DoboCache

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DoboCache v0.4.9

命中缓存 + 白盒报告 —— 每一步都看得见、可复算。

DoboCache 是一个以 stdio 方式挂载的 MCP Server，作用是在你已有的编码 CLI / Agent 客户端和模型厂商 API 之间，把每一次请求的上下文整理成稳定、可复用、过长会自动补足的前缀，从而让厂商的**前缀缓存（prompt caching）**真正命中；命中与否、命中多少、哪一步做了调整，全部写进本地白盒日志并可随时查询。

先看硬数据：20 次连续请求对照（同一台机器、同一后端模型、同一套参数，只区分挂没挂）

请求端形态	20 次请求 · 不挂载	20 次请求 · 挂载 DoboCache
COD-X：Codex 系编码 CLI（后端模型 GLM，即「厂商 G」）	0.00%（20/20 次全为 0）	98.59%（区间 96.08% – 99.79%，20/20 次命中）
DSH：DeepSeek 官方 Harness headless（后端模型 DeepSeek，即「厂商 D」）	66.00%（这 66% 全部来自它自带的约 2,560 tokens 系统前缀）	96.85%
WBX：本工具自研白盒直连（不做任何前缀处理）	0.00%（结构性零基线：这个请求端本来就没有前缀可命中）	93.09%

读法只有一条：同一形态内部横着比「挂 vs 不挂」。跨形态的对照组不可互比——对照组的高低由请求端自己有没有前缀处理决定，与 DoboCache 无关。 逐次 usage、任务原文、复跑脚本全部随包提供，任何一行都能自己复算 → §四 实测数据

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官方入口声明 DoboCache 的官方代码仓库只有 https://github.com/dobo123123/dobocache 一处，官方发布物只在它的 Releases 页面。 在其他渠道看到同名项目、同名服务或付费版本，均非官方出品。本项目免费，不通过任何第三方平台售卖。

第一次用？请先看 零基础三分钟上手 —— 从装 Node 到验证成功，六步走完，不用懂原理。 装的过程中报错，直接翻 FAQ 的「安装报错速查」，按报错原文查。

装不上、配不通、不知道怎么写配置？先看上面的 FAQ；还不行就到 Discussions 提问（安装类问题不用开 Issue）。

平台支持状态（装之前先看这一节）

DoboCache 是纯 JavaScript 的 stdio MCP Server，包内不含任何原生二进制（.node / .exe / .dll 数量均为 0），因此不存在 ABI 层面的平台锁定。但"能跑"和"验证过"是两件事，本版按实际验证程度如实标注：

平台	状态	验证到什么程度
Windows 10 / 11（x64）	✅ 主打平台，已真机验证	真机端到端跑通：本组实验 20 次连续请求对照（含真实 MCP 客户端挂载 + 厂商 usage 校验）、便携包解压即跑冒烟、全量 95 项测试通过、日志落盘实测 %LOCALAPPDATA%\DoboCache\logs
Linux（x86_64）	🟡 容器环境已实测（非桌面真机）	2026-11-04 在 Docker linux/amd64 + Node 官方 Linux 镜像内对发布包做真实运行：解压即跑、initialize/tools/list 返回合法、9 个工具全在、cf_judge 命中、cf_inject 返回 prefixReady=true、日志按 ~/.local/state/dobocache 落盘、XDG_STATE_HOME 生效、DOBOCACHE_LOG_DIR 优先级最高、只读目录降级不崩溃、Node 16 自检 exit 1。桌面 Linux 真机 + 图形客户端挂载、arm64 仍未验证（细节见 兼容性说明.md 附录 A）
macOS（Apple Silicon / Intel）	🟡 CI 真机冒烟已通过（非长期使用验证）	CI 的 macOS job 在真实 Mac 机器上跑通：npm ci → tsc → eslint → vitest → MCP stdio 握手（initialize + tools/list 恰好 9 个工具）+ 日志目录断言（必须落在 ~/Library/Logs/DoboCache 且 logDirSource=platform）。Apple Silicon（macos-latest）与 Intel（macos-13）两个架构都在矩阵内，最近一次全绿见 Actions。仍缺：真实桌面客户端（如各类编码 CLI）挂载后的长会话实测

我们把边界说清楚：

1. Windows 是主打平台，也是唯一做过真机端到端验证（真实客户端挂载 + 厂商 usage 回读）的平台；
2. Linux 已在 linux/amd64 容器环境做过真实运行验证（协议链路 + 日志 + 只读降级 + Node 版本自检），但桌面发行版的图形客户端挂载、arm64 仍未验证；macOS 侧 CI 已在 Apple Silicon 与 Intel 真机跑通冒烟链路，但没有做过桌面客户端的长时间会话实测。因此 macOS 只写"CI 冒烟已通过"，Linux 只写"容器已实测"，都不写"完整支持"；成功率我们没有真实数据，不做任何百分比承诺；
3. 欢迎反馈后修：在 Linux / macOS 上跑通或跑挂，都请反馈。我们不把这些平台当作"理论上没问题所以不用管"。

反馈渠道

渠道	怎么用
GitHub Issues（推荐）	标题带 [platform: macOS] 或 [platform: linux]；正文附 node -v、uname -a（macOS 用 sw_vers）、cf_report 返回的 logDir / logDirSource、完整报错原文
私下联系（非公开）	安全类问题请走 SECURITY.md 的私下上报渠道（GitHub Security Advisories），不要在公开 issue 中披露；一般问题走 Issues 即可。本项目当前不公开电子邮件地址，以避免维护者个人邮箱被骚扰、撞库或用于社工攻击
自查（反馈前先看）	release/FAQ-使用须知.md §三（日志在哪）与 §七（prefixReady=false 怎么办），可解决大部分"看起来没生效"的问题

反馈时不要把提问原文粘进 issue：日志已脱敏（req-<hash> / sid-<hash>），贴日志片段足够定位问题。

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一、它解决什么问题

现代厂商 API 都提供前缀缓存：请求开头部分如果与上一次完全一致，这部分 token 按缓存价计费，不再全价重算。但真实对话里前缀经常"差一点点"：

• 系统提示词顺序不稳定、拼接顺序每次不同；
• 历史消息被裁剪后长度对不齐缓存块边界（常见是 128 token 对齐）；
• 前缀长度小于厂商的最小缓存门槛，压根不进入缓存；
• 重复指令、重复文档块让前缀越来越长却越来越脏。

任何一处不一致，缓存就整个失效——你以为在用缓存，其实一直在全价重算。DoboCache 就是把这些"差一点点"逐条修掉，并且把每一步的调整原因写清楚，让你能自己核对而不是只看一个漂亮数字。

二、九个可调用的工具（8 个业务工具 + 1 个 ping 健康检查）

server 共暴露 8 个业务工具 + 1 个健康检查（ping），均为 stdio 本地调用，不联网、不上传：

工具	作用	是否写盘
cf_judge	命中判定：关键词分层（实体锚词/意图修饰词）→ 三层匹配 → 时效衰减 → 负向过滤，输出可解释证据（hit / score / evidence / matched）	记白盒日志
cf_tier	价值分级准入：提纯去噪 → A/B/C 分级 → 按预算从高到低填充，输出准入列表与丢弃明细	否
cf_inject	记忆提纯注入：把上下文整理成稳定前缀（去重 → 128 token 对齐 → 过门槛补足），返回可直接发送的 prefix / tail	记白盒日志、冻结会话前缀（内存）
cf_warmup	预热：正式请求前显式调用一次，用冻结前缀构造最小占位请求，触发厂商前缀缓存建立（会产生少量计费，需自行发一次 LLM 请求）	否
cf_report	白盒累计统计：累计命中率、原始/优化 token、按会话聚合（per_session），并回传日志实际落点 logDir / logDirSource；加 source="disk" 时改为从本地日志重新聚合（跨进程、跨天累计，客户端重启不清零），days=<n> 限定只读最近 n 天	否（读日志）
cf_meter	请求计量快照（token 计数与计价相对值，不含任何请求正文）	否
cf_prune	工具输出确定性修剪：去重行、压缩空白、行数/字符数双上限，返回修剪前后体积比	否
cf_normalize	结构化结果归一：字段裁剪 + 稳定排序，返回不含原文的键值（nk-<16 位 hash>）	否

典型参数：cf_inject(reset=true, sessionId=<你的会话标识>, minPrefixTokens=<目标厂商门槛>)。

参数在协议层做类型与范围校验（如 threshold ≥ 0、topK ≥ 1、maxChars ≥ 1、maxTokens > 0），越界会返回标准 -32602 校验错误并指明字段，不会静默生效。

三、版本说明（请先读这一节）

v0.4.9 = 发布通道切换版。npm 已公告自 2027-01 起限制「可绕过 2FA 的长寿命 token」直接发布，本版把发布通道整体切到 GitHub Actions OIDC Trusted Publishing：打 tag 时由 GitHub 签发短期令牌、npm 侧校验后直接收包，仓库与其设置里不再存放任何发布密钥，产物附带 provenance 签名、可追溯到具体 commit 与工作流运行。代码与缓存核心零改动，行为与 v0.4.8 逐字节一致。

项目	说明
承接	v0.4.7 的日志边界（单文件 10MB 轮转 + 默认保留 7 天）、cf_report 的 source="disk" 读盘聚合、cf_prune 口径澄清全部保留；更早的 v0.4.4 minPrefixTokens 修复与日志隐私脱敏（requestId → req-<8 位 hash>；sessionId → sid-<8 位 hash>；cf_normalize 键 → nk-<16 位 hash>）也仍在
本版改动	① 对照图不再破图：两张对照图（命中率对照 / 三种请求端形态）改用 raw.githubusercontent.com 绝对地址，npm 包页面可直接显示出来；② 文档链接不再 404：根 README 里 9 处指向包内文档的相对链接（零基础上手 / FAQ / 兼容性说明 / SECURITY / LICENSE / 英文版 / 中文版）改为 GitHub 绝对地址，在 npm 页面上点击即可跳转；③ 便携包内文档保持原样：release/README.zh.md、README.en.md 继续用同目录相对路径——包内文档与图同目录，解压后离线也能看，两套路径各司其职
命中相关代码	无代码改动。缓存核心（前缀冻结 / 对齐 / 分级准入 / 判定逻辑）与 v0.4.7 一致，dist 行为逐字节相同，仅 serverInfo.version 随版本号更新；默认档位下 cf_judge / cf_inject 返回只有一段 JSON、不含卡片
冒烟验证	MCP stdio 冒烟通过（2026-11-07 本机 win32 实跑）：serverInfo.version = 0.4.9、protocolVersion = 2024-11-05、9 工具齐全（ping/cf_judge/cf_tier/cf_inject/cf_meter/cf_warmup/cf_report/cf_prune/cf_normalize）、cf_judge 真实调用落盘成功（dobocache-2026-11-07.log.jsonl）、cf_report 返回 logDir / logDirSource（实测 calls=1、hitRate=80）
测试	95 / 95 通过；tsc --noEmit 零报错；eslint src test 零告警
平台验证	Windows 真机端到端已验证；Linux 已在 linux/amd64 容器内实测运行（协议链路 / 9 工具 / 日志分支 / 只读降级 / Node 版本自检，见「平台支持状态」与 release/兼容性说明.md）；macOS 侧 CI 在 Apple Silicon 与 Intel 真机跑通冒烟链路（握手 / 9 工具 / 日志目录 / 构建与单测），桌面客户端长会话未实测
不宣称	本版不是性能提升版，也不是功能版。命中率与 v0.4.7 / v0.4.4 完全相同，请勿把本文任何数字读成「新版本更高」

为什么会有 v0.4.3：v0.4.2 正式包里，injectIncremental 第 4 步 topUpPrefixToMin(...) 之后缺少 prefix = topUp.prefix;，导致补足结果没有接回、参数形同虚设。DeepSeek 系默认门槛低（295），正常前缀本就够长，所以一直没暴露；GLM 系真实门槛 1806+，必须靠补足才能过线，一补不上立刻露馅——这就是回归用 GLM 系做回归的原因。v0.4.3 补上了这一行。

四、实测数据（20 次连续请求对照）

本组实测：同一套 20 次递进式连续话题。请求端为 COD-X（Codex 系编码 CLI），后端模型接 GLM；白盒引擎以 stdio MCP 挂载 DoboCache；同一台机器、同一后端模型、同一套参数，只区分"挂载 / 不挂载"。这一形态一共跑了两轮完整 20 次（组 7 / 组 8），两轮挂的是不同版本——逐轮对比见本节末「两轮 20 次同口径复跑」。

代号一览（写成能认出来的样子，不做过度匿名）

代号	是什么	后端模型
WBX	本工具自研的白盒直连请求端（不是任何官方客户端），故意不做任何前缀处理，专门用来测零基线	—
DSH	DeepSeek 官方 Harness 的 headless 模式	DeepSeek
COD-X	Codex 系编码 CLI	GLM（智谱）

早期档案里把模型厂商记作「厂商 D」（DeepSeek）/「厂商 G」（GLM），本文起统一写成厂商名本身，读表时不必再猜。表中只报命中率与相对比例，不报任何金额；成本相关字段按 §六 的计价系数折算相对值。

指标	对照组（不挂载）	实验组（挂载 DoboCache）
20 次请求命中率均值	0.00%（20/20 次全为 0）	98.59%
区间	—	96.08% – 99.79%
零命中请求数	20 / 20	0 / 20
前缀就绪（prefixReady=true）	—	20 / 20
实际生效门槛 effectiveMinPrefixTokens	—	3450（= 3000 × 1.15，配置已生效）

为什么对照组读到 0 —— 因果链就三句话

1. 每轮请求的头部都被注入了不同的随机噪音，所以两轮之间开头的第一段就不一样；
2. 厂商前缀缓存只认"与上一次完全一致的开头"，开头一变，已建立的那段缓存整段作废，本次请求从头到尾都按未命中算；
3. 20 轮里每一轮都这样漂移，于是 20/20 次读数都是 0，均值自然 0.00%。

所以这 0 不是"厂商缓存不行"，也不是"对照组被故意做坏"，而是前缀不稳时前缀缓存的真实表现。本组的 0 与 WBX 的 0 成因不同：WBX 是结构性零基线（那个请求端干脆不做任何前缀处理，天生没有可命中的前缀）；COD-X 组是噪音压力下的零（前缀本来可以有，被漂移打散了）。两者都不是 DoboCache 的作用结果，只有同一形态里"挂 vs 不挂"的差才是。

关键读法，请连同三条一起看：

1. 对照组每次都注入了不同的随机噪音制造前缀漂移，所以 20 次全 0——这不是"对照组很差"，而是"前缀一变，厂商前缀缓存就整段失效"的真实写照；
2. 实验组 20 次全部命中，前缀 prefixTokens 稳定落在 3456–4480，每一次 prefixReady 均为 true；
3. 命中率是单次请求输入内部的缓存命中占比，不是绝对 token 节省量。两组输入量本就不同（对照组输入随请求次数从 39 累积到 2738 tokens，实验组稳定在"前缀 + 尾部"），因此不可跨组直接换算成绝对 token 数，也不要在不同实验之间横向混比。

把视角拉高一层：不挂载并不总是 0%。 命中率不是只由"挂不挂"决定，请求端自己怎么构造请求，决定了对照组的起点。同一套挂载逻辑换到三种请求端形态各跑 20 次：

先把三个请求端分别是什么讲清楚——对照组起点之所以差这么多，全在这里：

形态	请求端是谁	请求端自身是否做前缀处理	对照组为什么是这个数
A · WBX 白盒自研直连	DoboCache 自研的白盒测试底座（为跑对照实验自己写的直连请求端，不是任何官方客户端）	不做，一点都没做：不构造前缀、不预热缓存、不复用会话，每轮只发「任务原文 + 随机噪音」	20 次累计命中 0 / 28,846 tokens。请求端手里没有任何可复用的前缀，基线因此恒为 0.00%，属结构性零基线，不是"缓存被打崩"
B · DSH DeepSeek 官方 Harness headless	DeepSeek 官方客户端（headless 模式），后端模型 DeepSeek	做，且由客户端与厂商侧共同保证：每次新会话固定注入约 2,560 tokens 的厂商全局系统前缀	20 次累计命中 51,200 / 77,576 tokens = 66.00%；51,200 正好等于 2,560 × 20，可自行验证这 66% 全部来自官方前缀，与 DoboCache 无关
C · COD-X Codex 系编码 CLI	Codex 系编码客户端，后端模型 GLM（智谱）	不固定：无全局系统前缀，只有历史长前缀恰好稳定时才偶发命中	组 8 全 20 次为 0；组 7 仅 R10 / R20 自然命中，逐次均值 9.87%

一句话讲明白：A 的 0% 是"这个请求端本来就没有前缀可命中"（我们自己搭的底座，故意什么都不做，用来测零基线）；B 的 66% 是"官方客户端自带前缀垫在下面"。两者都不是 DoboCache 的作用结果。 这三个起点只说明一件事——对照组的高度由请求端自身的前缀处理能力决定。所以本表只能横着读同一形态内的「挂 vs 不挂」，不能竖着比"谁的对照组更高"，更不能把跨形态百分比相减当作本方案的提升幅度。

请求端形态	版本 · 实验来源	对照组（不挂载）	实验组（挂载）	说明
A · WBX 白盒自研直连	v0.4.0 · 实验 031	0.00%	93.09%	自研白盒底座，未做任何前缀处理（结构性零基线）
A · WBX 白盒自研直连	v0.4.2 · 实验 032	0.00%	91.89%	同上
B · DSH DeepSeek 官方 Harness	v0.4.0 · 实验 033	66.00%	96.85%	请求端自带约 2,560 tokens 全局系统前缀缓存；对照组随噪音累积由 84.27% 劣化到 54.54%
B · DSH DeepSeek 官方 Harness	v0.4.2 · 实验 034	68.09%	95.91%	同批对照组基线同样来自厂商系统前缀缓存；实验组每轮未命中压至 135–426 tokens
C · COD-X Codex 系编码 CLI（后端 GLM）	v0.4.2 候选修复构建 · 组 7	9.87%	90.58%	对照组 18/20 次为 0，R10/R20 因长历史前缀自然命中
C · COD-X Codex 系编码 CLI（后端 GLM）	v0.4.3 · 组 8	0.00%	98.59%	即上表本组主数据

三条读法：

1. 形态 B 的 66%–68% 不是 DoboCache 的功劳，也不是"提升幅度小"——那是请求端自己就挂了全局系统前缀缓存，对照组天生占便宜；而它随噪音累积一路劣化（84.27% → 54.54%），恰恰说明这种请求端的缓存同样脆弱；
2. 三种形态的对照组起点从 0% 到 68%，差别全在请求端怎么构造请求，跨形态的对照值不可互比；唯一可比的是同一形态内部的"挂 vs 不挂"；
3. 挂载后三种形态都落在 90%–98%，说明"静态前缀复用"这件事与请求端形态无关，不是某一家请求端的特例。
4. 口径提醒（比数字本身更要紧）：形态 A / B 是「20 次请求累计口径」（累计命中 tokens ÷ 累计 prompt tokens），形态 C 是「20 次逐次请求命中率的均值」——两种统计算法不同，跨形态只能看量级，不能拿百分比互相加减；同一形态内部的「挂 vs 不挂」才是同口径对比。

两轮 20 次同口径复跑：后一版强在哪

COD-X 这一形态跑了完整两轮，每轮 20 次，两轮只差挂载的版本——这是本项目唯一一组「同形态、同任务、不同版本」的对照：

轮次	挂载版本	对照组（不挂载）	实验组（挂载）	20 次里出现异常读数的次数
组 7	v0.4.2 候选修复构建	9.87%	90.58%	3 次（53.08% / 85.53% / 0.00%）
组 8	v0.4.3	0.00%	98.59%（96.08% – 99.79%）	0 次

两轮的对照组构造完全一样（每轮开头注入不同随机噪音，故意让前缀漂移），所以「组 7 = 9.87%、组 8 = 0.00%」不是"版本越高、不挂载越差"，只是噪音本身的随机性：

• 组 7 里 R10、R20 两次，历史已累积到 10 轮 / 19 轮，长历史前缀足够长，厂商侧缓存自己对上了，读到 99.27% / 98.10%；其余 18 次被打散读 0，20 次平均才 9.87%；
• 组 8 那 20 次的噪音把前缀全部打散，次次为 0，均值 0.00%。

那么"后一版更强"强在哪——三件具体的事，都不是把均值往上抬：

1. 抖动清零：组 7 的 20 次里有 3 次被厂商侧抖动打到 53.08% / 85.53% / 0.00%；组 8 的 20 次一次抖动都没有，prefixReady 20/20，区间收在 96.08% – 99.79%；
2. 下限抬升：最差的一次读数从 0.00% 抬到 96.08%。缓存工具真正影响体验的是"偶尔一次完全没吃到"，这一项从有到无；
3. 真实缺陷被修掉：v0.4.3 补回了 injectIncremental 里 topUpPrefixToMin(...) 之后缺失的 prefix = topUp.prefix;——补足结果之前根本没接回下游，参数形同虚设。DeepSeek 系默认门槛低（295），正常前缀本就够长，所以一直没暴露；GLM 系真实门槛 1806+，必须靠补足才能过线，一补不上立刻露馅。这也是本套回归一律挂在 COD-X + GLM 上跑的原因：它是最严的那道门。

同时把话说全：剔除抖动轮次后，两版的稳定段是持平的——组 7 剩下 17 次均值 98.41%，组 8 同位置剔除后 98.57%，只差 0.16pp。所以请不要把「90.58% → 98.59%」读成"版本升级带来 8 个点提升"；版本迭代真正在做的是把"稳"从偶发变成每次、把"会掉到 0"变成"掉不下去"，稳定段的命中水平既没注水，也没夸大。逐次对照见 release/testdata/hitrate-regression-report-20261103.md 第六节。

这两个数还反过来说明一件对本工具"不算功劳"的事：厂商自带缓存本身很好用——只要前缀稳定，它能吃到接近 99%。 全程的卡点只有一件事：前缀稳不稳。DoboCache 做的是把前缀稳定下来、让"稳"发生在每一次请求上，不是凭空制造命中。所以「不挂载 0%–9.87%」是压力条件下的读数，既不是"厂商缓存很差"，也不该被读成"挂上就从 0 涨到 98 个点"。

统一口径：不挂载约 0%–68%（随请求端形态浮动），挂载后 90%–98%。表中每一行都能落到实验档案的实测记录上（实验 031 / 032 / 033 / 034 与组 7 / 组 8），并与汇总 CSV 的 source_exp / recompute_file 字段一一对应：release/testdata/hitrate-multi-platform-summary-20261105.csv——形态 A / B 的分子分母以 token 列同表落盘，形态 C 为逐次均值、逐次数据在同目录，任一行都可自行复算。逐次曲线与重绘图脚本见 release/scripts/hitrate-comparison.py。本表不含任何估算值或取整凑数。

关于测试规模：一句实话

这套数据来自 8 组对照实验，正式组每组 20 次连续请求，另有两组 5 次、10 次的前期门槛探测。

但要先把边界讲清楚：这些测试的单次请求体量都很小——每轮输入是同一份 AI 资讯盘点话题，前缀几百到数千 tokens，任务原文与逐次 usage 都在 release/testdata/，谁都能自己算一遍。

我们没有测「特别长的长任务」：单轮上万 tokens 的长文档问答、整个代码库的分析、几十轮的超长会话，都不在样本里。缓存前缀复用在这种体量下是否一样成立，我们没测过，也不打算替它下结论。

如果你手上正好有这类长任务，欢迎自己挂上去跑一遍再回来说话——把逐次 usage 记下来，比我们的任何承诺都有用。这也正是我们把逐次数据、任务原文、复跑步骤全部放进包里的原因：让你能自己验证，而不是只能信我们。

五、白盒报告：每一步都看得见

每次 cf_judge / cf_inject 之后，白盒日志会记录这一步做了什么、为什么做、效果如何。下面是一条按当前口径（v0.4.9）输出的记录示例：

{
  "requestId": "req-1b0ff98f",
  "ts": 1793709231484,
  "reqIndex": 2,
  "promptChars": 36,
  "rawTokens": 201,
  "optimizedTokens": 4096,
  "hitRate": null,
  "savedTokens": 0,
  "savedPct": 0,
  "changes": [
    {"kind": "align128", "label": "前缀 128-token 对齐：减少尾部部分命中", "detail": "追加 98 个对齐块"},
    {"kind": "topup",    "label": "前缀过门槛补充：达到最小有效缓存长度", "detail": "补充 63 块（高价值片段/文档块）"},
    {"kind": "scenario", "label": "首条请求或缓存为空：轻量约束放行自由回答"}
  ],
  "note": "cf_inject：原始 201 tokens → 优化后 4096 tokens（前缀 4096 + tail）；实际门槛 3450 tokens。",
  "sessionId": "sid-b6ca1662",
  "scenario": "first",
  "mode": "rebuild",
  "alignBlocks": 98,
  "prefixTokens": 4096
}

三类常用对照能力都在：第几次请求（reqIndex）、是否同一提问（req-... 相同即同一提问）、每一步动了什么（changes[] + note）。内容本身不落盘。

记录里 hitRate 为 null 表示本次请求未判定：cf_inject 处在注入阶段、请求尚未发出，且调用方没有把厂商返回的缓存 usage 回传给 DoboCache，本机就无法得知真实命中率——此时如实记 null（未判定），不再写 0。看到 null 不要读成"命中率 0%"：要得到可判定的命中率，请在 cf_judge / cf_inject 里带上 hitTokens / missTokens（取自厂商 usage 的 prompt_cache_hit_tokens / prompt_cache_miss_tokens）。累计统计用 cf_report 查看。详见 FAQ-使用须知.md 第一节。

白盒报告默认关闭（v0.4.6）

白盒报告卡片是给你看的，但它写进对话上下文就要占 token（每张约 300+ tokens，每次工具调用都可能带一张）。因此从 v0.4.6 起：

• 默认（quiet）：报告只写本地日志，不随工具返回，不占对话 token；
• 想看累计数据：随时调 cf_report，它读本机日志、不产生额外 token；
• 想看每次的详情：设环境变量 DOBOCACHE_WHITEBOX：
  • once —— 下一次调用返回一次详情，之后自动回落 quiet（适合临时排查一次）；
  • always —— 每次调用都带详情（适合正在做对照实验，代价就是每张卡的 token）；
  • quiet —— 关闭（默认值，等价于不设）；
• 首次运行提示：本机第一次跑时会给一条一次性提示（告诉你白盒在哪、怎么开），之后永不再出。

档位	是否随调用返回报告	占用对话 token	适用
quiet（默认）	否，只写本地日志	无	日常使用
once	只返回一次，随后自动回落 quiet	一次性	排查"到底有没有生效"
always	每次都返回	每次约 300+ tokens	做对照实验、需要逐次读数时

一句话：平时不用管它；需要证据时用 cf_report（不花 token），需要看单次细节时再开 once / always。

六、安装与挂载（三种启动写法）

1. 从 Releases 下载 dobocache-v0.4.9-portable.zip 并解压（内含 dist 与仅生产依赖的 node_modules，无需 npm install；包内不含任何原生 .node 二进制，换机器换平台不会因 ABI 不匹配崩掉）；不想下载也可以用下文写法 B / C 从 npm 装；
2. 在你所用客户端的 MCP 配置里加一个 stdio server（下面三种写法任选其一）；
3. 重启客户端，确认工具列表里出现 9 个（ping + cf_judge / cf_tier / cf_inject / cf_warmup / cf_report / cf_meter / cf_prune / cf_normalize）。少任何一个都说明 server 没起来，先看客户端日志里的 stderr。

前置条件：Node.js 18 或更高。进程启动时会自检，版本过低会直接打印一句中文提示然后退出（不会静默失效）。 通用建议：配置里的路径一律填绝对路径——客户端拉起 server 时不继承你 shell 的当前目录与 PATH，只写 node 或相对路径是最常见的翻车原因。

写法 A：绝对路径 node + 入口 js（推荐）

Windows：

{
  "mcpServers": {
    "dobocache": {
      "command": "C:\\Program Files\\nodejs\\node.exe",
      "args": ["D:\\<解压目录>\\dist\\index.js"]
    }
  }
}

macOS / Linux：

{
  "mcpServers": {
    "dobocache": {
      "command": "/usr/local/bin/node",
      "args": ["/Users/<你>/dobocache/dist/index.js"]
    }
  }
}

• 适用：便携包解压即用、内网/离线机器、客户端以非登录用户或非常规工作目录拉起。
• 怎么找 node 路径：Windows where node；macOS / Linux which node（Homebrew 常见 /opt/homebrew/bin/node、/usr/local/bin/node；用 nvm 的请填具体版本目录下的绝对路径）。
• 该写法不需要 npm、不联网，跨机器最稳。

写法 B：npx -y 一次性运行

ℹ️ 渠道说明：写法 B / C 要求该版本已能从 npm registry 取到。若 npm view dobocache 返回 404（该版本尚未发布，或所用镜像尚未同步），请直接用写法 A（便携包）——功能、内容与日志行为完全一致，不需要改任何配置。

关于仓库内的 server.json：它是提交给 MCP Registry 的条目描述文件，其中 packages[].registryType 只有 npm / pypi / oci 等固定取值（schema 不存在"便携包"这个类型），因此 identifier / version 标注的是 npm 上的发布目标；若 npm 上暂时取不到该版本，一律以写法 A 为准。

{
  "mcpServers": {
    "dobocache": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "[email protected]"]
    }
  }
}

• ⚠️ Windows 上必须写 npx.cmd（"command": "npx.cmd"）。npm 在 Windows 上只安装 npx.cmd，没有 npx.exe，客户端 spawn("npx") 会直接报 ENOENT——这是 MCP 客户端在 Windows 上最高频的报错。
• macOS / Linux 保持 npx 即可；若客户端用非登录 shell 拉起且 PATH 里没有 node，可写死绝对路径（如 /usr/local/bin/npx）。
• 适用：希望自动跟随版本、机器可联网、不想手工解压。
• 前提：该版本能从 npm 取到（npm view [email protected] version 能返回版本号）；取不到时改用写法 A。另外 npx 有本地缓存，升级后行为仍是旧的时，执行 npm cache clean --force 或改用写法 C。

写法 C：全局安装后直接调命令

npm install -g [email protected]

{
  "mcpServers": {
    "dobocache": {
      "command": "dobocache"
    }
  }
}

• ⚠️ Windows 上同样注意扩展名：写 "command": "dobocache.cmd"；若客户端仍找不到命令，直接填全局安装目录下的绝对路径（npm root -g 显示的目录的上一级里的 dobocache.cmd）。
• macOS / Linux 权限报错时：npm install -g [email protected] --prefix ~/.npm-global，配置里填 /Users/<你>/.npm-global/bin/dobocache 绝对路径。
• 适用：一台机器长期固定使用、不想每次下载。升级时重跑 npm install -g dobocache@<新版本> 并重启客户端。

三种写法对照：

写法	需要联网	需要 npm	路径可控性	升级方式	适用场景
A 绝对路径 node	否	否	最高（自己写死）	换包目录/改配置	推荐：便携包、离线、内网
B npx -y	是	是	中（缓存位置由 npm 决定）	改版本号或自动	试用、跟随升级
C 全局安装	安装时是	是	中	重跑 install	单机长期使用

要跑 npm test / npm run lint？ 便携包只带生产依赖，先在该包目录执行一次 npm install 补齐开发依赖（需要网络），再运行脚本。

日志目录（v0.4.4 起不再依赖进程"当前目录"，客户端用任意 cwd 拉起都能写对位置）：

平台	默认日志目录
Windows	%LOCALAPPDATA%\DoboCache\logs（例：C:\Users\<你>\AppData\Local\DoboCache\logs）
macOS	~/Library/Logs/DoboCache
Linux	$XDG_STATE_HOME/dobocache（未设置则为 ~/.local/state/dobocache）

优先级：环境变量 DOBOCACHE_LOG_DIR > 平台默认目录 > <cwd>/data/logs（回退）> 都不可写则不落盘、只在 stderr 提醒一句，进程继续运行。实际使用的目录可在 cf_report 返回的 logDir / logFile 里看到。

日志不会无限长大（默认即生效，不需要你配置）：

• 单个日志文件到 10MB 就滚动成 .1，最多保留 3 份副本（即单日最坏情况约 40MB 上限）；
• 超过 7 天 的旧日志会在当天首次写盘时被清理；
• 清理只认本模块自己的命名（dobocache-YYYY-MM-DD.log.jsonl 与其 .1/.2/.3），同目录下你自己的文件一个都不会动；
• 清理失败（权限、文件被占用等）一律静默跳过，不影响写日志，更不影响缓存主流程；
• 想放宽或收紧，用下面的 DOBOCACHE_LOG_MAX_MB / DOBOCACHE_LOG_KEEP_DAYS；当前策略与实际维护结果可在 cf_report 返回的 logPolicy / logMaintenance 里看到。

目标厂商门槛明显高于默认值时（部分厂商需要 1806+），在 cf_inject 里指定 minPrefixTokens，例如 minPrefixTokens=3000；实际生效门槛为该值 × 1.15（安全余量）。

全部环境变量（都可省略，省略即用默认值）：

变量	作用	默认	说明
DOBOCACHE_LOG_DIR	白盒日志目录	平台标准目录（见上表）	请填绝对路径；填相对路径按 server 进程 cwd 解析，结果不可预期
DOBOCACHE_HIT_PRICE_PER_M	命中计价系数	0.014	用于 cf_meter / cf_report 的成本相对值换算，必须 ≥ 0 的有限数字；填错（如 abc、-1）会回退默认值并在 stderr 提示一句
DOBOCACHE_MISS_PRICE_PER_M	未命中计价系数	0.5	同上
DOBOCACHE_WHITEBOX	白盒报告卡片档位	quiet	quiet（只写日志不出卡）/ once（出一次后自动回落）/ always（每次都出，约 300+ tokens/次）；填其它值会忽略并在 stderr 提示一句
DOBOCACHE_LOG_MAX_MB	单个日志文件上限（MB）	10	超过即滚动为 .1，最多 3 份副本；必须是 1–1024 的整数，填错回退默认值并在 stderr 提示一句
DOBOCACHE_LOG_KEEP_DAYS	日志保留天数（含今天）	7	超期日志在当天首次写盘时清理，只处理本模块命名的日志文件；必须是 1–365 的整数，填错回退默认值
CACHEFORGE_LOG_DIR / CACHEFORGE_HIT_PRICE_PER_M / CACHEFORGE_MISS_PRICE_PER_M / CACHEFORGE_WHITEBOX	旧名兼容别名	—	改名前的变量名仍可用；同名时 DOBOCACHE_* 优先

计价系数请自行改为你的实际合同系数：随包默认值只用于「命中 vs 未命中」的相对值对比（例如 1:36 的差异），不是任何厂商的真实报价，savedUsd / cumSavedUsd 等字段名里的 Usd 只是历史命名，数值含义是"按当前计价系数折算的相对成本"。改系数后统计曲线整体等比缩放，命中率不受影响。

七、隐私：日志里没有你的提问原文

从 v0.4.4 起：

• requestId 只存 req-<8 位 hash>（固定盐 + 64bit 指纹），同文恒同值，不可反推原文；
• sessionId 只存 sid-<8 位 hash>；
• cf_normalize 的返回键只存 nk-<16 位 hash>；
• 新增 round（请求序号，v0.4.6 起日志字段更名为 reqIndex，含义是"本机第几次请求"，与对话阶段无关）与 promptChars（字符数）两个纯数字字段，保留"可对照"能力但不含内容；
• 落盘走字段白名单，后续即使新增字段携带正文，也不会写进日志；
• 日志只存本地，不上传任何服务器；默认落在系统标准日志位置（Windows %LOCALAPPDATA%\DoboCache\logs，macOS ~/Library/Logs/DoboCache，Linux ~/.local/state/dobocache），该目录不随包分发。

前后对照（同一条记录）：

字段	v0.4.3 及以前	v0.4.4
requestId	请综述 2026 年 10 月 AI 领域的主要动态，按厂商和方向分类。::1793718183368	req-ec142df8
sessionId	sample-2026Q4-alpha	sid-8a0a11e6
reqIndex / promptChars	无	1 / 36
其余数值字段	原值	完全相同

⚠️ 历史日志仍需你自行清理：v0.4.4 无法追溯修改旧版本已生成的文件。若你的机器上存在 v0.4.3 及以前产生的 data/logs/*.jsonl（旧版本默认写在"启动时的当前目录"下），其中 requestId 仍是提问原文，请按需删除或归档。

八、客户端兼容性

结论只写有官方文档或明确来源支撑的内容；证据不足的写"未确认"，不做推测。

客户端	stdio MCP	自定义 OpenAI 兼容 base_url	是否强制私有协议	缓存 usage 字段可观测性
Claude Desktop	✅ 支持（JSON 配置）	未确认（文档中无端点配置项）	走厂商自有 API 协议	未确认
Cursor	✅ 支持（.cursor/mcp.json）	❌ 不支持：只能填官方厂商 Key，没有 base_url 字段	无强制，但实际只能用官方端点	未确认
Cline	✅ 支持	✅ 支持（Base URL + API Key + Model ID）	否（/v1/chat/completions）	未确认
Continue	✅ 支持（yaml / json）	✅ 支持（provider: openai + apiBase）	否	未确认
Codex CLI	✅ 支持（~/.codex/config.toml）	✅ 支持（[model_providers] 的 base_url / env_key / wire_api）	可选：wire_api 分 chat 与 responses	✅ 遥测含 cached_token_count（仅 responses）
Gemini CLI	✅ 支持	未确认（Gemini / Vertex 体系）	是（Gemini 协议）	✅ /stats 可看 cached tokens（限 API Key / Vertex）
Cherry Studio	✅ 支持（界面添加 stdio/SSE/HTTP）	✅ 支持（自定义服务商：密钥 + 端点）	否（可选 OpenAI 兼容）	未确认
Trae	✅ 支持（界面填 JSON 或项目级 .trae/mcp.json）	✅ 支持（OpenAI Chat Completions + 自定义请求地址）	否	未确认
Windsurf	未确认	未确认	未确认	未确认

怎么读这张表：

• 挂载（stdio MCP）：上表 8 家中 7 家有官方文档明确写 stdio 配置；Windsurf 无法取证，暂不列入支持清单。
• 请求能否导向你的 OpenAI 兼容端点：明确支持 5 家（Cline / Continue / Codex CLI / Cherry Studio / Trae）；Cursor 不能自定义端点；Claude Desktop、Gemini CLI 的文档中未见兼容端点入口。
• 缓存命中数据在哪看：只有 2 家有文档级证据，且都不是"客户端面板里直接显示缓存命中率"——Codex CLI 是 OTel 遥测字段，Gemini CLI 是 /stats。因此本文不宣称"客户端面板直接显示缓存命中率"。准确表述是：DoboCache 在服务端读取厂商 API 返回的 usage 缓存字段并记录、回传；客户端侧可视化需逐个实测。

完整版（含每个客户端的配置文件路径、格式与 18 条来源链接、未确认清单）见 兼容性说明.md。

九、如何复现

本文所有数字都放在 release/testdata/ 里，可自行核对与重跑：

文件	用途
release/testdata/hitrate-regression-report-20261103.md	本组回归报告：设置、20 次逐次结果、判读标准逐条对照
release/testdata/hitrate-task-inventory-20261103.md	20 次请求任务原文、8 组实验参数、复跑说明
release/testdata/hitrate-testdata-20261103.csv	20 次逐次数据（round,text_type,raw_tokens,opt_tokens,hit_rate,saved_tokens,platform；round 为列名，语义即"第几次请求"）
release/testdata/复跑说明.md	复跑步骤、验收标准、四个常见踩坑
release/scripts/hitrate-comparison.py	用上面三份 CSV 重跑两张对照图的脚本（python release/scripts/hitrate-comparison.py）：hitrate-comparison.png（同形态逐次曲线）+ hitrate-comparison-platforms.png（跨请求端形态汇总）

最短复现路径：

1. 解压 v0.4.9 便携包，MCP 指向 <解压目录>\dist\index.js；
2. 实验组：cf_inject(reset=true, sessionId=<新会话>, minPrefixTokens=<厂商门槛>)，按 20 次任务清单逐次发送；
3. 对照组：同样任务文本，但每次头部注入不同随机噪音（这是关键，见下）；
4. 每次取第二遍请求的厂商 usage（第一遍建缓存，第二遍才是命中读数）；
5. 验收：日志 prefixReady=true、effectiveMinPrefixTokens = 配置门槛 × 1.15；实验组命中率应稳定在 90% 以上，对照组以 0 为主。

⚠️ 复跑必读：对照组若不给每次前缀注入随机噪音，厂商的自动前缀缓存会让对照组也命中，对照就失去意义。这是本套实验最容易做错的一步。

十、已知限制与不承诺项

装在机器上之前，请先把这一节读完。以下每一条都是能力边界，不是待办事项。

1. 命中前提是前缀逐字节稳定，本工具无法替你保证

缓存命中取决于请求前缀（系统提示、工具列表、历史消息顺序、头部字段）是否与上一次完全一致。只要客户端在头部注入时间戳、随机 ID、动态工具集，或历史消息顺序变化，命中就会下降。cf_inject 只能把可控部分整理成稳定形态，不能阻止客户端改动前缀，也无法在客户端已经改动后强行命中。

2. 服务商必须支持前缀缓存并已开启

各家对"最小可缓存前缀长度"有各自门槛（本项目实测口径取"配置门槛 × 1.15"作为有效门槛）。若所用端点不支持前缀缓存、或账号侧未开启，命中率就是 0，本工具不修改服务商行为，也无法在不支持的服务商上凭空产生命中。

3. 只读服务商已经回传的 usage 字段，不做推算

命中相关数字来自厂商 API 返回的 usage 缓存字段。客户端或服务商不回传该字段时，报告里就没有这个数——本项目选择显示"未判定"而不是用字符数估算一个好看的数字。

4. savedUsd / cumSavedUsd 是相对值，不是账单

随包默认计价系数只用于"命中 vs 未命中"的相对对比，不是任何厂商的真实报价，字段名里的 Usd 只是历史命名。真实金额请换成你自己的合同系数后自行折算，命中率不受系数影响。

5. 不做语义缓存，不跨会话复用内容

本工具不代理、不转发、不存储你的提问正文，也不做相似度/语义层面的复用。相同问题换个说法不会被"当成命中"。

6. 传输形态仅 stdio MCP

当前包只提供 stdio 挂载。HTTP / SSE 形态未提供；客户端兼容性表中标"未确认"的项（含 Windsurf）没有官方文档取证，不列入支持清单，也不做效果承诺。

7. 实测规模有限，不是基准测试

第四节数据为 20 次连续请求的对照实验（同形态 + 跨 4 种请求形态），可复现，但不等于你所在场景的预期表现。样本量说明见「关于测试规模：一句实话」。

8. 明确不承诺的事项

不做以下任何承诺：特定命中率数值、特定节省比例或金额、在任意服务商/客户端组合上的效果、与其他缓存方案对比的优势幅度、以及上线后的业务收益。能否命中取决于你的请求形态与服务商策略，本工具提供的是可控的稳定前缀、准入判断和可核对的测量，不是效果担保。

9. 升级或换客户端后需要重新观察

更换客户端、升级版本、修改系统提示或工具列表后，此前建立的缓存前缀即失效，需重新按第九节方式观察。旧版本产生的历史日志不会被自动改写或删除，需自行清理。

十一、常见问题

hitRate 是 null 是不是没生效？第一次请求为什么没命中？日志在哪、怎么读？换机器后要不要清日志？——见 FAQ-使用须知.md。

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口径声明

本 README 及其同批文档遵循同一份对外口径约定：

1. 宿主写清、但不评价：被测请求端与后端模型按可辨识写法标出——COD-X = Codex 系编码 CLI（后端 GLM）、DSH = DeepSeek 官方 Harness headless（后端 DeepSeek）、WBX = 自研白盒直连；写清是谁，是为了让别人能复跑，不代表我们对第三方产品做任何优劣评价；
2. 不报金额：只报命中率与相对比例，不含任何费用数字；
3. 不宣称无对照的提升：v0.4.9 是发布通道切换版，缓存核心与 v0.4.8 一致，对外表述为"命中行为与 v0.4.8 一致"；涉及版本差异时只写可复算的实测事实（抖动次数、下限、稳定段数值，见 §四「两轮 20 次同口径复跑」），不用"更高/更快/更强"这类没有对照的口径；
4. 不混比：不同实验、不同接入方式、不同厂商的数字不横向混比。

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许可证

DoboCache 采用 Apache License 2.0 发布，全文见仓库根目录的 LICENSE，标准文本也可在 https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 查阅。

这意味着：

• 允许商用。你可以在公司内部、商业产品或对外服务中使用、修改、再分发 DoboCache，无需付费、无需授权申请、无需向我们报备。
• 允许闭源衍生物。你可以把它集成进闭源产品，但需保留版权与许可声明，并对你修改过的文件保留变更说明。
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• 保留商标与名称。许可证不授予 "DoboCache" 名称、项目名及相关标识的使用权（见 Apache-2.0 第 6 条）。你可以基于本项目做二次开发与分发，但请勿让用户误以为你的分支、服务或产品就是 DoboCache 官方版本，或声称获得我们的背书。注明"基于 DoboCache"是允许且受欢迎的。

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本项目依赖若干第三方开源包，其许可证与声明保留在各自的包目录中（例如 node_modules/<package>/LICENSE）。这些许可证不受本项目 Apache-2.0 协议的替换或覆盖，再分发时请一并保留。

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版权与声明文件

• LICENSE：Apache License 2.0 标准全文（未做任何修改）
• NOTICE：项目名称、版权年与商标声明（Apache-2.0 第 4(d) 条要求随分发保留）

关于衍生版本的命名：Apache-2.0 不授予商标使用权，因此任何基于本项目的分支或二次开发，不得使用「DoboCache」作为其产品名或服务名，也不得暗示获得官方背书。注明「基于 DoboCache」是允许且欢迎的。