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opencode-context-pruner

hoshinodis/opencode-context-pruner

基于 Jev 校准判断的 OpenCode 逐字上下文剪枝。

README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月25日,不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。

这是什么

一个 OpenCode 插件,从发往模型的请求中剪除过期的工具调用与结果,保留的消息保持逐字不变。面向工具输出堆积、上下文变长的长编码会话。

它怎么用 Jev

在 compaction(可选 context)钩子上,每个工具调用得到两个 noul 问题:是否保留调用?是否保留结果?每批最多 32 个调用。决策(keep / drop_call / drop_result)应用到克隆的请求视图;结果按 tool_use_id 缓存,出错时 fail-open。

用到的原语:noul

值得抄的做法

用校准的 noul 问题逐个判断工具调用/结果对,并按 tool_use_id 缓存结论,使无新调用的请求不发起 Jev 请求。

怎么试

opencode plugin add opencode-context-pruner,然后 export TYPESAFE_API_KEY=...

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

README 片段的模型判断

项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符;没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出,并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期,不是源码审计或运行验收。

模型与判定日期

收录门禁
jev-1.14.0
项目信号
jev-1.14.0
项目分类
jev-1.14.0
模式标签
jev-1.14.0

证据

这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及,≤ 0.40 表示未检出,中间为未判定;都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验,「推荐」题筛的是学习案例 Top 10,不是内容质量合格与否。

  • Jev 是项目的核心在材料中检出0.89
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.33
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
  • 给出了实测数字片段中未检出0.02
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.95
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.25
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.10
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.04 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.99
信号
Jev 是项目的核心0.89展示了 System One 用法0.33写了怎么处理不确定0.04给出了实测数字0.02是能跑起来的工具0.95学习案例 Top 10 候选信号0.25是模型本身的复刻0.1000.51解决的问题够普遍(0–2)1.04 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
常开常闭0.95问卷0.91黑匣子0.90记分卡0.62预问0.58信号灯0.56盲审0.41漏斗0.37恒温器0.3600.51

无判定区(0.40–0.60)

各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年10月25日 读 README 写成。