dsh-compaction-instant

为 DeepSeek Harness 打造的即时、近无损上下文压缩引擎——装上就能直接替换官方引擎 @deepseek-ai/dsh-compaction-basic，用 lllyasviel/VCC 的"对话编译"思路取代原来的 LLM 摘要。

对话太长了怎么办？普通方案是让模型把旧内容"总结"一遍（慢、花钱、还会丢细节）。本引擎不总结，而是把旧内容重新整理成一份紧凑的存档（后面统称"检查点"）：毫秒级完成、不调用模型、只使用原来的原文，不改写、不编造。被收进存档的内容随时可以原样找回来。

主要特性

• 免 LLM——压缩过程完全不调用模型：没有摘要请求、没有推理等待、不花 token。它只是确定性的文本处理，哪怕一百万个 token 的历史也是毫秒级搞定。
• 近无损——存档里只有原文；每处被省略的内容都有标记并注明出处（seq 序号），之前的存档会原封不动地保留。
• 即时——把旧内容扫描一遍就完成；不联网、不调模型、不占 KV 缓存。
• 完全兼容的替换——对外接口、事件、计费和报错方式都和官方引擎一致；内置预设不用改任何东西就能用（见"别名安装"）。

示例

一段包含用户提问、助手回答 + 工具调用及其结果的历史，压缩后长这样：

[user]
please fix the bug
[assistant]
on it
* read "a.js" (seq 2 -> result 3)
[user]
next question

每个工具调用只占一行：白名单里的工具（toolArgTools）显示关键参数，其他工具只显示名字（* job_kill (seq 9 -> result 10)），hideTools 里列的工具完全不出现。工具结果不占位置——通过 -> result N 指针，用一次 recall(type:"result") 就能取回。较长的用户/助手文本按预算截断，并在末尾标注 ...(truncated from seq N)；每处省略都写明了完整内容存在哪个事件里。

Recall：把丢掉的内容找回来

本包还配套了"找回"能力——同一会话内的回读，模型和人都能用。因为会话日志只增不改，编译器省略过的每一个字都还在，随时可取：

| 入口 | 模块 | 作用 | |---|---|---| | recall 工具（给模型用） | dsh-compaction-instant/tool | 按类型恢复原文：type:"seq" 配合 (seq N)/(seqs A-B) 标记，type:"result" 配合 result N 指针，type:"checkpoint" 配合 [checkpoint N] 序号——把原始内容一字不差地恢复到当前工具结果里 | | search 工具（给模型用，grep） | dsh-compaction-instant/tool | 在整个持久日志里按关键词/正则搜索——包括被压缩掉的内容——返回带 (seq N) 指针的匹配事件，可直接交给 recall 取回 | | /recall 命令（给人用，grep） | dsh-compaction-instant/command | /recall <关键词|正则> 追加一条持久的用户消息，内含匹配事件和 seq 指针，下一轮模型就能看到 | | 共享核心 | dsh-compaction-instant/recall + dsh-compaction-instant/search | seq 解析（12、3-7、seq 12 / seqs 3-7）、日志展开、预算、字段筛选；正则编译与命中展示 |

Recall 能取回一切：文本、推理过程、工具调用的完整参数、嵌套的工具结果；只在日志里出现过的事件会以带标签的原始数据展示；找不到的 seq 会明确报错。maxRecallTokens 预算（默认 16000）超限时会截断并标注来源、统计跳过多少；搜索限制展示条数（maxSearchHits，默认 50）。这两个插件是独立的一行，可以挂在任何压缩引擎旁边——它们只读日志，不依赖本引擎。

每个检查点开头还附了一段简短的 RECALL 使用指南，告诉模型怎么用 recall / search 找回被省略的内容。如果更早的检查点因为空间不够被省略，它不会无声消失：会留下一行 [checkpoint N]（N 是压缩序号，1 = 最早），用 recall(type:"checkpoint", id:"N") 就能完整恢复。

配置

所有配置项都可选，括号里是默认值。

recall 工具和命令插件各自接受 { maxRecallTokens?: 16000, maxSearchHits?: 50 } 配置。

> Cordis 配置坑： 插件行的配置要经过 schemastery schema 校验，它的 ~standard 适配器会给每个没写的数组项注入 []（toolArgTools、hideTools、noisePatterns、toolKeyFields、modelPolicies）。本引擎把空数组当作"没设置"，会回退到默认值——所以不写 toolArgTools 就自动用内置白名单（千万别用 toolArgTools: [] 想关掉它；空 = 默认）。debug: true 会把每次压缩的诊断写进 debugLogPath 指定的文件（默认 $DSH_HOME/compaction-debug.log）。

预算有两道保险：按 token 数限制，再按"预算 × 4"的字符数限制——所以再长的连续字符串（base64 大块、压缩过的文件）也绕不过去。工具调用永远是单行：不会缩放，预算不够时只压缩对话文本（每条最少留 32 token）。如果压缩结果还是超过（缩放后的）预算，先删最旧的工具行（[N tool/result entries elided: seqs a-b]），再删其余最旧的条目（[N earlier entries elided: seqs a-b]）——工具调用永远挤不掉对话。最新的内容总能保住。

浏览器设置卡片（设置 → 插件）

从 0.1.4 起，引擎在任何装配了 settings 域的部署（标准 web/desktop profile 都有）上暴露一个用户设置命名空间（compaction-instant）。可编辑子集持久化到 settings.yaml，叠加在插件行的 cordis 配置之上：

其余字段（modelPolicies、toolArgTools 等）仍只由 cordis 配置管理。设置层永远弄不坏引擎：每次设置写入都会先经过完整配置解析器的重新校验才会持久化；未暴露的配置字段保持组合层的值。没有 settings 服务时引擎行为与之前完全一致（只看组合配置）。卡片注册在客户端 bundle 上，所以只要装上这个包就会出现，无需改任何部署配置——重启一次 dsh web 让启动图拾取 dsh.client bundle 即可。

分词与多语言

分词器是简单的字符规则：连续的英文字母算一个 token，连续数字算一个，标点一个字符一个，空格免费，其他每个字符算一个。具体：

所有截断都发生在字符边界——绝不会把一个 emoji 从中间切开（有 test/multilang.test.js 保证）。字符数上限按 UTF-16 长度算，对 emoji 这类字符偏保守。

另外，Harness 自带的 token 计量器（用于"压缩后必须变小"的检查、/compact 的用量报告）用的是另一套 字符数 / 4 + 固定开销 的估算，两套算法故意并存——详见设计说明。

保证

• 即时——把旧内容扫描一遍就完成；不联网、不调模型、不占 KV 缓存。
• 近无损——输出里只有原文；每处省略都有标记并注明出处 seq；之前的检查点原封不动保留。
• 完全兼容的替换——接口、事件、计费（走同一个 ctx.tokenMeter）和报错方式与官方引擎一致，包括"压缩后必须变小"的检查（如果压缩完反而没变小，会被拒绝）。
• 可选 pruner 兼容——和官方引擎一样会使用可选的 toolResultPruner 服务（它负责整理*保留部分*；被压缩的旧内容由本引擎自己处理）。

实测压缩率（真实会话、一条不丢）

数据来自真实会话日志（本项目的开发会话），编译时不丢弃任何一条——每条都保留，只做条目级截断和工具调用单行化。百分比是相对原文 token 数的比例。

压缩主要来自哪里（不丢条目的情况下）：

• 工具结果零成本——结果不产生条目，靠 -> result N 指针一个 recall 就能取回，这是最大的来源。
• 工具调用一行化——每个调用压成一行（≤ 128 tokens，平均约 100）。
• 思考过程不保留——reasoning 增量整体省略（有标记，不是悄悄丢）。
• 对话文本近乎无损——纯文本对照组保留了 68.3%；文本上那约 1.5 倍压缩基本是剥掉 JSON 包装，外加只截断最长的几段。

预算扫描（同一个 252 万 tokens 的工具密集会话）：从 cap ≈ 22.6 万 tokens（原文的 9%，正好接近默认 checkpointScale 0.1，但被 64K 硬顶截断）才开始丢条目。低于这个值代价是悬崖不是斜坡：

安装

下面三种方法都用 Harness 自带的插件管理器安装（包发布在 npm，名字 dsh-compaction-instant；插件管理器会在 profile 目录里跑 pnpm，装完后宿主配置和每个 agent preset 都能找到它）：

dsh plugin --profile web add <spec>

/compact 命令（dsh-command-compact）和用哪个引擎无关，任何安装方式下都照常工作。

方法 1 —— 顶替内置引擎（别名安装）

dsh plugin --profile web add "@deepseek-ai/dsh-compaction-basic@npm:dsh-compaction-instant"

dsh 目前没法让你选压缩引擎，内置预设（standard、code、cordis）在配置里写死了包名 @deepseek-ai/dsh-compaction-basic。要让这些内置预设用上本引擎，就顶替内置插件：预设配置里的包名是从 profile 的 node_modules 解析的（优先级高于 Harness 自带的安装），所以把本包装到内置这个名字下面，所有内置预设就会自动加载本引擎——不动任何预设文件，预设以后升级也不受影响。

这样顶替是天然安全的：本引擎和官方引擎对外完全兼容——同一个 ctx.compaction 接口、完全相同的依赖注入列表（llm、tokenMeter、sessions）、相同的事件和报错方式，官方配置里的每一个键也都接受。把别名依赖删掉就恢复官方的引擎。

这种安装方式不会被识别成 bundle（Harness 会从自己的安装目录解析 @deepseek-ai/dsh-compaction-basic 这个名字，那里是官方包，没有 dsh.bundle 声明），所以没有任何自动化——需要把 recall 工具和 /recall 命令自己加进 profile 的 cordis.patch.yml（新行必须放在 insert 列表里；这个文件热重载，不用重启）。行名必须用别名包名（这种安装方式下只有它能解析）；引擎行可选，只在需要给"没有压缩配置的预设"（如 minimal）提供宿主兜底时才加：

- id: compaction-basic
  disabled: true                     # 宿主层替换（可选兜底）
- insert:
    - id: compaction-instant
      name: '@deepseek-ai/dsh-compaction-basic'   # 给没有压缩配置的预设兜底
    - id: tool-recall
      name: '@deepseek-ai/dsh-compaction-basic/tool'
    - id: command-recall
      name: '@deepseek-ai/dsh-compaction-basic/command'

方法 2 —— 直接安装 + 让 AI 复制一份预设（dsh 创作模式）

dsh plugin --profile web add dsh-compaction-instant

然后用"预设创作"预设（内置的 cordis 预设，即「创造模式」）开一个会话，让 AI 执行：

> 复制 standard 预设，把它的压缩引擎行换成 dsh-compaction-instant。

AI 会用 agentPresets.copy('standard', '<id>') 创建一份本地预设，在副本里改掉压缩行的 name，用 standingKeyFor('<id>') 校验能不能正常挂载，还可以通过改 agent-presets 行（config.default: <id>）把它设为默认。新预设会出现在 UI 选择器里；内置预设不受影响。

从 v0.1.1 起，本包还声明了 dsh.bundle，所以直接安装会自动注册成 profile 的配置层：自动禁掉内置的摘要引擎行、自动插入本引擎和 recall 工具（见包内 cordis.patch.yml）。宿主这边不用手动配置，只需复制预设。

方法 3 —— 直接安装 + 手动配置预设

dsh plugin --profile web add dsh-compaction-instant
mkdir -p "$DSH_HOME/.agent-presets/<id>"
# 从你想作为基础的内置预设复制配置和元数据
# （预设列表里能看到每个预设的真实路径）：
cp <built-in-preset>/agent.cordis.yml "$DSH_HOME/.agent-presets/<id>/agent.cordis.yml"
# 在旁边写 preset.yml，包含 name + description

然后手工编辑副本里的压缩组——只改一行 name，仍在同一个隔离域（realm）里：

- id: compaction
  name: cordis:group
  group: true
  isolate:
    compaction: true
    toolResultPruner: true      # pruner 必须和引擎在同一隔离域
  config:
    - id: compaction-instant
      name: dsh-compaction-instant   # 原来是 '@deepseek-ai/dsh-compaction-basic'
    - id: command-compact
      name: '@deepseek-ai/dsh-command-compact'
    # ... 保留 pruner 行

规则：绝不改内置预设的安装文件；保留 isolate 隔离域；真正的检验是 standingKeyFor 挂载成功（或直接在预设上开一个会话）——预设列表里的 broken 标记只能发现解析错误。

方法 2 和 3 不需要任何宿主配置行：上面提到的 dsh.bundle 会自动注册好一切。

> 每个上下文只能挂载一个 ctx.compaction 实现（接口文档写明"每个上下文加载一个实现"）；预设挂载各自有独立的隔离域，所以宿主和预设的实例永远不会冲突。

开发

npm test        # node --test（编译器单元测试、配置校验、会话集成、引擎）
npm run check   # 对所有源码做 node --check

本包依赖很少：@deepseek-ai/schemastery 用于配置校验；其余依赖都是 Harness 自己提供的。src/compiler.js 刻意零依赖，没有运行中的 Harness 也能单独跑单元测试。

和官方引擎的区别

• 不调摘要模型 → 压缩从几秒变成几毫秒；不花摘要的 token。
• 不改写 → 事实、文件路径、命令、变量名都一字不差；模型继续用自己的话接着聊。
• 确定性 → 同样的内容永远压缩出同样的检查点。
• 之前的检查点原样保留，而不是重新摘要一遍（又快又无损）。
• 手动 /compact 会保留最近的一小段原文（manualRetainRatio，默认保留当前对话的 0.05）而不是压缩全部历史，正在聊的内容永远不会被收走；只有更早的部分进检查点。
• compaction/summary 事件携带压缩后的条目本身——UI 里可展开的检查点行显示的就是模型实际看到的内容，外面包一层能自动变长的代码框（框线永远比内容里的 `` 长，所以含 markdown 的消息也能整齐地显示成一个代码块），检查点开头还有一段简短的使用指南，告诉模型怎么用 recall / search` 找回被省略的内容。
• 权衡：对以长对话、叙述为主的历史，检查点的信息密度可能不如 LLM 摘要（长句是截断而不是合并）。正在进行的对话有逐字保留的尾部（自动 retainRatio 和手动 manualRetainRatio）兜底，其余内容都能通过 (seq N) 指针 + recall 找回来。

MIT 许可证。