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压缩用当前模型 DenAbr/dsh-compact-selected-model

DeepSeek Harness
DenAbr26 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

让 /compact 摘要改用你当前选中的模型生成

29.9/100
综合分
0
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/10/10 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add DenAbr/dsh-compact-selected-model
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:已验证
是什么[目录]—
dsh 原生插件 · other
暂无时间戳·判据 →
装得上吗[实装验证]✓
本站已在 dsh 0.2.1-rc.5 下真实安装成功
非静态推断
L5 · 运行时冒烟等级说明 →
数据截至 2026/11/05·判据 →
安全吗[自动扫描]—
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
数据截至 2026/11/04·判据 →
还在维护吗[仓库]✓
活跃:最近一次提交在 26 天前
暂无时间戳·判据 →
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →

可信度证据

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🟢 扫描:未发现敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

扫描于 2026/11/4(1 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-api-session-controller
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功能亮点

  • 摘要生成模型可切换

DeepSeek Harness 插件:/compact 用的是当前选中的模型,而不是刚跑完上一轮的那个

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-compact-selected-model 默认情况下,DeepSeek Harness 用回答上一轮的模型来压缩会话。如果你在模型选择器里换了模型,然后运行 /compact,写摘要的还是旧模型。装上这个插件后,摘要由你当前选中的模型来写。 适用于 dsh 0.1.7-rc.2 到 0.2.x。 安装 npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-compact-selected-model 然后重启 dsh web。 工作原理 在 Web UI 里选中模型,会给会话加上一个 model/selection 事件。这个选择会一直挂起,直到下一次请求用到它。插件挂上 llm/stream 钩子。当某个请求带有 purpose: 'compaction',且会话里有挂起的模型时,插件就把请求发给那个模型。请求里其他内容都不变。 如果 compaction-basic 显式设置了 summarizationModel,插件就不动这个请求。其他请求一律不碰。 如果选中的模型失败了,比如撞上速率限制,或者上下文窗口太小,压缩也会失败。切回一个能用的模型,再运行一次 /compact。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-compact-selected-model

默认情况下,DeepSeek Harness 用回答上一轮的模型来压缩会话。如果你在模型选择器里换了模型,然后运行 /compact,写摘要的还是旧模型。装上这个插件后,摘要由你当前选中的模型来写。

适用于 dsh 0.1.7-rc.2 到 0.2.x。

安装

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-compact-selected-model

然后重启 dsh web。

工作原理

在 Web UI 里选中模型,会给会话加上一个 model/selection 事件。这个选择会一直挂起,直到下一次请求用到它。插件挂上 llm/stream 钩子。当某个请求带有 purpose: 'compaction',且会话里有挂起的模型时,插件就把请求发给那个模型。请求里其他内容都不变。

如果 compaction-basic 显式设置了 summarizationModel,插件就不动这个请求。其他请求一律不碰。

如果选中的模型失败了,比如撞上速率限制,或者上下文窗口太小,压缩也会失败。切回一个能用的模型,再运行一次 /compact。

注意事项

- 会话日志里的 compaction/summary 事件仍然写着旧模型的名字,因为这条记录是 compaction-basic 自己写的。请求实际发到了哪里,看宿主日志。
- 自动压缩的阈值仍然按上一个模型的上下文窗口来算。
- 这需要会话控制器提供 modelSelection 投影,所以在无头运行里不起作用。

开发

node smoke.mjs 会针对一个桩 LLM 服务跑一次离线检查。

许可证

MIT
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让 /compact 摘要改用你当前选中的模型生成

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