MIT 授權的 dsh 外掛程式：LLM 在環內但戴著鐐銬的逐原子壓縮，加 0-LLM 圖剪枝；append-only 日誌是唯一真源，兩級召回、三級觸發階梯，以及唯讀的 `/argp` 狀態指令。
DSH 整合
原生執行環境
作者聲明
安全稽核
未稽核
最後核實
2026-11-10
授權條款
MIT
01它能幫你完成什麼？
讓長時間執行的 DeepSeek Harness 工作階段繼續存活，又不因摘要式壓縮丟掉精確 token
兩階段壓縮：逐原子壓縮由模型只提方案、確定性護衛裁定，加上 0-LLM 引用圖剪枝，依字元預算收斂
在 DeepSeek Harness 裡跑長時間多輪編碼任務、不斷撞上下文視窗的人
模型需要時，把被壓縮／被剪枝的內容依原文取回來
兩級召回——`recall_summary(seq)` 讀壓縮態，`recall_detail(seq, from?, limit?)` 讀 append-only 日誌原文，大節點可分頁續讀
壓縮後的歷史仍需可逐字引用的人，例如要取回精確路徑、錯誤碼或設定值
02如何將外掛接入 DeepSeek Harness？
先決條件
- 一個 dsh profile 名稱——README 用 `dsh plugin --profile <name> add dsh-argp` 安裝
- 指令遵循能力尚可的模型：README 說護衛保證任何模型上都「不會壓壞」，但收益隨服從率縮放
安裝步驟
- 01
從 npm 安裝：`dsh plugin --profile <name> add dsh-argp`——bundle patch 會掛載兩個階段，無需手動設定
$ dsh plugin --profile <name> add dsh-argp
- 02
如果在新版發佈 24 小時內安裝，請明確釘住版本（`dsh-argp@<最新版本>`），因為 pnpm 11 預設 `minimumReleaseAge` 為 1440 分鐘，會靜默回落到舊版本
- 03
想退回純 0-LLM 圖剪枝，在 profile 層設 `config: { peratom: false }`
驗證整合成功
- 在工作階段裡輸入 `/argp` 印出即時狀態（engine、preset、budget、prunes、recall、cites）——唯讀，不觸發壓縮
- 手動壓縮仍走宿主原生的 `/compact`，最終落到本引擎的 `compactNow`
03DSH 整合程度與能力邊界
原生主機端 dsh 外掛程式：`dsh plugin --profile <name> add dsh-argp` 透過套件內建的 bundle patch 掛載（`cordis.patch.yml` 以 `insert` 建立項目），該 patch 同時以 `- id: compaction-basic / disabled: true` 關閉 stock 摘要器。profile 層只做設定覆寫——再 insert 會報 `duplicate loader entry id`。
Stage-1 逐原子壓縮（eager）
單次 LLM 呼叫回傳逐原子的 `{seq, level, text}` 決策→`extract`（逐字摘錄，缺任一高信號 token 即被護衛硬拒）、`summary`（丟棄項入帳 `summaryDropped` 供審核）或 `false`（保留原文）
只允許替換當輪區間的原子收益 ≤5% 的副本視同 `false`，不 emit replaceStage-2 引用圖剪枝（0-LLM）
確定性 A→R 邊加上模型宣告的語意 `cites` 邊構成的原子圖→依反向拓撲序整原子摘除，直到滿足字元預算
閉包生命週期 ACTIVE→COMPLETED→PRUNABLE→PRUNED 讓已完成任務整閉包退休觸發線預設 `contextWindow×0.8`，保留目標為可壓縮內容的 20%三級觸發階梯
輪初壓力判定（L1）、輪中壓力（L1′）或輸出被外部鉗制（L3）→L1 跑逐原子 LLM pass + 圖剪；L1′ 只做 0-LLM 圖剪；L3 強制剪並以 `steer` 送出一條續寫訊息，讓同一個 turn 繼續推進
`midTurnPrune` 預設 true、`midTurnTurnGuard` 預設 0`reactiveRetries` 每個「連續被鉗」episode 預設 2 次`/argp` 狀態指令
在工作階段裡輸入 `/argp`→engine（`graph` 或 `graph+peratom`）、preset、帶估算來源的預算列、剪枝次數、召回命中率與 cites 宣告數
唯讀，不觸發壓縮
04適合誰？何時不該用？
適合
- 在 DeepSeek Harness 裡跑長時間多輪編碼任務、不斷撞上下文視窗的人
- 壓縮後的歷史仍需可逐字引用的人，例如要取回精確路徑、錯誤碼或設定值
不適合
- 新版發佈 24 小時內安裝可能靜默裝上舊版本：pnpm 11 的 `minimumReleaseAge` 預設 1440 分鐘，會不報錯地回落，隨後撞上主機的 peer 檢查。請明確釘住版本，或把 `dsh-argp` 加入 `minimumReleaseAgeExclude`。
- 自 1.9.0 起 ARGP 在 `skipPresets` 列出的 preset 下退場（預設 `['minimal']`）：極簡 preset 的工作階段不剪枝、不壓縮。要讓它在 minimal 下也生效，在 profile 層加 `config: { skipPresets: [] }`。
- dsh 各層 patch 的 `config` 是整塊替換而非深合併，因此在 profile／home／CLI 層為 `dsh-argp` 寫 `config` 會整塊沖掉上一層。不寫 `peratom` 沒關係（預設即掛），只有確實要停用 Stage-1 時才寫 `peratom: false`。
- 預算依字元口徑（字元 × charsPerToken 估算），不構成逐 token 的精確承諾；真實 token 以 provider 回報的 usage 為錨點。
05相容性、維護與安全提醒
- 新版發佈 24 小時內安裝可能靜默裝上舊版本：pnpm 11 的 `minimumReleaseAge` 預設 1440 分鐘，會不報錯地回落，隨後撞上主機的 peer 檢查。請明確釘住版本，或把 `dsh-argp` 加入 `minimumReleaseAgeExclude`。
- 自 1.9.0 起 ARGP 在 `skipPresets` 列出的 preset 下退場（預設 `['minimal']`）：極簡 preset 的工作階段不剪枝、不壓縮。要讓它在 minimal 下也生效，在 profile 層加 `config: { skipPresets: [] }`。
- dsh 各層 patch 的 `config` 是整塊替換而非深合併，因此在 profile／home／CLI 層為 `dsh-argp` 寫 `config` 會整塊沖掉上一層。不寫 `peratom` 沒關係（預設即掛），只有確實要停用 Stage-1 時才寫 `peratom: false`。
- 預算依字元口徑（字元 × charsPerToken 估算），不構成逐 token 的精確承諾；真實 token 以 provider 回報的 usage 為錨點。
- 未被 ARGP 替換的 live 節點在逼近 contextWindow 時仍可能被請求組裝層截掉且不留痕跡，`recall_pruned` 取不回它們。緩解方式是用比例預算把觸發點前移；根治在 dsh 側（B-6 立案中）。
MIT · 持續維護（最新 release v1.11.2，2026-11-09）· README 說明 dsh.so 的 L4 通過、L5.2（web 啟動層）檢測失敗，本機無法重現
06常見問題
它和一般的摘要式壓縮有什麼不同？
摘要式壓縮讓模型改寫歷史，會先丟掉精確 token（路徑、錯誤碼、設定值），還會讓前綴快取全斷。dsh-argp 只把 LLM 當成不可信的提案方，由確定性護衛裁定，並用 0-LLM 圖規則讓「遺忘」變得確定，預算才能真正收斂。
壓縮之後還能拿回原文嗎？
可以。被壓縮／被剪枝的內容都留在 append-only 日誌裡：`recall_summary(seq)` 回傳壓縮態，`recall_detail(seq, from?, limit?)` 回傳原文——文字區塊逐字，工具呼叫參數以 JSON 語意等價重建並標註，大節點可分頁續讀。
裝完還需要手動設定嗎？
不需要。`peratom` 在引擎建構期預設即掛，安裝後即為雙引擎；套件的 bundle patch 還會關閉 `compaction-basic`。想退回純 0-LLM 圖剪枝，在 profile 層設 `config: { peratom: false }`。
為什麼裝新版本卻裝到舊版本？
pnpm 11 的 `minimumReleaseAge` 預設 1440 分鐘，24 小時內發佈的版本會被跳過並靜默回落，隨後撞上主機的 peer 檢查。請明確釘住版本（`dsh-argp@<版本>`），或把 `dsh-argp` 加入 `minimumReleaseAgeExclude`。
怎麼看到它在做什麼？
在工作階段裡輸入 `/argp`：會印出引擎模式（`graph` 或 `graph+peratom`）、preset、帶估算來源的預算列、剪枝次數、召回命中率與 cites 宣告數——唯讀，不會觸發壓縮。
07相關的 DSH 工作流程
dsh-our-free-model
作者 ebony-vinyl
在 dsh 里装上这个插件即可，无需登录、注册或填 API Key，就能使用包括 DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3 在内的前沿模型——完全免费，不限量。 All you do is install this plugin in dsh: no login, no sign-up, no API key — the frontier models are just there, DeepSeek V4.1 Flash and Kimi K3 among them. Completely free, with no usage cap.
dsh-routing-suite
作者 yjh051108
DeepSeek Harness（dsh）路由套件：先装运行时注入器，再加载任务感知的推理模式路由预设（已实测 P1-P23）。
dsh-ops
作者 t-auto
A toolkit for low-level operations in DSH, designed to reduce token usage and task execution time / DSH 底层操作工具插件，旨在减少 Token 消耗与任务耗时
brooks-lint
作者 hyhmrright
基于 12 本经典工程书籍的 AI 代码评审工具，提供腐化风险诊断、书籍引用、严重度标签及 6 种分析模式。
08資料與來源
**dsh-argp 是 [DeepSeek Harness](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness)（dsh）的第三方上下文压缩引擎**
挂载同样由包的 bundle patch（`cordis.patch.yml`）负责（`insert` 创建 entry）
此頁面根據專案公開文件、儲存庫中繼資料與 DSH Plugins 的結構化解析所產生；最後核實於 2026-11-10。發現錯誤？提交更正。
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