查看会话上下文占用与各部分消耗明细
30.8/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/11/2 · 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 Lovenndme/dsh-command-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:仅索引
是什么
dsh 原生插件 · other
装得上吗
本站尚未做安装检查
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 2 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。
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 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0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 1 处,展示前 1 条)
- 写入本地文件index.js:56
appendFileSync(LOAD_STAMP, `${new Date().toISOString()} rev=4\n`)
扫描于 2026/11/4(0 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。
给这个插件打分还没有人投票↓
用户评分
还没有人投票,来当第一个
DeepSeek Harness 的 /context 斜杠命令:查看上下文窗口用量、剩余空间,以及提示词被各类内容占用的明细。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-command-context
给 DeepSeek Harness 加一个 /context 斜杠命令:在会话里输入它,就能看到当前会话的上下文窗口占用——用了多少、还剩多少、提示词里各部分各占多大。
参考 Claude Code 的 /context,但数字全部来自 Harness 自己的口径,不另起一套统计。
Context: deepseek-v4.1-flash (myapi)
[##########----------] 500.0k / 1.00M tokens (50.0%) measured
Free space: 500.0k tokens (50.0%)
By category (of 500.0k tokens)
System prompt 4.0k (0.8%)
Memory files 1.0k (0.2%)
Skills 3.0k (0.6%)
Injected context 1.0k (0.2%)
User messages 30.0k (6.0%)
Assistant replies 160.0k (32.0%)
Tool results 101.0k (20.2%)
Tool definitions 100.0k (20.0%)
Unaccounted 100.0k (20.0%)
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-command-context 给 DeepSeek Harness 加一个 /context 斜杠命令:在会话里输入它,就能看到当前会话的上下文窗口占用——用了多少、还剩多少、提示词里各部分各占多大。 参考 Claude Code 的 /context,但数字全部来自 Harness 自己的口径,不另起一套统计。 Context: deepseek-v4.1-flash (myapi) [##########----------] 500.0k / 1.00M tokens (50.0%) measured Free space: 500.0k tokens (50.0%) By category (of 500.0k tokens) System prompt 4.0k (0.8%) Memory files 1.0k (0.2%) Skills 3.0k (0.6%) Injected context 1.0k (0.2%) User messages 30.0k (6.0%) Assistant replies 160.0k (32.0%) Tool results 101.0k (20.2%) Tool definitions 100.0k (20.0%) Unaccounted 100.0k (20.0%) Compaction trigger (default policy): ~800.0k tokens (80.0%), 300.0k headroom /context top [N] 会额外列出最大的几个表面节点——「上下文到底被谁吃了」(/context 3 是 top 3 的简写): Largest nodes read 41.6k turn 4 pwsh 22.8k turn 7 assistant 18.4k turn 9 grep 12.0k turn 2 user 8.1k turn 5 工具结果用产生它的工具名标注(从 tool/call 解析),一眼能看出是不是某一个输出吃掉了上下文。N 默认 5,上限 20。 (示意数据。measured 表示主数字来自可复用的 provider 实测用量,estimated 表示回落到字符启发式。) 结果卡片默认展开。命令结果默认落在内置的折叠卡片里、要点一下才展开;本插件的客户端半区只接管 context 这一条命令的 keyed slot(conversation.chat.commandview),所以报告直接铺开。其他命令仍是内置卡片;没有聊天界面的组合下,宿主半区照常工作、走内置卡片。 安装 dsh plugin --profile <profile> add dsh-command-context 或用 Plugin Manager 安装本目录。这是个纯宿主插件(Host-only),没有浏览器半区,也不需要额外组合服务: - insert: - id: dsh-command-context name: dsh-command-context 要求 @deepseek-ai/dsh >=0.2.1-rc.5 <0.3.0-0。命令是全局注册的,装好后该 profile 下所有 agent 都能用。 分类是怎么判定的 按表面节点分类,不是按文本长度切——每个表面节点自带 token 价,判定归属即可。 | 事件 | 落到哪一类 | | system/message | System prompt | | user/message,整条都是 <system-reminder> 且含 workspace instructions / Instructions from: / memory root: | Memory files | | user/message,整条都是 <system-reminder> 且含 skills are available / <available_skills> | Skills | | user/message,其他 <system-reminder> 注入 | Injected context | | user/message,真实输入 | User messages | | developer/message | Injected context | | assistant/message | Assistant replies | | tool/result | Tool results | 关键点:指令文件(如 AGENTS.md)和 skills 目录各自是一条独立的 user/message,单块 <system-reminder>——既不是系统提示的一部分,也不是用户自己写的。不拆出来的话「用户消息」会被明显虚高,这正是本插件最早版本的错误。 拆分是保守的:只要一条消息里有一块不是 <system-reminder> 开头,整条就按「用户消息」算。宁可少拆,也不错算用户自己写的内容。 数字从哪来 | 数字 | 来源 | | 已用 / 总占用 | ctx.tokenMeter.measure(session).totalTokens(回放会话日志折叠,无模型调用) | | 上下文上限 | session.requestContext().contextWindow(request/context 事件) | | 剩余空间 | 上限 − 总占用 | | 分类明细 | measure().nodes 逐个按节点归类 | | 工具定义 | ctx.sessionProjections 的 contextBreakdown 投影里的 toolsTokens | | Unaccounted | 表头那个分母(实测压力)减去上面所有已归类的行 | | Largest nodes | measure().nodes 按 token 降序;工具结果用对应 tool/call 事件里的工具名标注 | | 压缩触发点 | min(W × ratio, W − maxTokens − headroom):能读到压实后端自己的策略就用真实的,读不到才用 compaction-basic 默认值并标注 (default policy) | 所有行共用一个分母(实测压力),所以整张表永远加得到表头那个数;两套估算解释不掉的差额落到 Unaccounted,而不是留给读者自己去减。 占用率口径照 @deepseek-ai/dsh-token-meter README 的原话:实测压力 ÷ 该路由的模型上下文容量。 totalTokens = baseline.tokens + surfaceDeltaTokens。baseline.kind === 'usage' 时是上一次请求的实测用量(含缓存读写与本轮输出),否则是字符启发式(4 字符/token,中文与 JSON Schema 会低估)。 命令是只读的:不写会话日志、不触发模型调用、不改会话状态。它的生命周期(command/run、command/done)由命令注册表记为纯日志事件。 为什么正文是纯 ASCII 英文 命令结果的正文渲染在 里(white-space: pre-wrap,等宽字体)。CJK 是全角,█░ 这类块字符又比行盒高,两者在这个容器里都会和相邻行挤在一起(实测踩到过)。ASCII 宽度恒为一格,列对齐才算得准,所以正文一律 ASCII:进度条用 #/-,标签用英文,括号用半角。 两处语言是刻意分开的:报告正文用英文(排版原因见上),斜杠面板里的命令描述用中文(查看当前会话的上下文窗口占用),和中文界面下的内置命令保持一致。Plugin Manager 里的标题/描述中英双语(locale/en.json、locale/zh.json)。 已知限制 - 是估算,不是账单。 只有 measured 时主数字才是实测;分类明细是路由定价/启发式,与主数字不同源——Unaccounted 就是这段差额,它不是一个类别,也不是算错了。主数字本身是启发式时(拿不到可复用的 provider 用量),整张表正好加平,Unaccounted 会消失。 - Tool definitions 和上面几行的估算口径不同:它取的是 contextBreakdown 投影里的 toolsTokens(harness 自己对 tool schema 的计价),不是逐消息的路由定价。读不到这个投影时这一行不显示,那部分占比会落进 Unaccounted。 - Compaction trigger 读不到压实后端自己的策略时会标注 (default policy);两种情况都不代表你的组合里自动压缩已启用——完全找不到压实后端时,这一行整行不显示。 - 没有上限就不给比例:会话还没有 request/context 记录时,只报已用量并明确说明无法换算。 - 只覆盖当前会话,不含子代理会话。 开发时如何让改动生效 以本地目录安装的 bundle 是指向源码目录的 junction,而 HMR 的默认 ignored 含 /node_modules——所以改源码不会热更**。不退出应用换模块代次: 1. 把这个插件行关掉再打开一次(set_plugin 传 include:dsh-command-context,先 enabled: false 再 true),Loader 会重新 import 模块。 2. 启动前设 DSH_CONTEXT_LOAD_STAMP=1,插件每次激活会往 ~/.dsh/tmp/dsh-command-context.loads.log 追加一行 时间 rev=N,据此判断现场跑的是哪一代。默认关闭——插件不会往你的 home 目录写任何东西。 3. 如果戳没前进,才需要从托盘彻底退出应用再打开(关窗口只是最小化,主进程还在,模块代次不会换)。 install_bundle 对已安装的包会直接返回 already-installed;换版本得先 remove_bundle,而它会删掉 junction——动手前先备份源码目录。 开发 node --check index.js node test/report.test.mjs 测试用合成数据断言:分类归属(含 memory/skills 拆分、混排不误判)、占用率算术、未知上限分支、正文纯 ASCII、列对齐,以及正文不含解释性文案。 许可证 MIT
预览分享卡片长什么样 ↓
分享 · DeepSeek Harness Hub
Lovenndme/dsh-command-context
查看会话上下文占用与各部分消耗明细
相关插件 · 其他
模型破甲清洗HunYiSage/dsh-purge
⚔️ DeepSeek Harness 网络安全红队工具dsh-purge
★ 16,993已汉化DeepSeek 客户端
73
女娲蒸馏alchaincyf/nuwa-skill
输入名人名字,提炼其思维模型与决策方式供你调用
★ 37,308已汉化DSH
72
逆向分析桥接Fanqi89/dsh-rea
REA(Reverse Engineer Anything)MCP 桥接,用来把 REA 逆向工具接入 DSH 插件
★ 51已汉化DSH
72
语音女友beiyege-01/dsh-voice-ai-girlfriend
语音 AI 女友Voice AI girlfriend for DeepSeek Harness:Whisper…
★ 888已汉化DSH
71.6
红队越狱测试套件Minglink/dsh-infinite-gen-5
DeepSeek v4.1 flash 逆向工具无限五代 求 Star 收藏 ⭐欢迎大家提交项目的改进
★ 3,759已汉化DSH
71.4
协同办公空间dream-num/univer-workspace
一个让人类与 AI Agent 共同创作、协作和审阅的开源 Office 工作空间。
★ 2,269已汉化DSH
70.8
这是你的仓库?认领条目