prompt-slim

压缩「每一步都重发给模型的工具定义」——不改工具行为，只砍说明文字。

DSH 在每次请求前把当前可见的 80+ 个工具（名称、描述、完整 JSON Schema）整体发给模型，实测约 65 KB。其中大部分是散文式描述，参数结构只占小头。prompt-slim 在 system-prompt/assemble 阶段重写这份工具块：

• 保留：工具名、参数名、type / enum / const / required / items / oneOf 等一切会改变模型填参行为的字段，顺序不变。
• 裁剪：每个描述只留开头的完整句子（在句号、分号处断开），参数描述各自限量；多余空白压成单空格。
• 可逆：原始描述始终在注册表里，prompt_slim_help 可按名字随时取回完整定义。

效果（本机 81 个生效工具实测）

配置	工具块	节省
原始	65492 B（≈18.2k tokens）	—
保守档 200 / 60	43651 B（≈12.1k tokens）	33.3%
默认档 160 / 40 + workflow: 1200	39812 B（≈11.1k tokens）	39.2%
120 / 30	37072 B（≈10.3k tokens）	43.4%
100 / 20	34752 B（≈9.7k tokens）	46.9%
60 / 0（丢弃参数描述）	30000 B	54.2%
0 / 0（只留名字和结构）	26130 B	60.1%

默认档砍掉的几乎都是示例、重复叮嘱和长尾细节：工具的第一句（它做什么、关键约束）和参数的短说明都还在，所以模型仍然知道每个工具干什么、必填什么。160 / 40 之后每往下一档，省下的 token 边际收益变小、误用风险变大；再狠就用 100 / 20，并且配合 prompt_slim_help 让模型按需查全文。

配置

写在 profile 的 cordis.patch.yml：

- insert:
    - id: prompt-slim
      name: dsh-prompt-slim
      config:
        toolDescriptionMax: 160      # 每个工具描述保留的字符数，0 = 全删
        parameterDescriptionMax: 40  # 每个参数描述保留的字符数
        keepTools: []                # 原样透传的工具名
        overrides:                   # 按工具单独放宽
          workflow: 1200
        minTools: 6                  # 可见工具少于这个数就不动
        helpTool: true               # 注册 prompt_slim_help
        logSavings: true             # 节省比例变化时写一条宿主日志
        mode: terse                  # off = 完全关掉

workflow 单独放宽，是因为它的描述本身就是脚本 API 文档（agent() / pipeline() / parallel() / phase()），压到 160 字符会丢掉用法。

安装

1. 取到本目录，链进 profile：

   git clone https://github.com/wsxuyue/dsh-prompt-slim ~/dsh-prompt-slim
   ln -s ~/dsh-prompt-slim ~/.dsh/profiles/web/node_modules/dsh-prompt-slim
   

2. 在 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml 末尾加上面那段 insert。

3. 依赖解析：本目录 node_modules/@deepseek-ai/* 是指向 DSH 安装目录 .pnpm 的符号链接（和 dsh-mobile-shizuku 的做法一致），换机器时重新指向即可。

改动 cordis.patch.yml 会被 loader 热加载，不需要重启 dsh web。

卸载

删掉 cordis.patch.yml 里的 prompt-slim 段即可；工具定义立刻恢复全量，无需重启。

设计取舍

• 不做「延迟加载」网关：deferLoading 只对 Anthropic 有效，openai-compatible 适配器不看这个字段；用 tool_call 代理转发又会把工具调用渲染成嵌套 JSON、丢掉参数校验。压缩文本则是跨 provider 都成立的省法。
• 固定点：压缩对自身输出幂等（已验证），同一份工具集每次产出完全相同的字节，不会因为描述抖动而破坏上游 prompt cache。
• 失败即放行：重写包在 try/catch 里，插件自身出错时原样返回组装结果，绝不让一个提示词优化拖垮一次对话。

自测

node test/measure.mjs test/tools-captured.json   # 结构保真 + 节省比例
node test/plugin.test.mjs                        # 注册、重写、幂等、取回原文