Skip to content
dsh marketplace

dsh-gokifu-compact

Verified

dsh-gokifu-compact · v1.11.2 · MIT · Web UI

DSH context-compression backend with a go game record (kifu) DAG: node = position, edge = attempted move + result. Incremental fold (each span summarized once), failure memory that survives compaction, transposition detection (chess-engine style), and a t

Install

dsh plugin add dsh-gokifu-compact

Confirm the layer applied with dsh --profile default --dump-config — see the install guide.

Source

Tags

Creators

Readme

dsh-GOkifu-compact

当前版本：1.11.2 · npm dsh-gokifu-compact · GitHub Releases · 更新记录见 CHANGELOG.md

DSH 的棋谱式上下文压缩后端 —— 把「历史 → 一段摘要」换成「历史 → 可复盘的棋谱 DAG + 每步只有 323 tokens 的热清单」。

热清单     323 tokens       （2000 边压力测试；旧版全量渲染 28,800）
失败保留   8 / 8            （真实模型对照；官方 8 段模板 4.67 / 8）
清单开销   0.2% of prompt   （v1.3.1 起；事故会话的旧版是 21.3%）
验证       443 项单测 · 真实包 8/8 · 真实进程 fold 3~6/6

GO = 围棋，kifu = 棋谱，compact = 压缩。一局棋下完，棋谱上不只有落子顺序，还有每一手的评语。 这个插件把 agent 的每一步变成一手棋（节点）、把当时的思考变成评语（目标 / 约束 / 失败原因）， 整个任务变成一局可以复盘的棋。棋谱是给模型用的，不是给人看的 —— 热清单里的每个字都为模型决策服务。

功能

  • 增量 fold —— 只压「上一个 checkpoint 之后」的新内容；一段历史一生只被摘要一次。
  • 失败记忆 —— 每条失败尝试的意图 / 动作 / 报错原文 / seq 由规则抽取并逐字保留，模型没有丢弃它的权限。
  • 手割（tewari） —— 同一条失败边相对每条成功路径分别给结论：同型 / 绕路 / 探新，不是一个笼统的「失败」。
  • 热清单 —— 每步重建的小清单：语义标记（blocked:permission / dead retry-if:e1）+ 动态图例 + 报错原文；就地替换，surface 上永远只有一条。
  • 置换检测 —— 状态哈希命中历史节点时不新建分支，只在图上加一条边，并提示「回到节点 N —— 这里试过的路都记着」。
  • 三层树 —— index.md（全量索引）/ nodes/<id>.md（单节点细节）/ graph.json（数据源），模型按需往下查。
  • 压缩永不失败 —— 摘要三层降级：配置的摘要模型 → 当前路由模型 → 规则摘要（零模型调用），fold 一定能落地。
  • 可诊断 —— doctor 一条命令体检、measure-billing 按真实 usage 对账、rewash 回洗历史误报。

怎么工作

每一步：事件流 ──► 棋谱 DAG（节点 = 状态；边 = 尝试 + 验证信号）
                        │
                        ▼
              热清单（根目标 / 约束 / 成功路径 / 失败边）──► 注入模型
                        │
             到阈值（默认窗口 45% 且增量 ≥ 40K）
                        ▼
              增量 fold：只压上一个 checkpoint 之后 ──► 棋谱摘要（失败边逐字保留）

和官方 dsh-compaction-basic 的区别：

官方 compaction-basic 本插件
压缩范围 从 surface 第一个非 system 节点起（含上次 checkpoint） 上一个 checkpoint 之后
保留率 每轮重摘 → 按 ρ^k 衰减（实测安全规则 5 轮后剩 10%） 一段内容只摘一次
失败记录 融进散文摘要，模型可以丢 规则抽取 + 逐字注入，模型无权丢
热上下文 无 323 tokens / 步，带语义标记与报错原文

⚠ 棋谱落盘：graph.json 的语义（1.9.2 起）

graph.json 不再代表「最新状态」，而是「上一回合基线 + 当前增量」。

每次都重写整图（≤1.9.1）      增量落盘（1.9.2 起）
graph.json = 最新             graph.json              = 上一个回合边界的完整基线
                              graph.json.delta.jsonl  = 本回合的增量帧（带 baseHash + checksum）
                              （两者合并 = 最新状态）

⇒ 它在回合内落后一回合。 任何直接 JSON.parse(graph.json) 当「最新」的脚本，都会少一回合的数据。 graph.json 只在回合边界（agent/status idle）落一次完整快照；回合内的每一步只往 graph.json.delta.jsonl 追加一帧。

你要什么 怎么拿
最新状态（推荐） 基线 + 增量一起读：fromJSON(graph.json 文本) → 用基线内容哈希 decodeDeltaFrames(delta 文本, baseHash) → 逐帧 applyDelta(g, frame)。三个函数都在 src/graph.mjs（插件源码随包发布：node_modules/dsh-gokifu-compact/src/graph.mjs）
上一回合基线（做 diff / 审计） 直接读 graph.json 可以，但要说明「这是基线不是最新」
崩溃安全 每帧带 baseHash（generation）+ checksum31：半写帧解码时就地停止，加载时把 delta 截到最后一条好帧；旧 generation 的帧整体忽略

为什么这样设计：写放大从 ×80 / ×70 / ×62 降到 ×37 / ×33 / ×31（三张真实图 60 步 + 1 回合边界）， fold 后 flush 从 429–836 ms 降到 ≤95 ms；代价是「读的人必须知道这是增量结构」。

三条已知余量（选型时要知道）

  1. 短回合写放大：每回合边界落一份完整基线（0.5–0.6 MB）。真实分布 p50=40 步/回合 ⇒ 写放大 ≈×20–25； 但**极短回合（<10 步，p10=13.9）**摊销不足，写放大仍可能 >×50。
  2. dirty > 100 的 flush：fold 后只写 dirty 节点 —— 5–20 个 dirty 时 9–23 ms，100 个时约 87–89 ms （改前全量 429–836 ms）。dirty 数极大时收益收窄。
  3. appendFileSync 的原子性依赖 OS：本机 NTFS 上 1 KB 级追加已过半写测试；跨平台（尤其网络文件系统）未验证。

热上下文长什么样

每步 agent/pre-step 注入（内容不变时复用；变了就就地替换上一条，surface 永远只有一条）：

<chess-ledger>
ROOT USER (verbatim): 把 tests/case*.test.js 跑绿：缓存键算错了。不要动 prod 配置。
CONSTRAINTS (verbatim):
- 不要动 prod 配置。
CURRENT GOAL: 缓存键修好，case7 通过
WORKING: user → n2 (exit 0)
LEARNED (3 failed attempts):
TRACE: <sessions>/<sid>/index.md  (per-node detail: nodes/<id>.md)
# markers:
#   dead = a working path avoids it — retry only if retry-if breaks
#   redundant = working edge <edge> reaches the SAME position — take it
#   blocked:permission = needs a permission this environment lacks — retry when it changes
- e2 "把缓存键改成 JSON.stringify 全部参数" → AssertionError: case7 expected 1 got 2 … [dead retry-if:e1]
- e3 "装全局 sqlite 依赖后再跑" → npm ERR! EACCES: permission denied, mkdir … [blocked:permission]
</chess-ledger>

预算不够时降级不丢边：先缩短意图与报错，再砍 seq，最后只列最近 N 条 + 汇总行。 标记档位可调：semantic（默认）| terse（只写三态）| off（不打标记）。

安装

两步，不用手改任何 YAML。

# 1) 装包（DSH 会把它作为普通依赖装进 profile；不会把它塞进 bundles，避免双挂载）
dsh plugin --profile <profile> add dsh-gokifu-compact

# 2) 一条命令接管压缩后端（自动改 preset 的 compaction group，带备份、可回滚、幂等）
npx dsh-gokifu-compact install --profile <profile>

# 3) 重启 DSH（插件在启动时加载），然后自检
npx dsh-gokifu-compact doctor

第 1 步会打印一条 declares no dsh.bundle — installed as a plain dependency —— 这是预期的： 本插件挂在 agent preset 里，不做 profile 级 bundle（做了会在顶层再挂一份，与 preset 内那份双实例冲突）。

第 2 步做的是唯一一件必须改文件的事：把 agent preset 的 compaction group 里 @deepseek-ai/dsh-compaction-basic 那一行换成 dsh-gokifu-compact。为什么脚本必须改文件而不是 自动在启动时生效——因为那一行在 preset 的 config.plugins 数组内部，profile 级 / bundle 级的 patch 打不到它（applyEntryPatches 只递归 group: true 且 config 为数组的条目）。 脚本替你改、替你备份、也能替你还原：

npx dsh-gokifu-compact install --dry-run     # 先看会改什么（不写盘）
npx dsh-gokifu-compact revert                # 还原（恢复 .bak-before-gokifu-* 备份）

从源码（开发用，一条命令含链接 + 改 preset + 校验）

git clone https://github.com/MYCF711/dsh-GOkifu-compact.git
cd dsh-GOkifu-compact
node test/install.mjs --dry-run   # 预演
node test/install.mjs             # 真装
node test/rollback.mjs            # 回滚

⚠ 压缩后端只能有一个：ctx.compaction 在同一 isolate realm 里只能注册一次，同时挂 dsh-compaction-basic 会在构造期抛 service "compaction" has been registered，并连累整个 preset generation。安装器做的就是「换掉那一行」；不要手工再复制一份。

配置

- id: gokifu-compact
  name: 'dsh-gokifu-compact'
  config:
    auto: true                # 自动压缩（继承基类的 between-step 压力触发）
    thresholdRatio: 0.45      # 压力闸：min(窗口×0.45, 窗口−输出预留−64K)
    growthFloorTokens: 40000  # 增长闸：距上次 fold 至少新增这么多 token
    retainRatio: 0.16         # 逐字保留的近期尾部
    summaryMode: hybrid       # hybrid | rules（零模型调用）| llm
    maxTokens: 8192           # 摘要输出上限（实测一次 fold 用到 2,902，留足余量防截断）
    summarizationProvider: '' # 留空 = 跟随当前路由（最稳）
    summarizationModel: ''    # 想用免费模型，先确认 provider 的模型表里有那个 id
    hotLedger: true           # 每步注入失败清单
    hotLedgerMaxTokens: 500
    hotLedgerMarkers: semantic # semantic | terse | off
    hotLedgerReplace: true    # 就地替换旧清单（surface 永远一条）

全部配置项与含义见 docs/性能与成本.md 与 src/engine.mjs 的 Config。

常见问题

关掉原生压缩，自动压缩还在吗？ 在 —— 本插件就是那个自动压缩后端：它继承官方的 BasicCompactionEngine（同一套 between-step 压力触发、context-overflow 兜底、事务语义）， auto 默认 true，装的不是「替代品」而是「换引擎」。变的只是「压缩范围 = 上一个 checkpoint 之后」 与「失败记忆逐字保留」。

压缩之后数字会降吗？会不会只增不减？ 会降。一次 fold 用一个 checkpoint 替换掉整段被遮蔽的 历史，tokenMeter 重新计算后数字直接下降；但不会归零 —— 还会保留逐字尾部（retainRatio，默认 16%） 和摘要本身。典型形状是锯齿：涨到阈值（窗口 45%）→ 压到约 20% → 再涨。如果你看到「只涨不降」， 先跑 npx dsh-gokifu-compact doctor 看压缩是不是在失败（compaction/end 的错误会直接列出来）。

装完没反应 / 压缩没触发？ 插件在 DSH 启动时加载，必须重启。重启后跑 npx dsh-gokifu-compact doctor （在源码仓库里是 node scripts/doctor.mjs），它会告诉你四件事：装没装上、摘要模型能不能解析、 最近的压缩成功/失败、棋谱与树健不健康。

会不会把失败记忆弄丢？ 不会。失败边由规则抽取并逐字注入摘要 prompt，模型输出后还会机械追加约束段； 模型没有「决定丢掉某条」的权限。真实模型对照里本插件保留 8/8，官方 8 段模板平均 4.67/8。

摘要模型要配吗？ 不用，留空就跟随当前路由。配了但 provider 的模型表里没有那个 id 时， 引擎会退回路由模型；再不行就退回规则摘要（零模型调用）—— 宁可摘要朴素，也不让压缩失败。

历史数据会不会把压缩弄坏？ 不会。插件加载棋谱时会自动修复旧格式（worldHash 对象 → 字符串、状态索引重建）； 旧版本追加出来的几十条热清单会被一次性换成一行占位。全库 1,279 个坏字段实测归零。

为什么压缩还是会让 prompt 缓存失效？ DSH 的 surface replace 语义决定：替换点之后的 KV 前缀会失效。 增量 fold 让替换点尽可能靠后，但无法消除（这是 seam 的语义，不是实现选择）。真实会话实测缓存命中率 94~97%。

能和多分支/子代理一起用吗？ 子代理各自独立会话、各自一张棋谱；主会话的置换提示只在同一会话内生效。

参考源

只借鉴结构与规律，未复制代码：

来源 用在哪
magpie-plugin-scaffold（MIT） README 模板、发版七步、维护检查脚本（scripts/）
billion-context（MIT + 署名附加条款） 「增量 fold / 只压已消费内容」的架构不变量、缓存与保留率的判据
opencode-dcp（MIT） 「每个机制一节」的说明结构、对 prompt 缓存影响如实交代的写法
DSH 官方 dsh-compaction / dsh-compaction-basic（随 DSH 分发） 继承 compactRegion / surfaceOp: replace 事务语义，只覆盖策略层

设计依据与实测数据在 docs/市场对标.md 与 evidence/。

文档

更新记录：CHANGELOG.md（发版流程见 scripts/release.mjs；维护侧的 HANDOFF.md 不随 npm 包发布，在 GitHub 仓库根目录）

许可

MIT。见 LICENSE。