smart-compaction

模型推理更新于 2026.10.16

在终端中运行以下命令：

dsh plugin install JoblessJoe/smart-compaction

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中：

在 DeepSeek Harness 中执行 dsh plugin install JoblessJoe/smart-compaction 即可安装该插件（源码：https://github.com/JoblessJoe/smart-compaction）。

插件介绍

DeepSeek Harness 内置的上下文压缩是被动触发的：一旦 token 压力越过固定阈值，就会在 agent 步骤之间自动执行，却不管这一刻是否适合打断。常见尴尬是刚读完文件、正要按内容改代码时被压缩，摘要恰好丢掉下一步最需要的细节。smart-compaction 不改变 dsh 的压缩算法与 summarizer，只把「何时压缩」交还给模型与可识别的安全边界。

插件提供两个无参工具。compact_now 在模型认为安全的时机（例如刚完成一个待办）主动压缩，走与内置逻辑一致的 tool-call 配对安全边界，并基于 compactRegion() 支持回合中途执行；压缩前会先发一条折叠式系统提示，避免本地模型 summarization 耗时数分钟时界面像卡死。context_status 只读汇报本会话真实 token 占用与实际上下文窗口，数字与 Web UI 上下文条一致，让模型不必凭「对话好像很长」去猜。

本地模型很少自发调用这类工具，因此插件还会在 todo_write 将某项标为完成、且上下文已用过默认一半（safePointRatio 0.5）时自动走同一条压缩路径；dsh 原有的约 80% 兜底触发仍然保留。全程仅依赖 dsh 公开 compaction API，无需改核心、默认也无需配置。

适合长时间多步骤 agent 会话、担心盲阈值在中途切断读写链路的开发者，以及使用 preset 隔离或本地推理、希望模型能「看见」剩余上下文并主动收口的场景。