oh-my-clm

长会话里，工具输出、重复说明和自指噪声会不断堆进上下文，既占 token，也让模型更难抓住真正有用的线索。oh-my-clm 借鉴 Context Language Models 的思路：在宿主为下一次请求构建 projection 时，把可编辑部分镜像到当前会话的临时目录，用普通文件承载当前可见历史的缩影，而不是再塞一套独立的 agent 运行时。

整理历史时，模型可以优先调用 cleanup，按 1-based 的可编辑 block ID 或包含式区间删除陈旧、重复或成对孤立的 assistant 与 tool 片段；需要改写正文时，应在同一次 host-side 工具调用内完成对镜像的 read 与 write。扩展对接受的编辑采用 shrink-only 策略，只有能严格缩短上下文的改动才会生效；初始用户任务受保护，首个 load-bearing block 也会保留。Pi 侧通过 branch-local 的 context_edit 持久化合法变更；DeepSeek Harness 侧用同一套格式层与校验，经 Session.append 的 surface replacement 写回当前 session surface，原始 session 日志仍是事实来源。

在 DSH 上，runtime context 可附带 digest 或 blocks 两种索引，帮助模型在不必通读整份镜像时定位清理目标；接近预算时可能给出一次性 nudge，提示做一次 cleanup 或镜像编辑，而不会额外发起专门压缩的 LLM 轮次。超过宿主 context window 时仍交给 Pi 原生 auto-compaction 或 /compact。

适合在 Pi 或 DeepSeek Harness 中跑多轮工具、上下文容易膨胀的编码与自动化任务，希望用可审计的文件镜像和结构化 cleanup 主动瘦身历史，并与各宿主分支和 session 语义保持一致的用户与插件维护者。