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无损上下文 Kerberos255/dsh-lossless-context

DeepSeek Harness
Kerberos25523 天前有提交已提供中文文档扫描:含敏感能力

分层摘要压缩旧上下文,按需检索还原原文

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 Kerberos255/dsh-lossless-context
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:待复验
是什么
dsh 原生插件 · search
装得上吗
曾在 dsh 0.2.0-rc.2 下真实安装成功,但当前 dsh 已更新至 0.2.1-rc.5,本站尚未在新版下复验
L4 · 真实安装等级说明 →
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
活跃:最近一次提交在 23 天前
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 →
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。

读写/删除本地文件
查看扫描证据(共 8 处,展示前 8 条)
  • 读取本地文件
    agent.js:344
    if(!existsSync(target))writeFileSync(target,file.text,'utf8');
  • 写入本地文件
    agent.js:344
    if(!existsSync(target))writeFileSync(target,file.text,'utf8');
  • 写入本地文件
    index-store.js:26
    this.maxIndexedChars=maxIndexedChars;this.closed=false;this.filesRoot=filename===':memory:'?null:path.join(path.dirname(filename),'lcm-files');if(file
  • 写入本地文件
    index-store.js:44
    const dir=path.join(this.filesRoot,sessionId);mkdirSync(dir,{recursive:true});return dir;
  • 读取本地文件
    rotation-guard.js:17
    try { workspaces=readdirSync(root,{withFileTypes:true}); } catch(error) {
  • 读取本地文件
    rotation-guard.js:24
    try { sessions=readdirSync(scope,{withFileTypes:true}); } catch(error) {
  • 读取本地文件
    rotation-guard.js:31
    const stat=statSync(source,{throwIfNoEntry:false});
  • 读取本地文件
    recall.js:34
    const body=readFileSync(file.path,'utf8');
扫描于 2026/11/1(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。

依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-compaction-basic@deepseek-ai/dsh-compaction@deepseek-ai/dsh-typert-protocol@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/dsh-token-meter@deepseek-ai/dsh-session@deepseek-ai/dsh-client-connection@deepseek-ai/dsh-client-ui-plugin-manager@deepseek-ai/dsh-client-ui-primitives
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功能亮点

  • 分层摘要压缩上下文
  • 按需检索还原原文
  • 校验式会话轮换

为 DeepSeek Harness 提供可追溯的上下文压缩:分层摘要、来源检索,以及经过校验的 DM 会话轮换。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
DSH 无损上下文(LCM) English · DeepSeek Harness · 安全说明 为 DSH 原生上下文压缩增加分层摘要、来源 DAG 和原文检索。所谓“无损”是指原始会话日志仍由 DSH 保存,且可追溯来源,并不代表模型摘要永远不会遗漏细节。 主要功能 - 保留原生 Session Log,压缩提交与取消继续由 DSH 事务负责。 - 将选定旧上下文按事件与工具调用配对安全地拆成摘要叶,再合并成可检索的来源 DAG。 - 提供 lcm_grep、lcm_describe、lcm_expand、lcm_expand_query,按当前会话范围检索和展开原文。 - 使用实际模型的上下文窗口、Token Meter 与输出上限计算预算;截断仅有界重试,失败不提交不完整摘要。 - 可以空闲预生成摘要叶,不提前替换正式上下文。 - 可选在主人身份已核验、Dream 交接已完成后,自动轮转符合条件的 Discord/飞书私聊 Session。 安装与启用 依赖 DSH 原生 Agent、Session、压缩和模型服务,具体要求见 package.json。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
DSH 无损上下文(LCM)

English · DeepSeek Harness · 安全说明

为 DSH 原生上下文压缩增加分层摘要、来源 DAG 和原文检索。所谓“无损”是指原始会话日志仍由 DSH 保存,且可追溯来源,并不代表模型摘要永远不会遗漏细节。

主要功能

- 保留原生 Session Log,压缩提交与取消继续由 DSH 事务负责。
- 将选定旧上下文按事件与工具调用配对安全地拆成摘要叶,再合并成可检索的来源 DAG。
- 提供 lcm_grep、lcm_describe、lcm_expand、lcm_expand_query,按当前会话范围检索和展开原文。
- 使用实际模型的上下文窗口、Token Meter 与输出上限计算预算;截断仅有界重试,失败不提交不完整摘要。
- 可以空闲预生成摘要叶,不提前替换正式上下文。
- 可选在主人身份已核验、Dream 交接已完成后,自动轮转符合条件的 Discord/飞书私聊 Session。

安装与启用

依赖 DSH 原生 Agent、Session、压缩和模型服务,具体要求见 package.json。

dsh plugin --profile desktop add github:Kerberos255/dsh-lossless-context

在「设置 → 插件 → 无损上下文」启用后,还需将目标 Agent 预设的压缩后端选为 dsh-lossless-context/agent;其他预设不会被自动改写。更新插件代码或切换预设组成后重启相应客户端或会话。

工作流程

DSH 原生 Session 事件 ↓ 原生压缩引擎选择旧上下文分块叶摘要 → 多层合并 → 来源 DAG ↓ 只有原生提交成功才应用摘要当前会话压缩检查点 + 可追溯来源索引 ↓ lcm_grep / expand 按序号还原相关原文

索引保存摘要、来源事件序号和检索词,不额外维护完整聊天历史副本。修改配置会使当前复用缓存失效;原始历史仍在 DSH。

模型、轮转及安全边界

- 关闭 LCM 时回退原生 Basic 压缩;关闭自动压缩不阻止用户手动执行官方 compact。
- 预算由当前模型能力决定;模型元数据缺失会拒绝猜测,摘要超过上限或取消时不删除输入。
- 复用已完成的摘要叶可减少重复计算,但真实耗时与质量要用实际模型测试;单靠合成事件 benchmark 无法证明压缩质量。
- 自动轮转仅针对通过 Channel Core 主人核验的私聊,并要求 Dream 完成可校验交接。桌面、群聊、身份不明或有待处理消息的 Session 不会被擅自切换。
- 轮转保留旧历史和来源;任务中断、外部改动或身份冲突时保持原绑定。

配置模板:config.example.json · 测试:npm test · 变更记录 · 安全说明。

相关:Dream 与长期记忆 · Channel Core。

许可证:MIT。
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分层摘要压缩旧上下文,按需检索还原原文

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