修正第三方模型上下文窗口,避免压缩过早或超限
28.8/100
综合分
2
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/9/16 · 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。
自动兼容检查未通过:仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单,无法用 dsh 插件安装命令安装。以下命令仍可尝试,但可能失败。
无法用 dsh 插件命令安装(仓库内无 dsh 插件清单)
git clone https://github.com/xiaohui5206/DSH-Context-Length-Window-Fix.git按该仓库 README 的原生方式安装;若作者另行发布了 DSH 插件包,请以其文档为准
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:需留意
是什么
dsh 原生插件 · model
装得上吗
作者未把包发布到 npm,只能用源码安装
插件本身没问题,是分发方式不同
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
更新放缓:最近一次提交在 76 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
安装兼容性检查需源码安装仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单,无法用 dsh 插件安装命令安装
展开查看检查明细 ↓
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✗npm 包DSH-Context-Length-Window-Fix(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明
源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。
验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/11 22:12:31
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0⚪ 扫描:无法判定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已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。
- · 包内无可扫 JS
- · TS 源码(可能为非 JS 实现或未发布源码),无法判定
扫描于 2026/11/2(1 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 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
功能亮点
- 修正第三方模型上下文窗口
- 避免压缩过早或超限
针对DSH:添加第三方中转站模型时上下文长度被默认256K问题(DeepSeek Harness小完善计划其一)· Agent Skill 维修手册
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成针对DSH:添加第三方中转站模型时上下文长度被默认256K问题(DeepSeek Harness小完善计划其一)
DSH:第三方中转站模型默认使用256K上下文窗口(DeepSeek Harness小完善计划,其一)
DSH(DeepSeek Harness)第三方模型上下文窗口配置技能(Agent Skills 标准格式)。
一个用于配置接入 DeepSeek Harness(DSH)的第三方模型真实上下文窗口的 Agent Skill(标准 Agent Skills 格式)。
中文文档 · English
中文文档
技能标识:01-context-window | 系列:DeepSeek Harness 小完善计划(其二:思考强度调节 · 其三:视觉能力解禁)
这是什么
一个符合 Agent Skills 标准(SKILL.md + YAML frontmatter + references/ 渐进披露)的独立技能仓库。它告诉 AI:当 DSH 中手工接入的第三方模型只显示默认 256K 上下文时,如何定位 settings.yaml、查证模型真实窗口并写入 contextWindow。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
针对DSH:添加第三方中转站模型时上下文长度被默认256K问题(DeepSeek Harness小完善计划其一) DSH:第三方中转站模型默认使用256K上下文窗口(DeepSeek Harness小完善计划,其一) DSH(DeepSeek Harness)第三方模型上下文窗口配置技能(Agent Skills 标准格式)。 一个用于配置接入 DeepSeek Harness(DSH)的第三方模型真实上下文窗口的 Agent Skill(标准 Agent Skills 格式)。 中文文档 · English 中文文档 技能标识:01-context-window | 系列:DeepSeek Harness 小完善计划(其二:思考强度调节 · 其三:视觉能力解禁) 这是什么 一个符合 Agent Skills 标准(SKILL.md + YAML frontmatter + references/ 渐进披露)的独立技能仓库。它告诉 AI:当 DSH 中手工接入的第三方模型只显示默认 256K 上下文时,如何定位 settings.yaml、查证模型真实窗口并写入 contextWindow。 项目目的 DSH 0.1.0-rc.7 手工接入第三方模型(官方直连或中转站路由)时存在一个缺陷:pi-ai 内置目录查不到这些手工路由的条目,模型配置不写 contextWindow 就回退到默认 256K(262144),与模型真实窗口(1M / 500K 等)不符,导致压缩(compaction)时机错误——窗口被低估时压缩来得太早,被高估时长对话会触发上游 CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED。 本仓库是一个 Agent Skill:给 AI 看的“维修手册”,不是可执行软件。AI 读完 SKILL.md,就能按规程自行定位 settings.yaml、查证模型真实窗口并写入正确的 contextWindow,完成修复。 症状速查 出现以下现象时,本技能适用: - DSH 会话统计行的上下文只显示 256K(262144),而模型官方标称 1M / 500K; - 手工路由 / 中转站接入的模型窗口不对,压缩(compaction)来得太早; - 长对话时上游报 CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED(窗口填高了,或与路由默认值打架)。 关键词:DSH contextWindow 只有 256K、settings.yaml、手工路由、中转站、压缩过早。 仓库结构 01-context-window/ ├── SKILL.md # 技能入口(AI 读这个) ├── README.md # 仓库说明(人读这个) ├── AGENTS.md # 维护守则(给维护本仓库的 AI 看) └── references/ ├── deep-dive.md # 原理、源码定位、跨平台安装路径、排障表 └── examples.yaml # 完整配置示例(修改前/后、多路由) 使用方法 1. 安装:把本目录整体放入你所用 AI 的 skills 目录(各 AI 的技能目录位置不同,按其文档放置即可)。 2. 触发:直接向 AI 描述症状,例如“DSH 里这个模型上下文只显示 256K”。AI 命中本技能后会加载 SKILL.md 执行。 3. AI 会做什么: - 定位 settings.yaml(跨平台路径见 SKILL.md 第 1 步); - 逐型号查证真实窗口(先查本机 pi-ai 内置目录,再查官方文档); - 在对应模型条目写入 contextWindow 并保存(立即生效,无需重启); - 提示你验证:新会话统计行的窗口数值是否刷新为新配置。 4. 用户要配合什么: - 审批提升权限:settings.yaml 在会话工作区之外,AI 写入需提升权限并经你审批; - 避免并发改写:DSH 界面开着时配置可能被界面实时重写,修复期间尽量不要在界面里改供应商设置; - 改完自行备份:通过界面修改供应商会重写整个配置段,手工加的字段会被静默抹掉; - 数值不要瞎填:让 AI 逐型号查证后再写,高估窗口会导致长对话时上游报 CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED。 版本基线 内容基于 DSH 0.1.0-rc.7 + @earendil-works/pi-ai 0.82.1(2026-08 实战验证)。DSH 升级后字段名可能变化,请按 references/deep-dive.md 的源码定位入口重新核实并更新 frontmatter 的 metadata.baseline。 许可 本文档以 CC BY 4.0 协议发布(署名 4.0 国际)。引用、转载、二次创作请保留署名:xiaohui5206。 Skill ID: 01-context-window | Series: DeepSeek Harness Improvement Plan – Part 2: Reasoning Effort · Part 3: Vision Input What This Is 一个遵循 Agent Skills 标准的独立技能仓库(SKILL.md + YAML frontmatter + references/ 下的渐进式披露)。它告诉 AI 当 DSH 中手动连接的第三方模型只显示默认 256K 上下文时该怎么做:如何定位 settings.yaml、验证模型的真实上下文窗口,并写入正确的 contextWindow。 项目目的 在 DSH 0.1.0-rc.7 中手动连接第三方模型(直接官方 API 或通过中转网关)存在一个缺陷:pi-ai 内置目录中没有这些手动声明路由的条目,因此没有 contextWindow 的模型条目会回退到默认的 256K(262144)。这与模型的真实窗口(1M / 500K 等)不匹配,并会破坏压缩时机——低估它会导致压缩过早触发;高估它则会让长对话触发上游的 CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED。 本仓库是一个 Agent Skill:一份为 AI 编写的“修复手册”,而非可执行软件。阅读 SKILL.md 后,AI 可以自行按照流程操作——定位 settings.yaml、验证模型的真实上下文窗口,并写入正确的 contextWindow 以完成修复。 症状清单 当你看到以下任一情况时,本技能适用: - DSH 会话统计行只显示 256K(262144)上下文,而模型官方标称 1M / 500K; - 通过手动声明路由 / 中转网关连接的模型获得了错误的窗口,压缩过早触发; - 长对话触发上游 CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED(窗口设置过高,或与路由级默认值冲突)。 关键词:DSH contextWindow 卡在 256K、settings.yaml、手动声明路由、中转网关、过早压缩。 仓库结构 01-context-window/ ├── SKILL.md # 技能入口点(AI 读取此文件) ├── README.md # 仓库概览(面向人类) ├── AGENTS.md # 维护规则(面向维护此仓库的 AI) └── references/ ├── deep-dive.md # 原理、源码锚点、跨平台安装路径、故障排查 └── examples.yaml # 完整配置示例(修改前/后、多路由) 使用方法 1. 安装:将整个目录放入你的 AI 技能目录(位置因 AI 而异——请遵循其文档)。 2. 触发:只需描述症状,例如“这个模型在 DSH 中只显示 256K 上下文窗口”。AI 会匹配此技能并加载 SKILL.md 来运行它。 3. AI 会做什么: - 定位 settings.yaml(跨平台路径见 SKILL.md 第 1 步); - 逐个模型验证真实上下文窗口(先查本地 pi-ai 内置目录,再查官方文档); - 将 contextWindow 写入匹配的模型条目并保存(立即生效,无需重启); - 请你验证:会话统计行是否刷新为新的窗口值? 4. 你需要做什么: - 批准提权:settings.yaml 位于会话工作区之外,因此 AI 需要获得你的批准才能进行提权写入; - 避免并发编辑:DSH UI 打开时可能会实时重写配置——修复期间避免在 UI 中更改提供商设置; - 更改后备份:通过 UI 编辑提供商会重写整个部分,并静默清除手动添加的字段; - 不要猜测数值:让 AI 先逐个模型验证该值——设置过高会在长对话中导致上游 CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED。 版本基线 内容基于 DSH 0.1.0-rc.7 + @earendil-works/pi-ai 0.82.1(2026-08 实地验证)。DSH 升级后字段名可能发生变化——请对照 references/deep-dive.md 中的源代码锚点重新验证,并更新 frontmatter 中的 metadata.baseline。 许可证 本文档在 CC BY 4.0(署名 4.0 国际)下发布。引用、转载或改编时,请保留署名:xiaohui5206。
预览分享卡片长什么样 ↓
分享 · DeepSeek Harness Hub
xiaohui5206/DSH-Context-Length-Window-Fix
修正第三方模型上下文窗口,避免压缩过早或超限
相关插件 · 模型接入
API 中继安全审计toby-bridges/api-relay-audit
面向 AI API 中转与 LLM 代理的本地安全审计。
★ 897已汉化DSH
69.4
免费搜索插件DDDMUC/dsh-free-search
DeepSeek Harness 免费搜索插件 —— 无需 API key,零成本,多引擎可切换。 一个插件,给…
★ 850已汉化DSH
68.9
免费联网搜索liustack/modsearch
在官方 App 里模型能联网,切到 API 就不能了。ModSearch 把联网补回来:网页搜索、X…
★ 863已汉化DSH
68.5
OpenCode 免费模型FishBottle7/opencode2dsh
在 DSHDeepSeek Harness里原生使用 OpenCode Zen 的免费匿名模型。
★ 385已汉化DSH
67.9
AI 模型网关tingly-dev/tingly-box
Tingly Box Web UI 演示
★ 373已汉化DSH
67.4
WorkBuddy 账号池XDTrees/dsh-xdpool
把你能白嫖的模型额度接进 DSH 同一个池:WorkBuddy 多账号自动容错、十三家扫码登录、76…
★ 359已汉化DSH
67.1
这是你的仓库?认领条目