DSH Compaction Weave:長對話裏保留要求與進度

前言

在 DeepSeek Harness(DSH)裏跑長任務,日誌、工具輸出和反覆澄清的要求會快速撐滿上下文。常見做法是整段摘要或硬截斷,容易打亂服務端對穩定前綴的緩存複用,也會在壓縮後丟失仍有效的約束與未完成步驟。下面介紹社區插件 DSH Compaction Weave(nightfrost42/dsh-compaction-weave):在接近閾值時做增量壓縮,把「正在做什麼、哪些要求仍有效、已完成什麼、下一步是什麼」寫進可繼續工作的上下文,並把原始細節放進可檢索歸檔。

這是什麼

DSH Compaction Weave 是面向 DSH 的上下文壓縮插件,維護者爲 NightFrost42。在 SkillHub 目錄中歸類爲「記憶」。項目採用 MIT 許可證;當前候選版本爲 0.3.2-rc.1,要求 DSH 0.2.2-rc.1 與 Node.js 24.9+。

一句話定位:緩存友好的上下文壓縮——要求保留、任務接續、歷史回查與失敗重試。

核心能力

README 將能力歸納爲下表所示體驗(以下表述均來自項目文檔)。

能力 作用
增量壓縮 優先保持已有摘要與穩定前綴,減少對緩存的擾動,並檢查實際釋放的空間
要求保留 單獨覈對數值、條件、禁止項與適用範圍;修訂採用新值,取消的任務及時移出
進度接續 保留最新工作報告、結果與證據位置,區分當前狀態、歷史與未來計劃
低信息裁剪 清理獨立的「繼續」、重複表述和失效要求;近期原話按預算保留
歷史回查 歸檔原始消息與附件,支持按關鍵詞、消息序號和區間找回細節
分頁接續 大段歷史分段摘要,保存已完成頁,重試時接着處理
失敗重試 超時、斷流或未通過檢查的摘要按配置重試,耗盡次數後給出原因與診斷位置
中英文 設置文案與中英文文檔;摘要語言可自動識別或手動選擇

壓縮與緩存如何配合

長對話中的結構可概括爲:

壓縮前:已有摘要 + 穩定前綴 + 新增歷史 + 最近對話
                         ↓ 增量壓縮
壓縮後:已有摘要 + 穩定前綴 + 新摘要   + 最近對話
                         ↓ 達到合併條件
合併後:合併摘要                     + 最近對話

增量壓縮優先保留已有內容,便於服務端繼續複用前綴。達到檢查點上限、舊要求被修訂或需要更多空間時,再合併摘要後繼續增量處理。默認最多保留 4 個摘要檢查點;自動壓縮以釋放至少 20% 輸入空間爲目標。

要求如何隨任務變化

文檔中的示例邏輯如下:

“測試環境超時設爲 35 秒”  →  “改成 55 秒”
                    保留最新有效值:55 秒

“生成報告並上傳”          →  “取消上傳,報告保留本地”
                    保留:生成本地報告

“繼續”                   →  不佔用長期原話預算

近期用戶原話默認最多保留 32 條、約 4096 tokens。有效要求獨立檢查,原始細節仍可通過歸檔查詢。

安裝與啓用

插件以當前 DSH 進程的權限運行。安裝前建議在 GitHub 查看源碼與許可證,確認與本地 DSH、Node 版本匹配。

桌面端

  1. 下載 v0.3.2-rc.1 安裝包。
  2. 打開 DSH 側欄 插件 → 添加插件。
  3. 輸入安裝包的絕對路徑,例如 C:/Downloads/dsh-compaction-weave-0.3.2-rc.1.tgz。
  4. 按提示安裝並啓用,然後重啓 DSH。

命令行

在正在使用的 profile 中安裝(將 web 換成你的 profile 名稱),完成後重啓該 profile:

dsh plugin --profile web add https://github.com/NightFrost42/dsh-compaction-weave/releases/download/v0.3.2-rc.1/dsh-compaction-weave-0.3.2-rc.1.tgz

也可將 URL 換成本地 .tgz 的絕對路徑。更多版本見 Releases。

典型用法

安裝後照常對話即可。Weave 默認跟隨當前會話模型生成摘要,在接近上下文閾值時自動整理歷史。

手動壓縮

/compact

階段結束時整理

這一階段已經完成,整理當前進度、有效要求和剩餘任務,再繼續下一階段。

模型可通過 context_compact 申請壓縮;當前工具執行結束後,Weave 處理申請並返回結果。

找回舊信息

查一下前面那次測試的原始報錯,以及對應的文件位置。

相關工具:

工具 作用
context_compact 申請一次階段性壓縮
history_list 查看已歸檔的歷史區間
history_search 按關鍵詞檢索歷史
history_read 分段讀取原始消息與附件

設置要點

在 設置 → 摘要模型 或插件詳情中調整。保存後需重啓 DSH 生效。

設置 默認值 用途
摘要供應商和模型 跟隨會話 單獨選擇用於壓縮的模型
摘要輸出上限 8192 tokens 摘要生成額度
自動壓縮觸發比例 80% 開始整理上下文的時機
最小壓縮幅度 20% 每次自動壓縮的空間目標
失敗重試次數 2 次 首次失敗後最多再嘗試 2 次
重試基礎間隔 1 秒 連續失敗時逐步延長等待
每次摘要等待上限 180 秒 單次摘要請求等待上限

緩存策略、原話預算、摘要語言和分頁參數見倉庫內 配置指南。

適用場景與注意

適合在 DSH 中執行多輪工具調用、長週期調試或需求頻繁修訂的任務:你希望上下文變短時仍保留有效約束與進度,又能在需要時從歸檔里拉回原始報錯或附件。

項目自述的測試與實測數據(供參考,非獨立驗證):候選版 0.3.2-rc.1 已通過 50 套、1359 項本地測試;文檔記載的一輪官方接口實測中,4 次成功壓縮的平均輸入縮減約爲 68.50%,壓縮後平均保留約 31.50%。若出現報錯、壓縮後遺漏要求或進度,可按 README 指引提交 Issue,並附上 DSH 與插件版本、復現步驟及壓縮前後關鍵對話。

DSH 生態強調「一切皆插件」;SkillHub 目錄頁 爲社區收錄站點,與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。

鏈接

  • 目錄頁:https://www.skillhub.cn/plugins/NightFrost42/dsh-compaction-weave
  • 倉庫:https://github.com/NightFrost42/dsh-compaction-weave
  • 問題反饋:https://github.com/NightFrost42/dsh-compaction-weave/issues/new/choose
羽毛球分组比赛记分
小程序二维码

欢迎使用《羽毛球分组比赛记分》微信小程序

小夜