auto-compact
会话级自动上下文压缩插件:回合中每步前 + 回合结束检测上下文用量,超过会话阈值自动 compact,摘要注入上下文后自然继续(DeepSeek Harness / DSH)
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会话级自动上下文压缩插件:回合中每步前 + 回合结束检测上下文用量,超过会话阈值自动 compact,摘要注入上下文后自然继续(DeepSeek Harness / DSH)
DSH 桌面聊天区插件:官方网页聊天、历史采集、直接导入原生工作会话上下文
为 DeepSeek Harness 极简模式增加自动上下文压缩、/compact、/context 和模型主动压缩,解决极简模式长任务无法持续工作的问题。
通用世界书:逐请求提示词插入,无持久化上下文污染,支持索引式条目+模型主动搜索,兼容酒馆。
提示词增强插件:输入框注入强化/还原图标,后台调用隔离 agent 结合对话上下文与仓库知识重写提示词,替换草稿文本(保留 skill 引用记号)
DSH 会话间上下文交接与线程时间线可视化插件:换班写交接条,串成时间线,人和 AI 都能翻
会话级自动上下文压缩插件:回合中每步前 + 回合结束检测上下文用量,超过会话阈值自动 compact,摘要注入上下文后自然继续(DeepSeek Harness / DSH)
DSH插件,以Observational Memory方式管理上下文
快速会话:侧边栏「新会话」下方的即时对话窗口,可选带主会话上下文,保留历史可继续、删除、重命名。
树形任务流:把多步任务组织成目标→任务→子任务三级树,节点完成时由 AI 提交结果,插件随即把该节点的执行过程从上下文里折叠掉,只留下结果。
上下文工程:按层级(规则文件→规格→源码→错误输出→对话历史)主动策划 agent 看到的信息,提升输出质量。受 addyosmani/agent-skills(88k★ MIT)启发。
数据叙事:用可视化/上下文/说服结构把数据变成推动决策的故事。受 wshobson/agents(38k★ MIT)启发。
DSH 插件:给所有非官方(自定义)提供商的模型自动填充模型信息,包括:推理级别、最大上下文、输出上限与图片模态,数据来自 models.dev。
动态AGENTS.md:输入框上方 Dock 的「上下文」下拉多选控件,按工作区维护可勾选的动态上下文规则,注入会话系统提示;同工作区新会话沿用上次勾选;会话开始后仍固定在输入框上方并锁定编辑、解锁需确认。
DeepSeek Harness 上下文自动压缩、手动压缩与溢出恢复插件
日志分析:解析日志文件,提取错误/异常/告警,按签名聚合统计并返回结构化错误清单与上下文
DSH 上下文管理插件:任务边界、项目帧、自动判别与上下文优化(开发中,R2 判别域 P8–P14b1 已施工)
上下文治理一体化插件:/context 命令 + ctx.contextMeter 服务 + 剪枝工具(prune_candidates/apply/expand/guard/stats)+ 两条提醒通道(上下文提醒 / 压缩告警,状态落盘跨重启去重)
元压缩:模型自己决定何时、如何压缩自己的上下文——列 surface、选区间、以自写文本替换;替换走官方 compaction 事务(检查点、配对平衡、可重建)。Meta-compaction: the model directs its own context compaction through the official compaction seam.
DSH 上下文检查点:每步注入真实占用条、模型可显式预约 checkpoint+压缩、压缩后在回合边界执行并自动继续同一任务
DSH 插件:每轮对话调用 typesafe.ai systemone(jev) 做情绪/意图判定,判定结果注入模型上下文,并在「设置 → JEV 情绪分析」里配置 Key 与参数。
自动上下文策展:tool 输出瘦身 + 无效日志清理 + 工作流/记忆钉扎保护 + 先归档后压缩
通过模型上下文协议(MCP)访问苹果官方开发者文档、框架、API及WWDC视频,支持AI驱动的自然语言查询,提供Swift/Objective-C代码示例和技术指南。
DSH 侧枝会话:从主会话派生一条只读分支,每轮追问都用主会话最新的已结算内容重建上下文以继续命中前缀缓存,答案不进入主会话的模型上下文。