@zostaff：这篇论文彻底改变了我对会话压缩的看法：建模DAG -> 快照 -> 分支 -> 修剪结构…

这篇论文彻底改变了我对会话压缩（session compaction）的看法：

将 DAG 建模 -> 快照 -> 分支 -> 结构性修剪 -> 逐字保留

以下是五步蓝图：

建模 DAG：会话历史并非线性日志，而是版本化状态——一个包含快照和分支的有向无环图。

快照：累积的理解、架构图谱、权衡取舍、代码库约定，都以命名状态的形式被捕获，而不是在窗口溢出时被淹没丢失。

分支：快照可在独立的并行会话中复用，上下文可被分叉（fork），并保留谱系追踪。

结构性修剪：一种三遍算法，剔除机械性冗余、原始工具输出、base64 图片、元数据，而非意义本身。

逐字保留：每条用户消息和助手回复都原封不动地保留，修剪在结构上是无损的。

核心洞察在于：原生自动压缩（autocompaction）会把会话中累积状态的 98% 压成一段简短的摘要，而整个会话过程中获得的每一点理解都随之丢失。

在 76 个真实编码会话中，该方法平均削减了 20% 的 token，在重度会话中最高可达 86%，而在提示缓存（prompt caching）下，混合型会话在 10 轮之内即可达到盈亏平衡。

先读这个，再看下面的文章。