0.3 起：摘录只留正文；用户与助手句子按规则保留并标注说话者；思考与工具结果不进摘要（原文进本地备份并带来源）。去掉「已确认」；摘要开头说明是旧内容摘录，不是新指令或授权。若这一刀做不出合格摘要，整段留下、不调模型。

1.0.4 起：较短工具结果可留在摘要里，标为工具输出、不标已确认——不超过 12 行且不超过 512 字则整段留下；更长则只留一行说明字数与「正文已省略」，省略原文在 shadow 目录，文件名含短编号；需要时再读，不默认读回。思考仍不进摘要。

与预设压缩的关系¶

headless 可直接切。网页与 Desktop 安装对应版本后，四个预设在加载时会尝试把组里的原版压缩换成此包；换不上则落回原版，预设仍能启动（见 GitHub issue #5）。DSH-TUI 换不掉预设里的原版压缩，README 明确建议先不要装。

测评数据（README 原文，两场分开）¶

README 提供了两场测评，不混在一张表里；均为 1.0.2 之前测得，1.0.2 未重跑 150 题，也未在真实超过 2 万 token 的会话里切过一刀。

150 道编程短题（Aider polyglot-benchmark 7e0611e，Python / Go / JavaScript / Rust / Java 各 30 题，串在同一次对话）：原版与 Live Compact 均 150/150 通过；Live Compact 费用约 \(1.15**（原版 **\)1.50），缓存命中 244.3M（原版 335.0M），上下文峰值 589K（原版 679K），压缩侧为 145 刀、2.2 秒（原版 1 次、12.8 秒）。国内镜像说明页：live-compact.html。

WebUniverse 长链路 20 题：插件侧 20 刀、74 毫秒，题末平均上下文比原版低约 40.8%，结束上下文低约 25.4%；采样命中率与原版同量级（README 表格与说明见仓库）。

以上数字均来自仓库 README，使用前请自行对照当前版本是否重测。

安装与启用¶

依赖：DSH >=0.2.0-rc.2 <0.3.0；Node ^22.19 || >=24（见 package.json）。当前 README 安装包版本为 1.0.4；1.0.0–1.0.3 旧包仍在原链接，1.0.4 使用新安装地址。

headless：

dsh plugin --profile headless add https://download.merkyorlynn.com/downloads/plugins/dsh-live-compact-1.0.4.tgz

网页（Desktop 用对应 profile，包地址相同）：

dsh plugin --profile web add https://download.merkyorlynn.com/downloads/plugins/dsh-live-compact-1.0.4.tgz

也可先装到本机核对版本：

npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/plugins/dsh-live-compact-1.0.4.tgz"
dsh-live-compact --version

装上后跑长任务，在日志中确认 spine cut …ms。插件通过 cordis.patch.yml 以 bundle patch 方式接入 DSH，与 @deepseek-ai/dsh-compaction 等 peer 包同版本线配合使用。

典型用法¶

README 未给出单独的业务配置 YAML 示例；典型路径是：按 profile 安装 1.0.4 包 → 用 headless / web / Desktop 跑长对话或长任务 → 观察日志中的 spine cut → 必要时用 shadow 目录找回被省略原文。若需调整小切起点，在启动 DSH 之前设置 SPINE_MIN_TOKENS。

适用场景与注意¶

适合：单次会话里 token 持续增长的开发或评测任务；希望减少对大压缩的依赖、压低上下文峰值与部分缓存/费用压力的场景（具体收益随任务而异，以 README 测评为参考而非保证）。

注意：

• TUI 暂不支持替换预设压缩，勿装。
• shadow 目录 64MB 上限后停止切刀，需自行清理。
• 插件以当前 DSH 进程权限运行；安装前请阅读 GitHub 源码与 MIT 许可证，自行评估备份与摘要策略是否符合环境要求。
• SkillHub 等为社区目录，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系；星标等元数据以目录与 GitHub 页面为准（README 抓取时 GitHub 23 stars）。

结尾¶

dsh-live-compact 把压缩从「窗口快满再调模型」改成「超阈值就地对刚结束一轮下刀」，前缀不动、大压缩往后拖。需要安装命令与版本说明时，以 README 为准。

• 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/MerkyorLynn/dsh-live-compact
• GitHub：https://github.com/MerkyorLynn/dsh-live-compact
• 说明与测评镜像：https://download.merkyorlynn.com/live-compact.html