这个项目能做什么

Dynamic Context Pruning（DCP）是OpenCode的一个插件，通过管理对话上下文自动减少令牌使用。它提供三种核心策略：压缩（Compress）使用高保真技术摘要替换过时的对话内容，可采用范围模式（压缩连续片段）或实验性消息模式（压缩单条消息）。去重（Deduplication）识别参数相同的重复工具调用，仅保留最近一次的输出。错误清除（Purge Errors）在可配置的轮次后移除出错工具调用的输入，同时保留错误消息。 该插件在不修改会话历史的情况下运行——在向LLM发送请求前，用占位符替换被修剪的内容。配置通过JSONC文件处理，支持项目级覆盖，包括按模型上下文限制、受保护文件模式、受保护工具和可自定义的提示阈值。TUI面板（/dcp）和斜杠命令（/dcp-compress）提供手动控制。提示覆盖可用于高级自定义。 DCP指出，修剪会使提示缓存前缀失效，测试显示约85%的缓存命中率，而未修剪时约为90%，但令牌节省通常超过缓存未命中的成本。该项目处于维护模式，新功能将迁移到Sleev，一个面向多种AI编码工具的本地代理。采用AGPL-3.0-or-later许可证。