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dsh-tool-result-trimmer

Verified

dsh-tool-result-trimmer · v1.5.0 · MIT

Eager, tail-heavy, line-aware tool result trimmer plugin for DeepSeek Harness (dsh) and Cordis.

Install

dsh plugin add dsh-tool-result-trimmer

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

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dsh-tool-result-trimmer

npm version License: MIT GitHub release DeepSeek Harness 兼容性

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dsh-tool-result-trimmer 是专为 DeepSeek Harness (DSH) 与 Cordis 打造的轻量级、零运行时依赖的即时工具输出修剪插件。它直接挂载在工具执行流水线上,在超大输出(如编译报错海量输出、冗长测试日志、长命令滚屏)进入会话历史与 LLM 上下文之前实现即时裁剪,从源头杜绝上下文污染。


为什么需要 dsh-tool-result-trimmer?

传统上下文优化(如压缩阶段的修剪插件)属于事后被动补救:巨量输出已先完整写入 Session 日志和内存,等到上下文接近上限时才通过复杂的事件重放做节点替换,容易造成界面卡顿、日志膨胀与压缩抖动。

dsh-tool-result-trimmer 采用**“治未病”的主动流水线截断**:

  1. 时机提前(Eager Trim · 零日志死重): 直接挂载于 DSH 官方 tools/post-execute 瀑布流流水线。超长结果在进入持久化日志、提交给模型上下文之前就已经被裁剪完毕。
  2. 权重倒置(Tail-Heavy · 强化尾部): 命令行与编译测试的最关键报错信息(断言失败、异常堆栈、Exit Code)永远在末尾。默认策略:头部保留 1,500 字符(查看命令启动入参与初始状态),尾部保留 5,000 字符(完整保留关键报错与原因)。
  3. 命令感知语义压缩器(Semantic Reducers · 严格 Fail-Open): 内置针对高频开发命令的智能提纯器。在进入截断前优先提纯信息,遇错严格放行(Fail-Open):
    • Git Reducer:干净工作区一键收敛为单行,脏工作区自动剥离 (use "git add...") 样板提示,100% 完整保留修改文件列表;剥离 git diff 无效的 index 哈希行。
    • Package Manager Reducer:自动过滤 npm/pnpm/yarn/pip 进度条、peer deprecation 杂讯、funding 提示与升级提醒,完整保留安装包统计与漏洞审计。
    • Test Reducer:当且仅当测试全量通过时(node --test, vitest, pytest, cargo test 等),将数百行冗长打勾日志折叠为单行摘要;一旦有任何用例失败,绝不压缩,完整保留所有报错堆栈与断言现场。
  4. 行吸附算法(Line-Aware Snapping · 绝不截断代码行): 不按死板字符索引生硬切割,而是动态吸附到最近的换行符(\n)。保证头部在完整行末尾结束,尾部从新行行首开始,彻底杜绝半截单词、JSON/XML 语法破碎与 UTF-8 字符损坏。
  5. 终端 ANSI 控制字符自动剥离(Clean Terminal Output): 自动识别并清洗终端 ANSI 颜色转义码(\x1b[31m 等)、光标移动/清行控制序列(\x1b[2K、\x1b[1G)及窗口标题序列,杜绝无意义杂质字符浪费 Token,大幅提升模型对编译报错与日志信息的解析精度。
  6. 零副作用安全保护:
    • 文件读取保护:默认自动跳过 read 与 read_image 工具,保证文件查看行号与内容绝对精准。
    • 多模态内容保护:图片等非文本块原样透传,不影响任何多模态交互。
    • 紧急逃生机制(Bypass):支持命令内标记(# no-trim、DSH_TRIM_BYPASS=1)快速全量放行。

安装

通过 DSH 插件命令安装(推荐)

dsh plugin --profile web add dsh-tool-result-trimmer

通过 npm / pnpm 安装

npm install dsh-tool-result-trimmer
# 或
pnpm add dsh-tool-result-trimmer

配置使用

在你的 cordis.patch.yml 或自定义预设中添加:

- name: dsh-tool-result-trimmer
  config:
    enabled: true
    stripAnsi: true           # 自动剥离终端 ANSI 颜色与光标控制序列(默认 true)
    thresholdChars: 10000     # 触发裁剪的安全阈值(低于此值 0 开销原样放行)
    headChars: 1500           # 头部保留字符预算(观察命令入参与初始状态)
    tailChars: 5000           # 尾部保留字符预算(完整保留报错堆栈与退出码)
    excludeTools:             # 排除的工具列表,不参与裁剪与清洗
      - read
      - read_image
    overrides:                # 针对特定工具的差异化预算或独立开关
      bash:
        thresholdChars: 15000
        headChars: 2000
        tailChars: 8000
      git:
        enabled: false        # 单独对此工具关闭裁剪
    semanticReducers:         # 命令感知语义压缩器控制
      enabled: true           # 是否启用语义压缩(默认 true)
      git: true               # Git 状态与差异提纯
      packageManager: true    # npm / pnpm / yarn / pip 冗余过滤
      test: true              # 测试全通折叠与严格 Fail-Open

配置项说明

字段 类型 默认值 说明
enabled boolean true 是否启用该修剪插件。
stripAnsi boolean true 是否自动剥离终端 ANSI 颜色与光标控制字符(大幅节省 Token)。
thresholdChars number 10000 全局安全触发阈值(字符数)。建议配置大于 headChars + tailChars(默认 6500)。输出小于等于该值或未超出保留预算总和时直接放行,零对象分配。
headChars number 1500 全局头部保留字符预算(保留初始执行上下文)。
tailChars number 5000 全局尾部保留字符预算(优先保留错误堆栈与退出状态)。
excludeTools string[] ['read', 'read_image'] 免于裁剪与清洗的工具列表。
overrides Record<string, ToolOverride> {} 分工具差异化配置字典。支持单独设置特定工具的 thresholdChars、headChars、tailChars、stripAnsi,或设置 enabled: false 彻底跳过该工具。
semanticReducers object { enabled: true, ... } 命令感知语义压缩器配置。包含 enabled、git、packageManager、test 开关,可单独按需控制。

紧急逃生通道(Bypass 机制)

当大模型或用户在特定调试场景下需要**获取完整原始输出(完全不被裁剪和清洗)**时,支持以下几种逃生方式:

  1. 命令前缀环境变量(最适合 Bash 命令):
    DSH_TRIM_BYPASS=1 npm test
    # 或
    DSH_NO_TRIM=1 cargo check
    
  2. 命令内联注释指令(自然且直观):
    git diff # no-trim
    # 或
    node test.js // bypass-trim
    
  3. 工具调用参数声明: 在工具参数对象中传入 bypassTrim: true 或 noTrim: true。
  4. 全局进程环境变量: 设置环境变量 DSH_TRIM_BYPASS=1,全局放行所有工具输出。

模型视角呈现

当工具输出超出 thresholdChars 时,修剪器将优雅拼接首尾,并插入包含统计信息的清晰横幅:

<完整的一行行头部启动日志>

[... tool output trimmed: omitted 45,210 characters (~1,280 lines) ...]

<从换行开始的完整错误堆栈与退出码>

开源协议

MIT © Jaylor Wang