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Compresión automática de contexto para DeepSeek Harness: comprime las salidas de herramientas antes de que lleguen al modelo y mantiene cada compresión con pérdida reversible mediante herramientas de recuperación CCR.

Un port ligero de Headroom: comprime la salida de herramientas, recorta hasta el 20% del contexto, sin afectar a la caché de contexto del modelo ni al rendimiento del agente.

Combina el esqueleto de código de Headroom (Apache-2.0) y el estimador de TokenPilot (arXiv:2606.17016). Cifras publicadas: Headroom, 20 % menos tokens para agentes de código y 60–95 % para JSON con las mismas respuestas; TokenPilot, hasta 60 % menos coste en sesiones largas. Son datos de esos proyectos, no mediciones ni benchmarks de este plugin. En DSH configura perfil, umbral Auto Compact y esqueleto de código. Mide con el tokenizer exacto de DeepSeek V4 y verifica el recuento en la misma revisión; ante modelos incompatibles, fail-open conserva resultados originales. Comprime con esqueletos durante el turno y resume la intención al final dentro de la compresión JSONL oficial.

Takes over the compaction threshold on every mounted engine: forces headroomTokens to -1e6 so the ratio is the only term in the trigger, keeps retention below it on every write path, reroutes the compaction call to a chosen model, and adds a panel with a one-click compaction button and a per-session compaction log.

Reduce el costo de tokens en 4 capas sin recortar la inteligencia del modelo: las skills de ahorro de tokens handoff, rtk, headroom y caveman, cada una también disponible como plugin instalable independiente.

Muestra ahorros en tiempo real de tokens y costos del proxy de compresión Headroom en la Web UI de DSH: un panel de Configuración y una línea de estadísticas persistente debajo del compositor.

Un port ligero de Headroom: comprime la salida de herramientas y recorta hasta un 20% del contexto sin afectar la caché de contexto del modelo ni el rendimiento del agente.

Runs the upstream Headroom compression toolkit (headroom-ai, Apache-2.0) inside DeepSeek Harness over MCP: headroom_compress, headroom_retrieve and headroom_stats are exposed as mcp__headroom__* tools backed by the upstream server, installed on demand by uvx. Compression is lossy but reversible — originals are fetched back by hash from a local CCR store. Also ships a registrar that adds DeepSeek Harness to Headroom's own MCP registry, and a model-header sanitizer for the upstream proxy.

Generate QR codes from a from-scratch ISO/IEC 18004 encoder with no external tools, plan symbol version and error-correction headroom before producing anything, and decode an existing symbol back to text.

Context compaction / headroom for DeepSeek Harness — compress the live context so the prompt stays small without losing the state that matters (layer 3).