DeepSeek Harness 的输入冗余剪枝——送进模型前剪掉重复/冗余 token(layer ②)。
安装
# GitHub 源码(首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试)
dsh plugin --profile web add github:WODE25500/dsh-token-rtk
装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码,权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络,工具审批管不到它。GitHub 来源的插件还会在安装时执行构建脚本——pnpm 默认拦截,所以安装可能停在 ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED 或 ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS;dsh 会打印出需要添加的确切键名,把它加进该 profile 的 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 下,重跑一次即可装上。放行构建本身就是一次信任判断:请只安装可信来源,并尽量锁定 commit(github:owner/repo#sha)。
README
Input redundancy pruning — drop repeated/redundant tokens before they reach the model. — 一个 DeepSeek Harness (dsh) skill,四层省 Token 家族的第 rtk 层。
输入冗余剪枝——在送进模型前砍掉重复/冗余 token。剪掉啰嗦日志、重复告警、整份文件粘贴、信号周围的噪音,只为需要的信号付费。
家族:dsh-token-skills 包含全部四层 — handoff、rtk、headroom、caveman。
安装
dsh plugin --profile web add dsh-token-rtk
然后调用 skill: dsh-token-rtk.
上游
基于/引用 https://mintlify.wiki/rtk-ai/rtk/faq。本仓库是 DSH 适配 — 一个薄 skill,不重造引擎。
许可
MIT
链接
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