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Das offizielle billion-context-Plugin: ein Kontextkomprimierungs-Plugin für kleine Kontextfenster (ein 100K-Kontext reicht aus), Token-Einsparungen (5× weniger Tokens) und monatelange Einzelsitzungen (Milliarden von Tokens).

Modellgesteuerte Kontextkomprimierung (Active Context Pruning) für DeepSeek Harness: Das Modell entscheidet, wann und was komprimiert wird.

Greift auf die dsh-Web-UI über das LAN zu: HTTP/HTTPS/WS-Weiterleitung plus TLS (selbstsigniert oder benutzerdefiniert); adaptive Brotli/gzip-Komprimierung für HTTP und permessage-deflate für WebSocket; Halb-offenes WebSocket-Sonden verhindert, dass mobile Clients nach dem Hintergrundbetrieb veralten; automatische Starttoken-Injektion ermöglicht LAN-Geräten die Verbindung ohne Token-Kopie; DNS-Rebinding-Schutz + Loopback-only-Upstream-Whitelist.

Gzip-Komprimierung für /api-Antworten, behebt Timeouts beim Laden des Verlaufs bei Remote-/Niedrigbandbreitenverbindungen; überspringt SSE und bereits codierte Antworten.

Automatische Kontextkompression für DeepSeek Harness: komprimiert Tool-Outputs, bevor sie das Modell erreichen, und hält jede verlustbehaftete Kompression via CCR-Retrieval-Tools reversibel.

Local-first Code-Wissensgraph für Coding-Agents: 10 MCP-Tools für schichtweise Kontextkomprimierung, DAG-Planung, inkrementelle AST-Indizierung, session-übergreifendes Skill-Flywheel, Diagnosen sowie Import/Export von Graph-Artefakten.

MCP-Server für chinesische A-Aktien-Finanzdaten: 11 fin_data__*-Werkzeuge (Kurse/Kerzen/Finanzen/Kalender/Sonderdaten/Ankündigungen/EDB/Abstimmung/Fonds/Indizes) über THS-Offline-REST (primär) + AKShare (Fallback) + Wind (exklusive Domänen), mit beobachtbarer Degradierung, Kontext-Budget-Komprimierung (-72,2% auf der Ergebnisseite gemessen) und einem Offline-Marktdatensee über 10 Jahre. BYOK.

Dedizierte Modellrouten, Tools und Systemanleitungen für Vision, Compaction, Reviews, Subagenten, Titel und Bildgenerierung.

Erzwingt Kontextkomprimierung beim Ausführen von llama.cpp-Modellen mit niedrigem Kontext wie Qwen3.8-27B, verbessert die Modelleffizienz und die Nutzungsglätte, zusammen mit gut ausgearbeiteten Komprimierungs-Prompts.

Greifen Sie von Ihrem Telefon oder überall auf DSH zu: Cloudflare Quick Tunnel öffentlicher Link + LAN HTTP/HTTPS-Direktzugriff (automatisches selbstsigniertes Zertifikat), Token-Authentifizierung, gzip-Komprimierung, schwebendes Telefon-Symbol-Panel mit QR-Codes, und ein NapCat QQ-Bot-Kanal zum Abrufen des Links.

China-A-Aktien-Finanzdaten-MCP-Server für das Harness: 11 fin_data__*-Tools (Quotes/Kerzen/Finanzen/Kalender/Spezialdaten/Ankündigungen/EDB/Abgleich/Fonds/Indizes) über THS kostenlose offizielle REST (primär) + AKShare (Fallback) + Wind (exklusive Domänen), mit beobachtbarer Degradation, Kontext-Budget-Komprimierung (resultatseitig -72,2 % gemessen) und einem Offline-Marktdaten-See für 10 Jahre; BYOK.

Geschützte Kontextverdichtung für DeepSeek Harness (dsh): das LLM schlägt vor, die deterministic Wächter entscheiden — eager Per-Atom-Shrink (extract/summary/false unter Verbatim-Wächtern) + Lazy-Reference-Graph-Eviction (0-LLM) + byte-genaue Rückgewinnung aus einem Append-Only-Log.

Deterministische Kontextkompression für dsh – null LLM-Aufrufe, regelbasiertes Beschneiden, das Pfade, Befehle, Fehlerspuren und offene To-dos wortgetreu erhält. Komprimiert ~80k Token auf wenige Hundert.

LLM-freie, verlustfreie* Kompaktierungs-Engine für DeepSeek Harness.

Context-Assembler-Plugin für DeepSeek Harness: Themenblock-Context-Assemblierung, Wasserdruck-Themen-Splitting, Tool-Trace/-Rewrite, Reality-Recall-Injektion und Handoff-Planung.

Ein schlanker Port von Headroom: komprimiert Tool-Ausgaben, kürzt bis zu 20 % des Kontexts, ohne den Kontext-Cache des Modells oder die Agent-Leistung zu beeinträchtigen.

Netzwerkoptimierung für die DSH-Web-UI: reduziert die Übertragungsgröße mit Caching und Komprimierung, um das Laden der Seite stark zu beschleunigen, plus Anzeige bei Verbindungsabbruch und automatische Wiederverbindung. Ideal für Nutzer, die Spitzenleistung anstreben oder instabile Netzwerke verwenden.

Multi-Plattform-Nachrichten-Gateway und WeCom-KI-Bot-Brücke mit Sitzungskontext-Kompression und Smartsheet-Erstellung.

Vergessenskurven-In-Place-Dialogkomprimierung für DeepSeek Harness: Aktuelle Turns bleiben wörtlich, mittlere Turns werden strukturell dehydriert (ohne LLM), alte Turns werden in ein begrenztes Zusammenfassungspaar gefaltet — unbegrenzte Gespräche auf begrenztem Speicherbudget.

人脑式上下文压缩逻辑，大幅减少长任务上下文占用以及token消耗

Zeigt Echtzeit-Token- und Kosteneinsparungen durch den Headroom-Komprimierungs-Proxy in der DSH Web-UI: ein Einstellungs-Dashboard und eine persistente Statistikzeile unter dem Composer.

Same-origin in mechanism with the two loudest lines in context compression. The code-skeleton gate follows the skeletonization approach of Headroom (Apache-2.0), whose published headline is 20% fewer tokens for coding agents and 60–95% fewer tokens for JSON, same answers. The estimator channel follows TokenPilot (arXiv:2606.17016), which reports up to 60% lower cost for long-session agents. Both figures are theirs, quoted as-is; this plugin ships no benchmark of its own and claims no reduction of its own. What it adds for DeepSeek Harness: choose a compression profile, set the Auto Compact trigger level and toggle code-skeleton compression from one settings section, with exact DeepSeek V4 tokenizer measurement, same-revision count verification, and fail-open behaviour that keeps the original tool results on unsupported models.

AST-based context compression, test log filtering, and token budget guard for DeepSeek Harness: strips redundant syntax, prunes noisy log lines, and enforces a token ceiling so the context window never overflows.

DSH 智能上下文压缩插件 —— 在有限窗口内管理认知资源，让 Agent 记住真正重要的信息。 Smart context compression for DSH — managing cognitive resources within limited windows, so your Agent remembers what truly matters.