dsh-compaction-fidelity：为 DSH 长会话补上上下文压缩保真层
dsh-compaction-fidelity 是 TLNing260310 维护的 DSH 记忆类插件（v0.3.1，MIT），面向 0.2.0-rc.2 运行时提供双语 compaction 后端：默认 350K 压缩线、跨语言保真指纹与补偿、.dsh/compaction-fidelity 项目索引与架构锚点回查。文章基于 SkillHub 目录与同步 README 说明安装命令、核心命令与适用边界；插件以 dsh 进程权限运行，安装前需审阅源码与 bundle patch。
阅读全文dsh-plugin-local-prompt-bridge：本地 token 精算与上下文溢出压缩重试
社区 DSH 插件 local-prompt-bridge 在不修改 @deepseek-ai 包的前提下，将 context 溢出 400 改写为 CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED 以触发官方 compaction-basic；配置 routes 后对本机 OpenAI-compat 服务做 /tokenize 步进前精算，超阈值则主动压缩再试。本文基于 README 说明 web profile 的 pnpm 安装、bundles 注册及 cordis.patch.yml 配置，并给出自测与适用注意。
阅读全文dsh-context-control：DSH 上下文用量环与可恢复压缩
dsh-context-control 是面向 DSH 0.2.0-rc.2 的社区记忆类插件，在模型选择器旁显示上下文用量环，支持 1 万至 500 万字符可配置自动压缩阈值、手动压缩与安全边界排队，并保留可分页回查的原始会话与结构化摘要。安装需使用 Releases 中的 .tgz 与官方 dsh plugin 命令；与 billion-context 等插件并存时需独立 profile 验证。摘要有损且产生 API 费用，插件以 DSH 进程权限运行。
阅读全文dsh-lossless-context：可溯源的 DSH 上下文压缩与检索
Kerberos255 的 dsh-lossless-context 为 DeepSeek Harness 提供分层上下文压缩与检索后端：沿用原生 compaction 事务，不删除源会话日志；将受界事件组整理为可追溯摘要 DAG 与本地 SQLite 索引，并通过会话工具 lcm_recall 支持 search、describe、expand。安装后于 Settings → Plugins → Lossless Context 启用，并在 preset 选用 dsh-lossless-context/agent。含 idle/压力压缩、模型自适应预算、可选 Dream & Memory 后 DM 轮换与 MIT 许可。
阅读全文dsh-context-manager：可审查的对话上下文压缩
dsh-context-manager（SkanderBog，v0.2.0）为 DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2+ 提供 Context 面板与 /context-manager 命令，用于查看 local context 与用量构成，对历史分组选择 Keep、Summarize 或 Omit，支持决策笔记与 preview 后再 Apply。本文基于官方 README 介绍安装（Release tgz 与 dsh plugin add）、ACP 状态读取、压缩历史与权限注意事项，便于长会话开发者人工把关上下文。
阅读全文dsh-context-pilot：长会话上下文用量可见，压缩与思考档位交给模型
dsh-context-pilot 是 Shuffle-1992 维护的 DSH 宿主插件（面板名「上下文智能压缩」），面向长 Agent 会话的窗口压力：每轮注入上下文用量，模型通过工具在智能压缩线自主决定是否压缩并自动续跑，强制压缩线在 pre-step 无条件执行；压缩在下一步前落地，本轮不中断、不伪造用户消息。可选智能思考向 Agent 暴露思考强度档位并允许工具换档。安装命令为 dsh plugin --profile web add github:Shuffle-1992/dsh-context-pilot，需重启 DSH，无 npm 包。当前 v0.1.61，MIT 许可。
阅读全文dsh-handoff-compaction：DSH 上下文压缩与任务移交插件
`dsh-handoff-compaction` 是 DSH 插件，用于解决小上下文模型因历史过长导致的溢出问题。它将旧对话转化为结构化的 `# Context Handoff`，保留近期消息，并利用 SQLite 历史工具检索完整记录。该插件支持 Web 界面配置、缓存友好压缩，并能通过 `/compact` 命令手动触发。安装后会全局替换相关逻辑，确保数据可检索且支持 DSH 0.1.x 和 0.2.x 版本。
阅读全文dsh-super-memory：跨压缩记忆插件
dsh-super-memory 是一个 DeepSeek Harness 跨压缩记忆插件。它解决超长会话压缩后模型遗忘旧结论的问题。核心功能包括压缩时自动入库、通过 BM25 检索相关内容并注入上下文，以及支持本地检索与可选大模型辅助。该插件仅限单会话使用，不依赖外部服务，支持 MIT 协议开源。
阅读全文Headroom Token压缩助手：为 Agent 接入 HeadRoom 上下文压缩
Headroom Token压缩助手是 SkillHub 社区 Skill（@user_922b1001/headroom-token-compress-wrap，1.0.1，ai-agent，无需 Skill 级 API Key），封装 headroom-wrap，引导 Agent 使用 headroom-ai 压缩对话、工具输出与 RAG 上下文。文章说明 Skill 定位、SDK/Proxy/MCP 能力、skillhub install 与 Cursor 等 skills 目录、pip/npm 安装底层依赖，并给出 compress 与 proxy 示例及本地运行与实测注意点。
阅读全文DeepSeek Harness 插件：dsh-headroom
`dsh-headroom` 是一个专为 DeepSeek Harness（DSH）设计的本地代理插件，旨在解决 2026 年智能体开发中上下文窗口过大的 token 消耗问题。该插件通过管理本地 Python 服务，自动压缩历史对话和大工具输出，并支持在压缩后按需取回原文。 安装需通过 npm 安装包并在配置文件中注册，首次运行会自动下载模型文件。核心功能包括历史压缩、工具输出压缩、取回工具及配置管理。插件支持通过对话命令或 YAML 文件进行灵活配置，提供无损及有损压缩模式，能显著降低 token 消耗，同时保证不会比不装更差。
阅读全文dsh-plan-compact-execute：在 plan 模式下压缩上下文并执行计划
`dsh-plan-compact-execute` 插件旨在解决 DSH plan 模式下的上下文窗口占用问题。该插件在审批卡片增加“压缩后执行”选项，允许在批准前压缩历史上下文为摘要，同时逐字保留计划正文和未完成的工具批次。安装需满足 Node.js 24 及 DSH 版本要求，点击按钮即可在压缩历史后，带着保留的计划内容进入执行阶段。
阅读全文token省流助手：在 Agent 对话前压缩上下文，节省 Token
SkillHub 社区 Skill「token省流助手」（@user_29dc410e/token-saver-qclaw，v1.0.1，ai-agent）面向长对话与大段代码粘贴场景，自动压缩用户输入、代码片段与对话内容，官方称可节省约 20%–70% Token，无需 API Key。文章说明其定位、已核实功能，以及通过 skillhub CLI 或 AI 提示词安装到 Cursor、Claude Code 等 skills 目录的步骤与使用注意。
阅读全文context-compression：长会话 Agent 的上下文压缩与 token 优化
context-compression 来自 Agent-Skills-for-Context-Engineering，面向超长会话的上下文压缩与 handoff 摘要。文章说明其将优化目标定为 tokens-per-task，介绍锚定迭代摘要、不透明压缩与再生全量摘要三种路径，强调工件轨迹与强制分节摘要，并给出触发策略与 probe 评估方式，以及 Claude Code、npx skills 等常见启用途径。
阅读全文dsh-quilt-compact：DeepSeek Harness 上下文压缩插件
DeepSeek Harness 插件 `dsh-quilt-compact` 旨在通过指定模型对对话进行“分块摘要再归并”的压缩，以节省 Token 成本或处理短上下文窗口。该插件接管默认的 `ctx.compaction` 后端，工作流程包含预处理、分块、摘要、归并及写入检查点。 安装时需禁用 `compaction-basic`。配置支持模型池、归并窗口、分块比例及预处理选项。该插件依赖 DSH 版本 0.1.7-alpha.2 至 0.3.0-rc.1 之间，并提供可选的运行记录功能。若模型池失败，系统将启用兜底机制。
阅读全文dsh-context-compressor：DeepSeek Harness 上下文压缩控制
`dsh-context-compressor` 是一个 DeepSeek Harness 外置插件，用于灵活控制上下文窗口。该插件支持设置绝对 token 上限或按窗口比例触发自动压缩，内置独立设置页与工具结果剪枝功能。安装需满足环境要求，通过官方命令或本地链接安装（本地安装需 `pnpm install`），安装后需刷新生效。使用时可通过 API 检查状态，但需注意 Token 计数仅为估算，比例模式依赖模型声明，且修改源码需重启应用。
阅读全文dsh-plugin-jev-compaction: 基于相关性评分的上下文压缩
DeepSeek Harness 默认基于时间顺序管理上下文，常导致关键约束或报错信息被误删。`dsh-plugin-jev-compaction` 插件通过引入 Jev 相关性评分机制解决此问题，优先保留高价值消息，并支持通过正则模式保护特定信息。它提供可配置的字节预算、降级容错、凭证日志记录及 CLI/编程接口，确保在上下文溢出时能精准保留重要数据，适用于长对话或复杂推理任务。
阅读全文highlightpin：DeepSeek Harness 三级源文固定插件
DSH 插件 highlightpin 允许用户在长对话中固定关键文本，防止上下文压缩导致信息丢失。它提供三级固定机制（pin、resident、highlight），支持代码和公式，并可通过 CLI 或界面管理。安装后需重启 DSH，配置了字符数限制，确保在对话中优先保留重要内容。
阅读全文DeepSeek Harness 插件：dsh-hypercompact
`dsh-hypercompact` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一个开源插件，旨在解决长会话因每次请求重传完整历史而导致的上下文限制或传输失败问题。该插件提供确定性的、零 LLM 消耗的字节级上下文压缩功能，通过本地毫秒级压缩旧历史，并支持逐字精确还原，从而保证请求体大小合理且信息不丢失。本文详细介绍了其核心功能、安装步骤（添加包、创建预设、重启启用）以及兼容性要求（DSH `>=0.1.5-rc.2` 且 `<0.3.0`，Node.js `^22.19.0` 或 `>=24.0.0`）。
阅读全文dsh-compact-manager：DeepSeek Harness 分层压缩阈值管理器
dsh-compact-manager 是 DeepSeek Harness 的插件，旨在解决默认压缩阈值过低导致过早触发的问题。它提供全局、上下文长度档位和模型三级覆盖策略，允许用户自定义触发公式（如比例、输出预留或固定值）。插件通过侧边栏实时查看与编辑配置，支持预设套用，主要用于精细控制上下文压缩时机，防止历史信息过早丢失。
阅读全文Jev-LCM Compaction Plugin for DeepSeek Harness
Jev-LCM Compaction 是一个针对 DeepSeek Harness（DSH）的实验性插件，旨在解决独立 Jev 压缩导致状态预算饱和及文本地板增长的问题。该插件在原生压缩前引入 Jev 排序层，利用本地 SQLite 归档无损保存原始证据，并通过滚动保留率分位数校准优化保留率。它支持多提供商、溢出标记及丰富的会话调试工具，虽具备功能完整性和回退机制，但仅为开发者预览软件，不保证生产环境对等性。
阅读全文dsh-clear-mind: 模型自主上下文压缩与检查点管理
`dsh-clear-mind` 是一个用于 DeepSeek Harness (DSH) 的记忆管理插件，旨在解决长对话中上下文窗口被填满的问题。它通过提供 `mind_map` 和 `clear_mind` 工具，赋予根代理自主压缩历史记录的能力，将冗余信息替换为可审计的检查点。插件还支持主动阈值提醒、生成 GUI 墓碑记录，且完全本地运行，不依赖网络。该工具能有效降低推理成本，同时保证会话的可追溯性。
阅读全文dsh-jev-prune：基于 Jev 结构化输出的 DeepSeek Harness 上下文压缩插件
`dsh-jev-prune` 插件为 DeepSeek Harness (DSH) 提供了基于 Jev 结构化输出的两层上下文压缩机制。该插件通过拦截点替换了原有的体积截断和模型摘要逻辑，利用确定性代码生成回执替代模型推理，确保决策过程遵循“模型不应生成的内容，模型就不会生成”的原则。它包含结果修剪和回执压缩两层功能，并通过严格的门控机制（如工具白名单、新鲜度检查、平衡检查）决定压缩行为，从而在保留关键结果的同时释放上下文，避免幻觉并恢复原始文本。
阅读全文dsh-ctxopt-compaction：DeepSeek Harness 上下文压缩插件
`dsh-ctxopt-compaction` 是 DeepSeek Harness 的上下文压缩插件，旨在解决长对话溢出问题。该插件提供收益判断、摘要缓存、显式记忆控制及诊断信息保留等功能，需宿主依赖支持。通过配置可精细控制压缩窗口、缓存大小及工具输出裁剪策略，并允许用户通过指令管理记忆与待办事项。
阅读全文dsh-plugin-om：DSH 插件
DSH插件 `dsh-plugin-om` 旨在解决长对话上下文窗口溢出问题。该插件由 FanetheDivine 维护，支持自动压缩主会话历史、生成摘要以及保留工具和skill原文。它提供按消息序号回看（`recall`）和本地语义检索（`recall-semantic`）功能，并记录压缩过程详情。 插件需 DSH 0.2.0-rc.2 或更高版本。安装时若遇 pnpm 11 失败，需配置构建权限。配置项中 `observeThresholdTokens` 控制压缩频率，`tailMessageCount` 决定保留的消息数。插件支持热更新，允许在浏览器中查看压缩结果与错误，适用于需要高效管
阅读全文dsh-auto-compact: DeepSeek Harness 智能体预设的增强自动压缩默认值
`dsh-auto-compact` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一个“工作流”分类插件，旨在优化智能体预设运行时的上下文窗口自动压缩默认配置。该插件由开发者 `songoao25` 维护，通过调整压缩策略提升上下文资源管理效率。官方未提供现成安装命令，需从仓库获取指引。使用时需注意以当前进程权限运行，并审查源码及许可证以确保合规。
阅读全文dsh-idle-compactor：空闲触发的上下文压缩插件
`dsh-idle-compactor` 插件为 DeepSeek Harness 增加了一种基于时间和状态的上下文压缩机制。它通过检测长时间空闲且超出令牌阈值的会话来触发压缩，从而避免为过时上下文尾部付费。该插件支持配置空闲时间、上下文大小及扫描间隔，并具备处理后台任务和存档会话的能力，有效解决了长对话上下文膨胀的问题。
阅读全文dsh-compactor：DeepSeek Harness 的上下文压缩插件
DeepSeek Harness 插件 `dsh-compactor` 旨在解决长会话上下文膨胀及死循环问题。它采用三层处理机制（实时剪枝、批处理摘要、归档还原），提供 API 摘要与本地规则压缩两种模式。插件支持语义理解、数据回滚及死循环监测，并需用户确认后执行压缩，以平衡上下文长度与信息保留。
阅读全文dsh-compaction-micro：DeepSeek Harness 的微清理层
`dsh-compaction-micro` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一个独立插件，旨在在官方总结层之前，通过替换白名单内可重运行工具结果为占位符，快速释放 Token 空间，避免不必要的昂贵模型调用。该插件遵循观察者模式，仅在上下文压力超过阈值或发生溢出时触发清理，支持配置清理工具白名单、保留最近结果数量及触发比例。安装后需挂载在 `dsh-compaction-basic` 之前，且仅适用于只读安全工具。
阅读全文dsh-squeeze-command：DeepSeek Harness 的按需上下文压缩
`dsh-squeeze-command` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一个插件，旨在解决对话过长导致输入令牌成本飙升的问题。它通过手动触发机制，让对话模型选择压缩范围，并利用廉价的高速模型编写摘要，从而在保留原始日志的同时有效控制令牌预算。 该工具具备无丢弃内容、抵抗压缩后困惑以及拒绝在代理回合运行等特性。安装时需配置令牌预算和闪存级摘要模型。通过 `/squeeze` 等命令，用户可灵活调整上下文大小或查看压缩状态，是长时间运行且对成本敏感场景的实用工具。
阅读全文dsh-context-compression-improved：DeepSeek Harness 的上下文压缩与代码骨架压缩插件
DeepSeek Harness 的 `dsh-context-compression-improved` 插件通过预压缩、聚合替换和历史紧凑等机制，解决智能体任务中上下文膨胀问题。其核心新增功能是“代码骨架门”，能大幅缩减超大源代码工具结果，仅保留声明和关键行，显著提升推理效率。该插件支持 Fresh、Aggregate 等多种策略，仅适配 DeepSeek 模型，需在设置中手动启用代码骨架压缩功能。
阅读全文DeepSeek Harness 插件：qwen3.8-27b 上下文压缩修复
DeepSeek Harness (DSH) 插件修复了 qwen3.8-27b 模型在 NInfer 引擎上运行时，因默认高推理级别耗尽输出 token 导致上下文压缩和标题生成被截断的问题。插件通过禁用思考、应用推荐采样参数、提升输出上限及限制推理强度，确保压缩功能正常运行。安装后需重启 `dsh web` 进程，并在配置文件中精确匹配模型 ID 以生效。
阅读全文dsh-brain-compaction — 上下文压缩协同插件
`dsh-brain-compaction` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一个组合插件，旨在解决长任务中上下文占用大、Token 消耗高的问题。它通过集成 `dsh-argp`、`dsh-memory-vault`、`dsh-mcp-lens` 等多个社区插件，提供统一配置、智能路由（We-Need）及跨会话记忆管理。用户需在 DSH 0.1.5 环境下使用 `file:` 或 `github:` 协议安装，并注意 `dsh-compaction-instant` 目前不可用及部分本地依赖要求。该插件为开发者处理复杂长任务提供了精细的 Token 消耗控制方案。
阅读全文DeepSeek Harness 上下文压缩插件：dsh-plugin-context-compressor
`dsh-plugin-context-compressor` 是一款用于 DeepSeek Harness 的上下文管理插件，旨在解决长对话中 Token 消耗高和截断问题。该插件通过智能筛选保留关键决策、错误及偏好信息，剔除冗余和失败记录，并将剩余内容结构化摘要。用户可通过特定指令触发压缩功能，从而在降低成本的同时提升智能体的推理效率。
阅读全文dsh-compact：DeepSeek Harness 上下文压缩与溢出恢复插件
`dsh-compact` 是 DeepSeek Harness 的上下文管理插件，旨在解决长对话或频繁调用工具导致的上下文溢出问题。它通过自动压缩历史消息、手动压缩入口及溢出恢复机制，在上下文占用达 75% 时自动生成摘要替换旧内容，并在溢出错误时尝试重试。该插件支持基础挂载及 Agent 级别挂载，提供灵活的配置策略，能有效维持长对话的连贯性。
阅读全文DeepSeek Harness Compaction UI：上下文压缩可视化配置插件
`deepseek-harness-compaction-ui` 是一款为 DeepSeek Harness 提供的可视化配置插件，旨在简化上下文窗口管理。它通过 Web 界面替代了复杂的 YAML 编辑，支持按 Token 数或百分比设定压缩触发阈值及近期内容保留量，具备自动换算、热更新及独立策略管理功能。该插件不涉及压缩核心逻辑，仅负责配置的展示、换算与校验。用户需注意，它不能解决单条消息超限或系统提示词占用过多上下文的问题，且关键状态应存储于外部。
阅读全文dsh-plugin-anti-rot：DeepSeek Harness 插件，压缩工具错误载荷
DeepSeek Harness (DSH) 插件通过压缩冗长的工具错误堆栈跟踪，解决长会话中的“上下文腐烂”问题。插件在 `tools/post-execute` 阶段识别失败信号（`isError` 或非零退出码），将错误文本截断至指定行数并删除缩进堆栈行，保留截断标记。安装后需在配置文件中启用并设置正整数 `maxLines` 参数。该工具能有效减少噪音，节省上下文预算，成功调用则保持不变。
阅读全文dsh-compaction-pro：DeepSeek Harness 高保真上下文压缩后端
DeepSeek Harness (DSH) 的默认压缩机制 `dsh-compaction-basic` 存在丢失精确值及强制英文输出的问题。`dsh-compaction-pro` 是一个升级插件，通过重写摘要钩子，实现了高保真、双语、递归压缩。它强制保留数值、路径和命令，支持中文摘要，且无需更改原有策略。安装需禁用内置后端并在配置文件中注册。该插件适用于长会话，能有效解决信息丢失和语言割裂问题。
阅读全文dsh-premise-guard-cn：中文小说创作的上下文前提防丢插件
`dsh-premise-guard-cn` 是 `ICCuse/dsh-premise-guard` 的中文优化版插件，用于解决 DeepSeek Harness 长对话压缩导致的关键前提丢失问题。它内置针对中文的自动锚点提取规则（如中文引号、术语链、路径等），支持手动维护锚点清单，并提供 `premise_anchor` 工具及 `/anchor` 命令进行管理。在上下文压缩后，插件会自动检测并注入告警，提示模型核对丢失的设定，有效防止长篇中文创作中的逻辑崩塌。
阅读全文dsh-arc-context：DeepSeek Harness 的可逆上下文压缩插件
# 前言 跑长会话的智能体开发者都绕不开一个问题：上下文逼近窗口上限时必须压缩，而 dsh 内置的 Basic 压缩走的是不可逆的模型摘要路线——摘要有损，压完就回不来了。对代码工程这类依赖精确事实的场景，丢一条约束，后续改动就可能跑偏。 dsh 的理念是「一切皆插件」，压缩策略同样可以被替换。dsh-arc-context 的思路不同：压缩前先把原件完整存进本地 append-only 日志，上下文里的压缩块随时可以逐字还原。下面介绍它的做法、安装方式与实测数据。 # 这是什么 dsh-arc-context（ARC = Adaptive Revers
阅读全文dsh-asc：把上下文压缩交给模型自己决定的 DeepSeek Harness 插件
# 前言 长会话是智能体开发里绕不开的问题：多轮工具调用、大量中间结果堆在上下文里，几轮之后窗口就满了。常见的做法是设一个阈值，触发后由系统自动摘要——模型本身没有发言权，压掉什么、保留什么全由外部规则决定。 dsh-asc 走的是另一条路：让模型自己决定何时压缩、压缩什么，并且每一次压缩都以持久会话日志替换事件的形式提交，可回放、可搜索、可逆。DSH 的理念是「一切皆插件」，压缩这件事同样可以插件化。下面介绍这个插件的定位、工作方式、安装步骤和注意事项。 # 这是什么 dsh-asc 全名 DeepSeek Harness Agentic Surfac
阅读全文dsh-auto-compact：DSH 会话级自动上下文压缩插件
`dsh-auto-compact` 是 DeepSeek Harness（DSH）的会话级自动上下文压缩插件，由 JohnathonYe 维护，采用 MIT 许可证。它旨在解决长会话中上下文压力过大的问题，通过监听会话上下文用量，在超过用户设定的独立阈值时自动执行 `compact` 压缩，并将摘要注入上下文以自然继续会话，全程无需发送“继续”消息。该插件支持 1%–90% 的阈值调节（默认 50%），按 `sessionId` 持久化设置，与 DSH 内置的 `compaction-basic`（默认 80% 阈值）并存且互不干扰。安装需满足 Node.js ≥ 20、pnpm ≥ 10
阅读全文dsh-compaction-instant：面向 DeepSeek Harness 的即时上下文压缩插件
dsh-compaction-instant 是 DeepSeek Harness 环境下的即时上下文压缩插件，旨在以确定性文本处理替代传统的 LLM 摘要。该插件无需调用模型或网络请求，避免额外延迟及改写风险，通过保留原始 token 并生成指向持久日志的 seq、result 或 checkpoint 指针，实现近乎无损压缩。作为 dsh-compaction-basic 的 drop-in 替代，它保持相同的接口与语义，提供 recall 和 search 工具及 /recall 命令，支持按需恢复被省略内容或搜索持久日志。该方案适合希望降低模型调用负担、确保数据可恢复的开发者，需 No
阅读全文billion-context-dsh：让模型自己决定何时压缩上下文
billion-context-dsh 为 DeepSeek Harness 提供 Active Context Pruning 后端，由模型通过 compress、decompress、search_context、acp_status 决定何时压缩与恢复上下文。移植自 billion-context-pi，复用 acp-kernel；bundle 安装命令为 dsh plugin --profile web add billion-context-dsh。v0.2.13 测试版，适合长对话与长任务场景。
阅读全文用 dsh-compaction-instant 把 DeepSeek Harness 的上下文压缩改成近无损编译
dsh-compaction-instant 是 KitDoesIt 维护的 DeepSeek Harness 会话插件，用无 LLM 的确定性编译替换内置摘要引擎 compaction-basic。本文按目录页与 GitHub README 核对：近无损检查点、seq 回读、三种安装方式，以及工具密集会话上的压缩率与注意事项。
阅读全文用 billion-context-dsh 把 DeepSeek Harness 的上下文压缩交给模型自己
billion-context-dsh 是 Tyan66666 维护的 DSH 会话插件，把 Active Context Pruning 做成 CompactionEngine 后端：模型调用 compress 自己写摘要，自动策略只 nudge。原文留在会话日志，可 decompress、可搜索。本文按目录页、GitHub 与 npm v0.2.2 核实安装命令、挂载方式和与内置自动压缩的差异。
阅读全文