dsh-headroom

适配 DeepSeek Harness (dsh) 的上下文自动压缩插件，思路参考 Headroom。

工具输出在进入模型之前先被压缩：JSON、搜索、日志、表格与长文本各自走专用压缩器；所有有损压缩都会把原文存入本地 CCR store，并在压缩结果里注入一个短 marker，模型需要精确原文时调用 headroom_retrieve(id=…) 即可逐字节取回。

 tool body settles
        │
        ▼
 tools/post-execute   ← dsh-headroom 在此压缩
        │
        ▼
 tool/result 进入 session log / 模型历史（压缩后内容 + CCR marker）
        │
        ▼
 模型需要原文时调用 headroom_retrieve(id=…)

特性

自动压缩工具输出：挂载 tools/post-execute，在工具结果物化之前替换文本内容。

内容路由，专用压缩器：

内容类型	压缩策略
JSON 数组/对象	SmartCrusher 风格透视：`_keys` + `_rows` + `_common`，长单元格截断
grep/ripgrep 结果	按文件折叠：`file (N matches)` + `line[:col]: rest`
构建/测试/日志	连续重复行折叠 + 保留 `error/fail/exception/assert` 上下文
CSV/TSV/markdown 表格	保留表头与首尾行，中间行 offload
长文本	Kompress 风格 ML 压缩（默认）：逐词打分 + must-keep 保护 + CCR 可逆取回；`textStrategy: 'head-tail'` 可切回首尾截断
代码	默认不压缩（JS 端口不做 AST 压缩，避免破坏可补丁字节；`read`/`str_replace_editor` 的行号前缀会先剥离再识别）
文件工具	默认不压缩（`read`/`str_replace_editor`/`edit`/`write` 及其匹配 `.js/.ts/.json/.yml` 的路径）

Kompress 文本压缩（参考 Headroom 的 Kompress-v2-base ML 模型）：文本按词切分 → 每词打分（score = keep概率 × (0.5 + 0.5 × span分数)，模拟模型的 token 分类头 + span CNN 双头）→ score > 0.5 保留（或 targetRatio 取 top-k）→ 数字 / hex / 全大写标识符 / 路径 / 扩展名 / CLI flag / CamelCase 等语义脆弱词强制保留 → 保留词重组。默认评分器是确定性纯 JS 启发式；如需接入真实 Kompress-v2-base 模型，可库级注入自定义 scorer （compressKompressText(text, { scorer }) / createKompressCompressor({ scorer })），管线完全一致（插件配置暂不暴露 scorer 项）。

可逆压缩（CCR）：所有有损压缩都保存原文，headroom_retrieve 按 id 精确取回； headroom_stats 查看节省量；headroom_compress 压缩任意文本。
持久化：CCR store 默认写入 <DSH_HOME>/storages/dsh-headroom-ccr.json （1 秒去抖、原子替换、TTL + 最大条目数可配）。
无害跳过：短文本、代码、错误输出、excludeTools 命中的工具、本插件自身工具都不会被压缩。
跨平台：纯 JavaScript + Node 内置模块，无原生编译依赖；路径全部通过 node:path 处理，DSH_HOME 支持环境变量覆盖，Windows / macOS / Linux 行为一致。 CI 矩阵见 .github/workflows/ci.yml。

实现方式

flowchart LR
  A[ToolRuntime 工具执行完成] --> B[tools/post-execute]
  B --> C{文本块总长 >= minChars?}
  C -- 否 --> Z[原样返回]
  C -- 是 --> D[ContentRouter 类型检测]
  D --> E[json] --> E1[SmartCrusher 透视]
  D --> F[search] --> F1[按文件折叠]
  D --> G[log] --> G1[重复折叠 + 错误保留]
  D --> H[tabular] --> H1[首尾行保留]
  D --> I[text] --> I1[Kompress 逐词打分 + must-keep 保护]
  I1 -. 无收益 .-> I2[回退首尾截断]
  D --> J[code] --> Z
  E1 & F1 & G1 & H1 & I1 & I2 --> K{压缩后 + marker 更小?}
  K -- 否 --> Z
  K -- 是 --> L[写入 CCR store]
  L --> M[替换 decision.content]
  M --> N[模型看到压缩内容 + headroom_retrieve marker]

lib/compress.js：纯函数压缩器，无 node:* 依赖，可独立测试。
lib/kompress.js：Kompress 风格文本压缩管线（word 级评分 + must-keep 保护），参考 Headroom 的 Kompress-v2-base ML 模型；评分器可插拔（默认纯 JS 启发式）。
lib/ccr.js：CCR store，内存 Map + 去抖持久化到 <DSH_HOME>/storages/。
lib/index.js：dsh 插件入口，注册 tools/post-execute 监听器与三个工具。
dsh.plugin.json + cordis.patch.yml：dsh 插件/bundle 清单与补丁。

压缩效果

压力测试配置（更激进，用于验证压缩器上限）

node scripts/verify-compress.mjs 在 minChars=120, maxRows=40, maxCellChars=80, maxTextChars=400 下的结果：

样本	类型	压缩前（字符）	压缩后（字符）	节省
JSON 数组 200 行	json	62 491	9 302	85.1%
grep 结果 270 条	search	10 772	4 603	57.3%
日志 180 行	log	3 909	1 125	71.2%
CSV 201 行	tabular	19 814	3 029	84.7%
长文本 400 段	text	29 506	546	98.1%
Kompress 长文本（事实+重复词）	text	16 439	2 029	87.7%
代码	code	493	493	0%（故意不压）
短文本	text	19	19	0%（未达阈值）

token 估算：脚本按 chars / 4 粗估，实际 token 与模型 tokenizer 相关。所有有损压缩均保存原文，headroom_retrieve 可精确取回。 Kompress 样本：关键事实（HTTP/500/hex/路径/IndexError）全部保留，重复的 boilerplatephrase 被删除且可从 CCR 恢复。

默认配置

默认配置更保守（minChars=600, maxRows=80, maxCellChars=200, maxTextChars=2400）：

样本	类型	节省
JSON 数组 200 行	json	65.6%
grep 结果 90 条	search	41.3%
日志 180 行	log	56.8%
CSV 201 行	tabular	59.8%
长文本 400 段	text	94.7%

不损害效果的验证

node scripts/verify-compress.mjs 同时断言：

结构化输出中的关键事实（JSON 键/计数、文件分组、ERROR/WARN 行）在压缩后仍可见；
代码、短文本、错误输出保持字节不变；
每个有损压缩的原文都能通过 headroom_retrieve 逐字节取回；
长文本中间被省略的 NEEDLE-42 事实，压缩视图不可见，但 CCR 能精确恢复；
Kompress 压缩后 HTTP/500/0x1f4d2a8b//var/log/app.log/IndexError 等语义脆弱事实仍可见，重复的 boilerplatephrase 被删除且可经 CCR 恢复。

node scripts/verify-apply.mjs（需要能解析 @deepseek-ai/dsh-tools）进一步验证：

apply() 注册了 tools/post-execute 监听器和 3 个工具；
大 grep 输出在进入模型前被压缩并带 marker；
headroom_retrieve 取回原文与压缩前完全一致；
fs-* 排除工具、自身工具、代码、错误、短输出全部原样。

安装

环境要求

项目	要求
Node.js	`>= 22.0.0`（推荐 Node 22 LTS 或更高）
DeepSeek Harness	`>= 0.0.1-rc.5 < 0.1.0`
包管理器	推荐 `pnpm >= 11`；`npm` / `yarn` 也可用于本地开发
操作系统	Windows / macOS / Linux（纯 JS，无原生编译）

一键安装（推荐）

直接从 GitHub 仓库安装（Windows / macOS / Linux 通用）：

dsh plugin --profile web add github:giter00/dsh-headroom

如果 dsh 不在 PATH 上，可先定位 profile 内的 CLI 再执行同一命令：

# Windows PowerShell
node "$env:USERPROFILE\.dsh\profiles\node_modules\@deepseek-ai\dsh\lib\bin.js" plugin --profile web add github:giter00/dsh-headroom

# macOS / Linux
node "$HOME/.dsh/profiles/node_modules/@deepseek-ai/dsh/lib/bin.js" plugin --profile web add github:giter00/dsh-headroom

pnpm 会在安装时拉取 GitHub 仓库的默认分支（main），并自动把 dsh-headroom 追加到 profile 的 bundle 列表。

手动安装

也可以直接编辑 <DSH_HOME>/profiles/web/package.json：

{
  "dependencies": {
    "dsh-headroom": "github:giter00/dsh-headroom"
  },
  "dsh": {
    "profile": {
      "bundles": [
        // ...其他 bundles
        "dsh-headroom"
      ]
    }
  }
}

然后进入 profile 目录安装依赖：

cd "$DSH_HOME/profiles/web"      # Windows PowerShell: cd $env:DSH_HOME\profiles\web
pnpm install

重启 dsh 后生效。

卸载

dsh plugin --profile web remove dsh-headroom

配置

在 profile 的 cordis.patch.yml（或 --patch 覆盖层）中可覆盖默认配置：

- id: dsh-headroom
  config:
    enabled: true
    minChars: 600
    maxRows: 80
    maxCellChars: 200
    maxSearchMatchesPerFile: 60
    maxLogLines: 80
    maxTextChars: 2400
    maxTabularLines: 80
    excludeTools: []
    noFoldForTools: ['read', 'str_replace_editor', 'edit', 'write']
    noFoldForPatterns: ['*.js', '*.ts', '*.json', '*.yml', '*.yaml']
    markerStyle: full          # full | compact
    includeErrors: false
    textStrategy: auto        # auto | kompress | head-tail
    kompress:
      enabled: true
      minWords: 10
      chunkWords: 350
      scoreThreshold: 0.5
      targetRatio: null       # null=阈值决策；0.3=强制保留 30% 最高分词
      mustKeep: true
      maxWordChars: 64
    ccr:
      enabled: true
      persist: true
      ttlMs: 86400000
      maxEntries: 2000

字段	默认值	说明
`enabled`	`true`	总开关
`minChars`	`600`	文本块至少多少字符才考虑压缩
`maxRows`	`80`	JSON 透视保留的最大行数
`maxCellChars`	`200`	JSON 单元格字符串截断长度（search 匹配行保持全文）
`maxSearchMatchesPerFile`	`60`	每个文件保留的搜索命中数
`maxLogLines`	`80`	日志保留的首尾行数
`maxTextChars`	`2400`	长文本首尾保留字符数（head-tail 策略）
`maxTabularLines`	`80`	表格保留的首尾行数
`excludeTools`	`[]`	`*` 通配符；命中的工具不压缩
`noFoldForTools`	`['read','str_replace_editor','edit','write']`	文件内容类工具永不压缩，避免 read→edit 快照不一致
`noFoldForPatterns`	`['.js','.ts','.json','.yml','*.yaml']`	匹配到的文件路径/工具名不压缩；保护源码与配置文件
`markerStyle`	`'full'`	`full`=保留策略/节省量与 `headroom_retrieve` 提示；`compact`=只保留 `id="hr:…"`，减少标记噪音
`includeErrors`	`false`	是否压缩工具错误输出
`textStrategy`	`'auto'`	长文本策略：`auto`=Kompress 优先、无收益回退 head-tail；`kompress`=仅 Kompress；`head-tail`=仅首尾截断
`kompress.enabled`	`true`	`false` 时文本走 head-tail
`kompress.minWords`	`10`	少于该词数的文本跳过（与 Headroom 一致）
`kompress.chunkWords`	`350`	每块词数（Kompress-v2-base 训练口径，与模型耦合）
`kompress.scoreThreshold`	`0.5`	保留阈值：`score > 阈值` 才保留（与 Headroom 默认一致）
`kompress.targetRatio`	`null`	强制保留比例（按分数取 top-k）；`null` 用阈值决策
`kompress.mustKeep`	`true`	语义脆弱词（数字/hex/全大写/路径/扩展名/flag/CamelCase）强制保留
`kompress.maxWordChars`	`64`	超过该长度的词（如无空格中文长串）细分后评分
`ccr.enabled`	`true`	关闭后不进行有损压缩
`ccr.persist`	`true`	是否持久化 CCR store
`ccr.ttlMs`	`86400000`	原始内容保留时长（毫秒）
`ccr.maxEntries`	`2000`	内存/持久化 store 最大条目数

模型可见工具

工具	参数	作用
`headroom_retrieve`	`id`	取回被压缩工具结果的完整原文
`headroom_compress`	`text`	压缩任意文本，返回策略与压缩结果
`headroom_stats`	无	查看本进程压缩统计

压缩后的 tool result 会携带如下 marker：

[headroom: search-fold 12345→987 chars; headroom_retrieve(id="hr:0123456789abcdef")]

项目结构

dsh-headroom/
├── lib/
│   ├── index.js          # dsh 插件入口：post-execute 钩子 + 3 个工具
│   ├── compress.js       # 内容路由与确定性压缩器（纯 JS，无 node:* 依赖）
│   ├── kompress.js       # Kompress 风格文本压缩管线（词级评分 + must-keep 保护）
│   └── ccr.js            # CCR store：内存 + 去抖持久化
├── scripts/
│   ├── verify-compress.mjs   # 压缩效果 / 信息保留 / CCR 可逆验证
│   └── verify-apply.mjs      # apply() 集成冒烟（需要 dsh-tools 可解析）
├── tests/
│   └── compress.test.js      # 单元测试
├── dsh.plugin.json           # dsh 插件清单
├── cordis.patch.yml          # bundle patch
├── package.json
├── README.md
├── README.en.md
└── LICENSE

开发与验证

# 语法检查
node --check lib/index.js && node --check lib/compress.js && node --check lib/ccr.js

# 单元测试（无需 harness 依赖）
node tests/compress.test.js

# 压缩效果 + 信息保留 + CCR 可逆验证（无需 harness 依赖）
node scripts/verify-compress.mjs

# apply() 集成冒烟（需要 @deepseek-ai/dsh-tools 可解析，
# 例如链接 dsh checkout 的 node_modules）
node scripts/verify-apply.mjs

已知限制

默认评分器是启发式模拟，不是真实模型推理：lib/kompress.js 忠实移植了 Headroom Kompress-v2-base 的管线结构与评分公式，但默认打分来自确定性纯 JS 启发式；需要真实模型语义打分时，可库级注入 ONNX/PyTorch scorer。
Kompress 输出是保留词碎片：为追求高压缩率，默认阈值会删除大量普通词，输出可读性有限，适合给模型看要点；精确原文始终可通过 headroom_retrieve 逐字节取回。
保守不压缩场景：全部由 must-keep 类词组成的文本、纯重复中文文本会直接走 head/tail 回退或原样返回，防止把内容删光。
模板文本不去重：高频重复的数字/标识符会逐个保留（must-keep 语义），模板化输出可能保留较多重复事实 token，压缩率低于普通散文。

与 Headroom 的差异

维度	Headroom	dsh-headroom
集成方式	proxy / wrap / MCP / SDK	dsh 原生插件，直接挂 `tools/post-execute`
JSON	SmartCrusher（Rust core）	JS 透视压缩（`_keys`/`_rows`/`_common`）
代码	AST CodeCompressor	默认跳过（保证可补丁字节安全）
文本	Kompress-v2-base ML 模型（ONNX/PyTorch）	同款 Kompress 管线（词级评分 + must-keep + 阈值/top-k）；默认纯 JS 启发式 scorer，可通过 `createKompressCompressor({ scorer })` 库级注入真实模型后端（插件配置暂不暴露）
可逆性	CCR	本地 CCR store + `headroom_retrieve`
原生依赖	部分 extra 需要（onnxruntime/torch）	无（默认启发式）；接入真实模型时才需要外部依赖

License

MIT

致谢

本项目的设计思路与压缩策略参考 Headroom（Apache-2.0）。

dsh-headroom

Installation

README

dsh-headroom

特性

实现方式

压缩效果

压力测试配置（更激进，用于验证压缩器上限）

默认配置

不损害效果的验证

安装

环境要求

一键安装（推荐）

手动安装

卸载

配置

模型可见工具

项目结构

开发与验证

已知限制

与 Headroom 的差异

License

致谢

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notes