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@imnpc
配合 omo 非常合适，当然我的 omo 也裁剪过，开始会话上下文只有 9%，我记得原来是 15%左右。你不用避免压缩出现，acp 会一边工作一边压缩，类似于 c 语言手动垃圾回收，实际上没有费太多 token ，因为 95%以上是命中缓存的？我修了 dcp 的 bug ，原版会卡一个点导致命中率很低。

5 月 20 日

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@zbinlin
看情况，第一种情况压缩大多数合并最近的消息，这时候基本 95%以上命中率，大多数是这个情况，因为模型不会等 45%才压缩，而且每个会话都考虑压缩，我问过为啥，他说他觉得早压缩更好。第二种情况，到达 45%以后的压缩，这时候会比较大，但是一般会压缩到 16%左右，这 16%有概率全新，有概率旧的。达到 45 ％的情况不多，只有 10%。第三种，如果没用这个插件的时候，到 80%多外部模型压缩，然后到 16 ％，这个时候和第二种情况差不多，但是如果你上下文比较多，会频繁 full 压缩，实际上更加费 token

5 月 20 日

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@Zeaxion 暂时不能，我在考虑如何迁移过去。迁移好了通知你

5 月 20 日

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@songray 这种依赖模型自主性的方式，一定会碰到各个模型的差异... 建议配合 gpt5.4 以上，glm5.1 以上使用，qwen3.6 我试过，大概还可以。

5 月 20 日

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@tlerbao 1.opencode 本身就带自己的压缩吧是的自带压缩，但是一旦触发压缩，基本上关键上下文丢一大半，没办法持续工作。
2.还有现在 gpt5.5 这种是不是都模型侧压缩了，账号好像有 compact 属性呢。任何外部压缩效果都不如当前模型好。
3.不用国产垃圾模型，你这插件在洋人模型下有效果吗？你觉得 glm5.1 垃圾你的事情，我是 codex 换 glm5.1 的。

5 月 20 日

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回复 1 楼，我后面又拆分了 20 个 issue ，作者看都不看给我关闭了 https://github.com/Opencode-DCP/opencode-dynamic-context-pruning/issues/537