context-guardian

模型推理更新于 2026.10.19

在终端中运行以下命令：

dsh plugin install LuminariSoftwares/context-guardian

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中：

在 DeepSeek Harness 中执行 dsh plugin install LuminariSoftwares/context-guardian，或按 https://github.com/LuminariSoftwares/context-guardian 文档在 agent preset 中启用原生压缩引擎。

插件介绍

用 Ollama、LiteLLM 或 LM Studio 跑本地模型时，Claude Code 一类工具自带的自动压缩往往因 token 统计不准而从不触发，会话会一直涨到后端直接拒绝请求，中间没有缓冲，上下文一断就得重来。Context Guardian 针对的就是这个缺口：它自己估算上下文用量，在窗口被撑满之前主动压缩，并把完整原文留在磁盘上，而不是让对话随一次硬错误一起消失。

项目提供两条接入路径，理念一致。面向任意 CLI 或 Agent 的代理层挂在 OpenAI 兼容后端（Ollama、LiteLLM、Headroom、vLLM、LM Studio 等）前面，处理 /v1/chat/completions；DeepSeek Harness 用户则可在 agent preset 里启用原生 engine。两边都会在压缩后保留归档，并采用 fail open 策略——摘要失败或装不下时，会走确定性 checkpoint 等回退，尽量不让整段会话一起挂掉。DSH 侧还支持 pins、stale recall 把被压掉的早期细节捞回来，handoff 文件便于换会话续工。

若你长期用本地小窗口模型做编码或长对话，又厌倦了「突然 token limit、只能开新会话」的体验，这个插件值得试。代理路径适合 Continue、Cline、OpenCode 等把 OPENAI_BASE_URL 指到本地的用户；DSH 用户可与 Tool Guardian 搭配，一个管对话压缩，一个管工具 schema 与结果占窗，互不抢文件。