dsh-checkpoint

在复杂的探索性推理任务中，中间步骤往往会产生大量噪音，占用上下文窗口并分散对最终目标的注意力。`dsh-checkpoint` 插件充当探索过程的“锚点”，允许模型持久化记录特定的对话位置。该插件本身是惰性的，直到与 `rewind` 插件协同工作，后者将标记之后的所有中间步骤折叠成一份自动生成的报告。这种机制确保了模型始终专注于关键决策，同时将探索噪音排除在可见上下文之外，同时保留完整的日志以供审计。

核心能力在于其独特的“标记-折叠”工作流。它允许模型在复杂的探索开始前设定检查点，随后将所有随后的搜索、实验或多轮对话视为“噪音”并折叠起来。这种设计非常适合高级 Agent 架构师和开发者，他们需要在处理多步骤推理任务时保持上下文整洁，而不希望上下文被中间细节淹没。通过将噪音与主要对话分离开来，`dsh-checkpoint` 在不丢失历史记录的情况下促进了更清晰、更高效的推理流程。