dsh-token-saver
为 DeepSeek Harness 设计的 token 节省插件：不损失任务效果。默认 conservative 档对工具结果做无损头尾裁剪与 grep 折叠；balanced 档在压力阈值委托 dsh-compaction-basic；aggressive 档以 LLM-summary 引擎子类化替换官方压缩。8 个合成场景累计节省 97.6% 输入 tokens，所有削减走 dsh 事件流，model-visible = logged 不变式仍成立。
DeepSeek Harness plugin that aggressively saves tokens without affecting task quality: lossless head/tail truncation of tool results (default), grep-result folding, pressure-triggered dsh-compaction-basic delegation, and an LLM-summary CompactionEngine subclass for the aggressive mode. Saves 97.6% of input tokens on an 8-scenario synthetic suite, with all reductions routed through dsh event flow so model-visible = logged stays intact.
怎么安装
dsh plugin add github:Shaw529/dsh-token-saver 简介
dsh-token-saver 一个为 DeepSeek Harness (dsh) 设计的 Cordis 插件。**激进节省 token、绝不破坏任务效果**。 dsh-token-saver 通过挂载三个扩展点节约 token：tools/post-execute（无损头尾裁剪 / grep 折叠）、agent/pre-step（委托官方 ctx.compaction）、以及可选的 prompt-cache 段稳定排序。所有改写都走 dsh 的事件流，不会触发"model-visible 与 logged 不一致"不变式。 --- 目录 为什么需要它 四种模式 安装 配置参考 测试效果 如何保证不影响任务效果 开发 架构 License --- 为什么需要它 DeepSeek 这类 agent 在长任务里 80%+ 的 prompt tokens 来自两类内容： 1. **被读出来的大文件** —— 一次性 read 一个 1MB 的迁移 SQL 就要吃掉 250k tokens。 2. **被反复搜索出来的命中结果** —— grep 几十个文件，回填全部 grep 结果，模型根本没读完。 dsh-token-saver 默认 conservative 档只做一件事：**完整保留头/尾，中间的部分用一行 metadata 替换**。这是一种"lossless"折叠 —— 模型…
推荐参考
信息
- 协议
- MIT
- 语言
- TypeScript
- GitHub 星标
- 2
- 月下载
- –
- 最近更新
- 2026-09-07
- 创建于
- 2026-09-02
基础安全检查
- 检查结果
- curated 收录但无 npm 包/安装命令
- 收录来源
- curated:awesome-dsh-plugin.com, curated:awesome-dsh-plugin/awesome-dsh-plugin
- 主题标签
- ai-agents, compaction, deepseek-harness, dsh-plugin, token-saver
同类推荐
TokenLedger
zh667/TokenLedger
侧边栏用量面板：把 Token 归属到实际服务该请求的中转站，站点从已有的 provider 配置中读出，无需额外配置；含今日/本月/累计三窗口、按站点与模型下钻、一年活跃度热力图，以及 New API / Sub2API / DeepSeek 余额。
dsh-context
bowenliang123/dsh-context
DSH 上下文洞察面板：Context 仪表盘 + /context命令 + Context 浏览器，查看 Context的分类组成、内容详情、演进趋势、压缩/注入事件、统计等一站式 Context 全生命周期管理。
dsh-usage-statistics-panel
HaoyueQin/dsh-usage-statistics-panel
用量统计设置面板：26 周活跃热力图、按日 Token 趋势与缓存命中率曲线、模型用量环形图与明细、时间范围筛选、汇总卡片，支持历史会话回扫与无损重建。
dsh-all-usage
ParticleLight/dsh-all-usage
支持跨多个模型、供应商、工作区与时间范围进行统一分析，并可在全部保留历史中自定义起止日期；实时呈现缓存命中率，并可分别查看模型和供应商的分类数据；单日趋势按小时、跨日趋势按日，提供 53 周 GitHub 风格热力图、连续使用、模型与工作区 Token 占比环图及 Token、成本、占比明细，以及可独立自由组合的筛选；支持查询 DeepSeek 账户余额、管理工作区别名及导出 CSV 数据；独立账本在会话删除前持久化用量，工作区被删除时同样保留并把用量汇总为一行「已删除」，增量重建只处理新增事件；重启时未变化会话不回读日志、直接复用账本（以每会话日志 revision 为变更信号）；工作区注册表通过 DSH 的 domain/changed 事件自动探针同步——只对新增/删除的工作区增量重扫，未变化的已有工作区直接复用已计算账本、零全量重扫，统计严格限定已注册工作区（未登记目录一律忽略），扫描完成后通过轻量 revision 状态判断，只有 Host/统计状态变化才获取完整历史，并显示 revision 复用、实际读取、账本恢复和失败等非敏感同步健康信息；全 0 用量的重放不会覆盖已记录的真实用量，Token 口径显式声明（输入不含缓存命中，缓存读写与推理独立成桶）。中文使用本地时区，英文统一使用 UTC；API 仅限本机访问。