dsh-dcp
Deterministic context compression for dsh — zero LLM calls, rule-based pruning that preserves paths, commands, error traces, and open todos verbatim. Compresses ~80k tokens to a few hundred.
dsh 的确定性上下文压缩后端：零 LLM 摘要调用，基于规则剪枝，逐字保留路径/命令/报错原文/未完成 todo，约 8 万 token 压到几百。
How to install
dsh plugin add @aiwayds/dsh-dcp About
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。 **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 + CJ…
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- dsh, dsh-plugin
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