billion-context-dsh

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⚠️ 测试版声明——请勿用于生产环境 本项目（v0.1.6）仍处于开发中的测试版。DeepSeek Harness 本身也处于公开测试版阶段。请勿将两者用于工程化 / 生产环境——预期会有破坏性变更与粗糙之处。

衷心感谢以下项目——请给它们一个 ⭐：
DeepSeek Harness · billion-context-pi · acp-kernel · opencode-acp

Billion-Context for DeepSeek Harness
由模型决定何时压缩、压缩什么——而不是一个硬性上限。

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npm install billion-context-dsh

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为什么？

当对话变长，模型会耗尽上下文。多数工具直接硬截断——悄悄丢弃早期消息。billion-context-dsh 给模型一个 compress 工具：由 LLM 决定何时、压缩什么，写成高保真摘要，保留关键细节（文件路径、决策、错误信息）的同时回收上下文空间。

与 DSH 内置的自动压缩（用自动生成的摘要替换一段范围）不同，billion-context-dsh：

• 模型驱动 —— 摘要由模型自己书写，没有第二次 LLM 摘要调用（ACP 的成本优势）
• 只建议、不强令 —— 自动策略只 nudge（提醒），是否压缩、何时压缩由模型决定
• 持久且可恢复 —— 压缩范围成为 checkpoint 节点，原文保留在 append-only 会话日志中；decompress 可恢复，search_context 可在块内查找
• 基于 seq 引用 —— 不需要消息标签；surface seq 由 nudge 的范围表携带，范围边界自动平衡、容忍 #callId 片段

这是 billion-context-pi（Pi 编码代理适配器）在 DeepSeek Harness 上的移植：压缩内核（acp-kernel）原样复用，适配层针对 DSH 的 durable-surface 模型重写——经过验证的映射关系见 docs。

安装

💡 想让 DeepSeek Harness 帮你装？ 本仓库本身就运行在 DSH 上：把 docs/INSTALL.md 交给会话里的 agent，它会读取指南、解析 你的 profile、编辑组合配置并验证挂载。前提：① 配置写在 ~/.dsh 下，需要 你批准一次文件权限；② 装完让它调用 acp_status 自证。

npm install billion-context-dsh

就这样。然后在需要压缩后端的位置加组合配置——两种范围，按需选择：

全局生效（host 平面，所有模式）——推荐。在你的 profile 补丁（如 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml）中追加：

# ACP 作为全局压缩后端：四个模型工具 + `/acp` 命令 + nudge + ACP 提示词段，
# 对所有模式（standard / code / minimal / cordis / 自定义预设）生效。
# 必须同时禁用 host 的 compaction-basic：同一 realm 内两个后端同时
# provide `ctx.compaction` 会冲突。
- id: compaction-basic
  disabled: true

- insert:
    - id: compaction-acp
      name: 'billion-context-dsh'
      config:
        modelContextLimit: 128000   # 可选；省略时自动探测模型真实窗口（回退 128000）

单模式生效（agent preset 的 compaction realm）。先在该 realm 内禁用（或删除）原有的 dsh-compaction-basic 行，再插入本引擎——同一 realm 内两个后端不能并存：

# 先禁用 realm 内默认后端（或直接删掉这一行）
- id: compaction-basic
  disabled: true

# 再插入本引擎
- id: compaction-acp
  name: 'billion-context-dsh'
  config:
    modelContextLimit: 128000   # 可选；省略时自动探测模型真实窗口（回退 128000）

每个 agent 只留一个上下文管理器。 两个后端同时 provide ctx.compaction 会冲突——同一 realm 内切勿并存。完整安装与验证指南见 docs/INSTALL.md。

工作原理

DSH 的每个模型请求都派生自其 append-only 会话日志（surface）。ACP 语义直接映射到这一模型：

ACP 概念	DSH 实现
compress 工具遮蔽一段范围	持久化 surfaceOp: { op: 'replace' }——模型书写的摘要成为 checkpoint 节点；原文保留在日志中
refs（m00001 标签）	surface seq，由 nudge 的可压缩范围表携带
nudge（"考虑压缩一下"）	由内核的压力决策在 agent/pre-step 注入——简短建议，绝非命令
decompress	从日志只读恢复被遮蔽的原文
search_context	对从日志重建的块摘要与原文打分
acp_status	块账本与上下文压力
块状态	内存内核状态 + 日志重建账本（无旁车文件）
分层蒸馏（T2/T3）	再次压缩某块的摘要节点 = 蒸馏该块（tier 2），蒸馏 tier-2 块得 tier 3；tier 与内核块 id 持久化进日志，重启后内核状态从日志再水合、可继续蒸馏

承载性的压缩指引（工具、哲学、摘要规则）注册为一次性系统提示段，因此 nudge 保持简短。刻意不做自动摘要：自动策略只 nudge 模型（compactIfNeeded 返回 null）。

视频讲解

本项目继承的 ACP 哲学讲解——主动上下文压缩如何在约 20 万 token 内保持会话精简（opencode-acp 与 billion-context-pi）。视频原作者：裘香莲（B 站 UP 主），非本项目制作。

模型工具

工具	作用
compress	用你书写的紧凑摘要替换 seq 范围（边界自动平衡到 tool-call/result 配对点）；对某块的摘要节点再次压缩 = 分层蒸馏（tier 2/3）
decompress	恢复已压缩块的原始内容（只读）
search_context	按关键词搜索压缩块摘要与原文
acp_status	上下文占用、压缩块、可压缩范围
/acp	从命令栏执行 status / compress / decompress

上游项目与致谢

本项目是一个移植/派生项目，站在以下上游工作的肩膀上——全部为 MIT 许可。衷心感谢 ranxianglei 和 DeepSeek Harness 团队创建并开源这些项目：

上游项目	作者	角色
billion-context-pi	ranxianglei	本项目移植的 Pi 编码代理适配器；适配器设计、工具语义与本项目默认配置的来源
acp-kernel	ranxianglei	框架无关的上下文压缩引擎——原样复用（refs、blocks、tiers、nudge 决策、search、status）
opencode-acp	ranxianglei	ACP（"模型决定何时压缩、压缩什么"）设计的源头
DeepSeek Harness	DeepSeek AI	本项目所扩展的宿主平台（compaction 能力接缝、agent preset、持久化会话日志）

本项目原样复用 acp-kernel 的压缩内核与 billion-context-pi 的默认行为；DSH 适配层（会话事件投影、持久化表面事务、模型工具、nudge、配置）为本仓库原创。上游版权与许可归其各自作者所有；本项目的许可条款见 LICENSE。

配置

键	默认值	含义
modelContextLimit	自动探测（回退 128000）	用于内核压力决策的上下文窗口；显式配置时优先且跳过探测
autoModelContextLimit	true	从模型 API 自动探测真实窗口（agent.ctx.llm.resolveModelInfo）；探测失败回退默认值，acp_status 展示窗口来源
nudgeMinContextLimitPct	内核默认 0.45	Nudge 窗口下界（用量占比）——仅作配置校验，增长路径的触发没有百分比下限——与 billion-context-pi 相同的默认值
nudgeMaxContextLimitPct	engine 默认 0.70（内核/pi 默认 0.75）	过限线：超过此值则无论增长与否都触发 nudge——刻意低于宿主 compaction-basic 的 80% 自动压缩线，保证强制 nudge 先触发；显式配置优先
nudgeEmergencyThresholdPct	engine 默认 0.85（内核/pi 默认 0.95）	紧急 nudge（绕过每轮去重）——从 0.95 下调：95% 时模型已无操作空间且会被 80% 自动压缩线遮蔽；显式配置优先
coreOverrides	—	任何其他 acp-kernel Config 覆盖（billion-context-pi 的 coreOverrides 逃生口）
autoTools	true	在 ctx.tools 注册四个模型工具
autoCommand	true	在 ctx.commands 注册 /acp 命令
autoNudge	true	当内核建议时向 agent/pre-step 注入 nudge

开发

npm install
npm run typecheck   # 严格 TS
npm test            # node --import tsx --test tests/*.test.ts
npm run build       # tsup 打包（内联 acp-kernel）+ .d.ts

dist/index.js 自包含，仅外链 @deepseek-ai/* 接缝包（由宿主部署提供）。

架构

src/
├── index.ts        # AcpCompactionEngine（CompactionEngine 后端）+ 接线
├── messages.ts     # M1: 会话事件 ↔ acp-kernel CoreMessage 投影
├── state.ts        # M2: 每会话内核状态
├── region.ts       # M5: 持久化区域事务 + 日志重建块账本
├── tools.ts        # M3: compress / decompress / search_context / acp_status
├── nudge.ts        # M4: 内核压力决策 → 注入的建议式 nudge
├── system-prompt.ts# M4: 一次性 ACP 指引段（让 nudge 保持简短）
├── config.ts       # 内核配置组装（阈值 + coreOverrides）
└── commands.ts     # M4: /acp 斜杠命令

License

MIT