dsh-compaction-route

DeepSeek Harness 的对话压缩依赖单一摘要模型，且引擎本身没有故障转移。一旦摘要请求因输入超限等原因被拒绝，/compact 往往直接失败，提示无法生成有用摘要，而不会再尝试其他模型。更棘手的是：DSH 用固定的 chars/4 估算回放历史，各厂商对同一字节流的 token 计数不同；你正在聊天的模型能装下的上下文，未必能被你在设置里选的摘要模型消化。

dsh-compaction-route 挂在 llm/stream 瀑布流这一统一入口上，仅处理 purpose 为 compaction 的请求：先把目标改为你配置的主摘要模型；若该次调用以终端错误结束，则在同一请求上重试备援模型，并返回首次成功或最后一次结果。聊天、子代理、会话标题、网页搜索等其余调用一律透传，不改变原有行为。

在设置页可为压缩摘要指定主模型、备援模型与推理力度；下拉选项来自你 profile 中已安装的模型并展示上下文窗口。备援只有在窗口大于主模型时才有意义，界面会在备援窗口不大于主模型或两者相同时给出警告。默认不填模型则完全不介入，与未安装插件时一致。

适合经常在长会话里使用压缩、且摘要模型与聊天模型或各路由 tokenizer 不一致的用户；需要可预期的「主失败再试备援」而不是一次失败就整段压缩作废的场景。若回放已超过你所有可用模型的窗口，仍需从压缩策略上缩小历史，路由无法替代这一点。