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[!TIP] 核心理念：flowctx-dsh 不把上下文视为「装满即截断」的缓冲区，而是将一次 AI 编程会话看作一段有纵深的工作记忆——越近的信息越清晰，越远的信息越凝练，但均不被真正遗忘。

flowctx-dsh 在 dsh-compaction-basic 之上做加性扩展：完整继承其压力检测、范围选择、KV-cache 重放、事务管理与溢出恢复能力，仅将「通用摘要」替换为面向软件工程的交接笔记，并新增三项能力。所有扩展均可逐项开关；全部关闭时，其行为等同于仅调整了摘要风格的 dsh-compaction-basic。

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核心能力

flowctx-dsh 提供四项能力，覆盖「工具结果返回 → 历史折叠 → 主动取回 → 工作记忆」的完整链路：

#	能力	Hook / 触发点	作用	默认
1	工程师交接笔记摘要	agent/pre-step（替换提示词）	摘要输出 6 段式交接笔记，专节保留失败路径与逐字标识符，而非通用叙述	✅ 开
2	分层 DAG 摘要	agent/pre-step（另挂一条）	历史后台 fire-and-forget 折叠成分层 summary nodes（leaf 折叠 + condense 逐级压缩），不阻塞关键路径	✅ 开
3	可逆工具结果投影	tools/post-execute	超阈值 tool result 结构化压缩，原文按 hash 存入 CompressionStore，可 byte-exact 取回	✅ 开
4	可编辑工作记忆	flowctx_scratch_* 工具	模型自维护的 <working_memory> 块，注入进入 LLM 的消息流	⚪ 关

配套工具 flowctx_retrieve：按 hash 取回被投影压缩的原文，或按 node id 取回指定层级的交接笔记。

展开查看：各项能力的设计要点

1 · 工程师交接笔记摘要

通用摘要倾向于保留「成功方向」，对已排除的路线一笔带过，易导致 Agent 重走弯路；session id、commit hash、函数名、文件路径等也常被改写为自然语言，引用时出错。交接笔记以固定 6 段结构对这些信息分节保留（详见交接笔记格式）。

2 · 分层 DAG 摘要（后台异步）

与 DSH 原生 Layer 2 的同步压缩不同：agent/pre-step 仅执行一次纯函数规划，真正的摘要 LLM 调用在关键路径之外异步执行，不阻塞当前步骤。同一会话若在摘要过程中再次触发，旧任务将由 generation 计数器与 AbortController 主动取代，避免重复计算。每个 active summary node 作为独立 placeholder 注入，使早期话题各占一节，而非被单条滚动摘要稀释。

3 · 可逆工具结果投影

结构化压缩并非删减：原文存入本地 CompressionStore，上下文中仅保留带 hash 的 marker。大段日志、大文件片段、失败尝试均可折叠，需要时通过 flowctx_retrieve(hash="…") 按字节精确（byte-exact）取回。压缩仅发生在 assemble() 阶段的读时投影，不破坏真实会话，宿主 transcript 始终保留未压缩原文。

4 · 可编辑工作记忆 scratchpad

开启后注册 flowctx_scratch_append、_replace、_rethink 三个工具，模型可主动维护一块 <working_memory>（记录当前目标、待办事项、不可遗忘的关键结果），并在每步注入回消息流。配置 stateDir 后随其余两类存储一并落盘，进程重启后可恢复。

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为什么需要它

AI Agent 处理复杂代码任务时，一种常见的失败模式是：随着对话推进，上下文不断变长、工具输出不断累积，Agent 开始重复搜索、遗忘约束、重走已排除的路线。这通常并非「模型能力不足」，而是上下文窗口管理出现了问题。

DeepSeek Harness 已内置三层递进的上下文管理机制：

这三层能处理大多数场景，但在高强度 coding agent 工作流中各有短板 —— flowctx-dsh 针对性地补上：

DSH 原生短板	flowctx-dsh 的应对
Layer 1 就地裁剪 head/tail，中间内容永久丢失，关键错误行/函数定义可能一起消失	能力 3：投影前先把原文存 CompressionStore，可逆取回
Layer 2 通用摘要丢失失败路径与逐字标识符，工具噪音稀释焦点	能力 1：交接笔记专节保留失败路径 + 逐字标识符
Layer 2 在 pre-step 同步阻塞，长历史每次触发都在关键路径插入一次完整 LLM 请求	能力 2：分层摘要后台 fire-and-forget，不阻塞
Layer 2 触发被动兜底，无法在工具结果刚返回时干预	能力 3：tools/post-execute 即时结构化投影

软件工程任务中的「早期信息」未必已经过时：一条错误日志、一个函数签名、一次失败的 patch、一项隐藏约束，都可能是后续修复的关键。记忆应当渐远，而非骤断。

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三档记忆模型

flowctx-dsh 按信息与当前任务的距离，把上下文分成三档：

记忆层级	处理方式	目标
当前任务	原文保留	刚读到的代码、刚运行的测试、最新需求不丢失
临近历史	结构化压缩（能力 3）	大段工具输出压缩成可恢复引用
更早历史	后台摘要（能力 1+2）	折叠成分层交接笔记，保留失败路径与关键标识符

当前正在进行的工作永不被压缩——Agent 刚获取的代码片段、错误输出会原样进入模型，避免「刚读完即遗忘」；只有距离当前更远的内容，才会被确定性投影或摘要折叠，从而在节省 token 的同时保留可恢复路径。

KV-cache 友好

长上下文不仅成本更高，也会拖慢推理。flowctx-dsh 在以下三个目标间取得平衡，尽可能维持字节稳定的 KV-cache 前缀：

1. 当前任务的原始材料可直接使用；
2. 历史材料可压缩、可恢复、可审计；
3. 上下文前缀尽可能稳定，以提升缓存命中率（采用确定性压缩、分层折叠、读时投影，避免反复重写）。

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DSH 原生集成

以下流程中，标注 [+] 者为 flowctx-dsh 在 DSH 三道防线之上新增的能力：

工具调用返回
    │
    ▼
[第一道] SpillPolicy          超大 tool result → 写磁盘，替换为 head/tail 预览
    │
    ▼
[第二道] ToolResultPruner     超长历史 tool/result 节点 → head+tail 裁剪，中间标记
    │
    ▼
[+] tools/post-execute        能力 3：超阈值 tool result → 可逆结构化投影，
    │                          原文写入 CompressionStore（内存 + 可选 SQLite），
    │                          上下文里留带 hash 的 marker
    ▼
[第三道] BasicCompactionEngine
    │   agent/pre-step：历史 token 超阈值 → LLM 摘要
    │                                           ↑
    │                              能力 1：替换此处的摘要提示词
    │                              → 输出工程师交接笔记而非通用摘要
    │
[+] agent/pre-step（另挂一条 hook）
    │   能力 2：纯函数规划分层 DAG 摘要 → 后台 fire-and-forget drain
    │   （leaf 折叠 + condense 逐级压缩，summary nodes 可选持久化到 SQLite）
    │   能力 4：把 <working_memory> scratchpad 注入进入消息流
    │   → 把 active summary node 作为 placeholder 注入
    ▼
LLM 请求

[+] 工具：flowctx_retrieve      按 hash 取回压缩原文，或按 node id 取回某层交接笔记
    可选 flowctx_scratch_*      能力 4：模型可编辑的 working memory

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工程师交接笔记格式

摘要不再是通用叙述，而是采用固定的 6 段结构：

## TASK / GOAL          当前任务与目标
## WORKING APPROACHES    有效路径
## FAILED APPROACHES     已排除的路线（专节，防止重走弯路）
## KEY IDENTIFIERS       session id / commit hash / 函数名（逐字保留）
## FILE ARTIFACTS        涉及的文件路径（显式列出）
## OPEN STATE            当前未决状态

维度	通用摘要	工程师交接笔记
失败路径	通常丢弃	专节保留（FAILED APPROACHES）
精确标识符	改写为描述	逐字保留（KEY IDENTIFIERS）
文件路径	可能省略	显式列出（FILE ARTIFACTS）
当前状态	混入主体	专节提炼（OPEN STATE）

若被压缩的历史中已存在一条 checkpoint，本次摘要将自动与其合并，以保持单层结构。

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评测

OpenClaw 版（已有数据）

以下数据来自 flowctx（OpenClaw 版） 在 SWE-bench Verified 上的评测（确定性抽取 40 题，覆盖 12 个仓库、跨 3 档难度；对照组为共享会话下开启与关闭 flowctx）：

配置	解决率	平均分	KV 命中率	总 token/题
flowctx 关闭 · 共享	68%	71.1	96.1%	288k
flowctx 开启 · 共享	68%	71.8	93.9%	127k

解决率维持 68% 不变，平均每题 token 从 288k 降至 127k（下降约 56%）。

其目标并非「压缩后使模型能力凭空提升」，而是在不明显牺牲任务质量的前提下，使长会话 Agent 更省、更稳、更少重复计算。

交互式图表（OpenClaw 版）：https://ayou-claw.github.io/flowctx/data/bench/flowctx_bench_zh.html

DSH 版（进行中）

DSH 版的 SWE-bench 评测正在进行中，结果将在此处更新。

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安装

方式一：dsh plugin 命令（推荐）

# 安装到 web profile（headless / tui 同理，换 --profile 参数）
dsh plugin --profile web add flowctx-dsh

将插件加入 profile 的 patch 层：

# ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml
- insert:
    - id: flowctx-dsh
      name: flowctx-dsh

重启：dsh web

方式二：本地开发版

git clone https://github.com/Ayou-Claw/flowctx-dsh
cd flowctx-dsh && npm install && npm run build
dsh plugin --profile web add /绝对路径/flowctx-dsh

随后同样编辑 cordis.patch.yml，加入上述 insert: 块。

验证加载

dsh --profile web --dump-config | grep flowctx

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配置

所有配置项均为可选；未配置时，其行为等同于 dsh-compaction-basic（仅摘要风格不同）。

# ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml
- insert:
    - id: flowctx-dsh
      name: flowctx-dsh
      config:
        # —— 摘要（能力 1）——
        summarizationProvider: ''   # 默认跟随 agent 当前路由
        summarizationModel: ''
        summaryMaxTokens: 0         # 摘要 token 上限，0 = 不限
        thresholdRatio: 0.8         # 压缩触发阈值
        retainRatio: 0.16           # 保留尾部比例

        # —— 分层 DAG 摘要（能力 2，默认开）——
        layeredSummary: true        # 后台折叠成分层 summary nodes

        # —— 可逆投影（能力 3，默认开）——
        projection: true            # 超阈值 tool result 结构化压缩
        projectionThreshold: 1000   # 触发投影的 token 阈值

        # —— 工作记忆 scratchpad（能力 4，默认关）——
        scratchpad: false           # 开启后注册 flowctx_scratch_* 三个工具
        scratchpadMaxChars: 8000

        # —— SQLite 持久化（可选）——
        # 设置后，压缩引用、summary nodes 与 scratchpad 三者共用一个
        # 数据库句柄落盘到 <stateDir>/flowctx.sqlite，进程重启后可恢复；
        # 不设置则退化为纯内存 + TTL（会话内可恢复）。
        stateDir: ~/.dsh/profiles/web/flowctx-state

完整配置项继承自 dsh-compaction-basic，详见 src/config.ts。

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设计属性

flowctx-dsh 是一套可检查、可调参、可恢复的上下文管理层，而非黑盒式记忆插件：

• 本地优先，可恢复——压缩引用存于本地 CompressionStore（内存 + TTL 热缓存）；配置 stateDir 后，压缩引用、分层 summary nodes 与 scratchpad 一并持久化至 <stateDir>/flowctx.sqlite，内存未命中时回落至 SQLite 并回填热缓存。
• 单句柄共享——refs、summary-nodes、scratchpad 三个命名空间共用同一 SQLite 句柄，规避同一文件多句柄带来的并发写风险。
• 不破坏真实会话——不改写宿主 transcript；摘要以加性方式写入 <flowctx-handoff-note>；压缩仅发生于读时投影。
• 不阻塞关键路径——分层摘要以后台 fire-and-forget 方式执行。
• 完整兜底——完整保留 BasicCompactionEngine 的压力检测、事务管理、溢出恢复等逻辑。
• 可主动取回——flowctx_retrieve 允许 Agent 按 hash 取回压缩原文，或按 node id 取回指定层级的交接笔记（重启后自 SQLite 读取）。

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适用场景

flowctx-dsh 适用于以下情形：

• 正在基于 DSH 构建 AI 编程 Agent；
• 频繁运行长会话、多文件、多阶段的代码任务；
• 工具输出量大，prompt token 持续膨胀；
• 不希望以「一刀切截断」的方式牺牲工程上下文；
• 需要本地优先、可审计、可恢复的上下文管理机制；
• 希望研究 Agent 工作记忆、上下文压缩与 KV-cache 友好的投影方案。

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开发

npm install       # 安装开发依赖
npm run typecheck # 类型检查
npm test          # 运行测试（无需外部凭据，129 项通过）
npm run build     # esbuild → lib/index.js

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相关链接

• DSH 版（本项目）：https://github.com/Ayou-Claw/flowctx-dsh
• OpenClaw 原版：https://github.com/Ayou-Claw/flowctx
• 流程演示：https://ayou-claw.github.io/flowctx-dsh/docs/flow-demo-zh.html

AI Agent 的能力不仅取决于模型本身，也取决于它如何管理自己的工作记忆。flowctx-dsh 为 DSH 提供了一种更工程化的答案：当前任务保持清晰，临近历史结构化压缩，更早历史形成交接笔记，所有关键材料始终可恢复。

许可证

MIT