john-walks-slow/dsh-clear-mind ↗★ 0
dsh-clear-mind
Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: mind_map surveys the agent's own context surface (seqs, token weights, clear-boundary markers and the clear-mind playbook), clear_mind replaces a chosen span with a model-written checkpoint through the platform's native compaction transaction, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long. dsh-clear-mind：让模型自主压缩自身上下文——mind_map 俯瞰上下文表面（seq/token/清理边界标记 + 清理手册），clear_mind 把一段对话历史替换成模型自写的检查点（走平台原生 compaction 事务，GUI 可展开审计），上下文涨长或单轮步数过多时主动提醒模型清理。 适合需要自动清理冗余上下文、防止超出模型窗口限制的长对话任务。
설치
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npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:john-walks-slow/dsh-clear-mind配置（可选）
- id: clear-mind
name: dsh-clear-mind
config:
minClearTokens: 1000 # 最小可清理量（启发式 tokens），防琐碎清理
minNotesChars: 200 # 检查点 notes 最短长度
maxNotesChars: 16000 # 检查点 notes 最长长度
selfCollapse: true # 自动折叠 clear_mind / mind_map 调用对
reminderEnabled: true # 主动提醒开关
reminderThresholdRatio: 0.70 # 上下文占模型窗口比例阈值（0.01~1）
reminderThresholdTokens: 0 # 绝对 token 阈值（0 = 仅按比例）
reminderThresholdSteps: 100 # 单轮步数阈值
reminderStepInterval: 25 # 同一轮两次提醒的最小步数间隔
Web 前端可在设置页直接编辑以上全部参数（命名空间 clear-mind），保存即热生效，无需重启；headless profile 无设置服务时自动降级为仅配置文件生效。提醒触发还要求 token 数较上次提醒有增长——静止的会话不会重复打扰。