dsh-context-truth

在 DSH 长会话里，模型往往只能靠体感判断上下文是否快满，而宿主默认并不会把 token 用量写进对话。于是经常出现真实占用还很低，模型却已经宣布上下文见底、停止写操作或把任务甩给子代理的情况。更棘手的是，模型自己写下的误判会进入压缩摘要；检查点又把摘要当作既定背景重新注入，于是错误的压力信念会在每次折叠后继续存活，真实占用回落也纠正不了它。

dsh-context-truth 同时处理遥测与压缩两侧。核心第一项是实测占用回填：每轮由宿主 token meter 渲染一行 runtime-context，按自动压缩阈值分成四档语气，报告已用量、折叠点余量以及窗口仍有多少未使用；在 tight 与 critical 档还可按本会话步进节奏估算大约还能撑几步，并说明折叠是例行摘要而非窗口终点。该行自明是后台遥测，敦促模型不要凭对话长度猜压力、不要自行倒计时，也不要主动触发折叠。

第二项能力默认在压缩摘要指令末尾追加两条规则，通过公开的 llm/stream 瀑布只改尾巴、不动被缓存的前缀，避免把上下文快用完了之类陈述固化进摘要背景。第三项是可选的空闲边界折叠：当读数长期卡在阈值下方、连续迭代难以收敛时，可在 agent 进入 idle 时调用 compactNow，折完余量回到高位且一个周期只触发一次；默认关闭，因为这是主动策略而非每轮必看的读数。

适合在 DSH 上跑长 harness 调试、多步工具链或任何容易越压越保守的会话——尤其当你已经见过模型过早收工，或压缩后仍被 nearly exhausted 一类摘要反复误导时。插件零工具、免构建，需要宿主提供 tokenMeter 与标准部署中的 compaction；多数行为可通过 profile patch 配置并即时生效。