Plugin

Riunisce due metodi di compressione del contesto. I dati pubblicati da Headroom (Apache-2.0) —20% di token in meno per agenti di coding e 60–95% per JSON, a parità di risposte— e TokenPilot (arXiv:2606.17016) —fino al 60% di costo in meno per agenti con sessioni lunghe— appartengono ai rispettivi progetti; il plugin non offre benchmark né riduzioni proprie. Consente di scegliere profilo, soglia Auto Compact e compressione a scheletro; misura esattamente col tokenizer DeepSeek V4, verifica il conteggio sulla stessa revisione e, con fail-open, conserva i risultati originali sui modelli non supportati.

Compressione del contesto basata su AST, filtraggio dei log di test e guardia del budget di token per DeepSeek Harness: rimuove la sintassi ridondante, pota le righe di log rumorose e impone un tetto di token così che la finestra di contesto non vada mai in overflow.

Compressione del dialogo in-place con curva di dimenticanza per DeepSeek Harness: i turni recenti restano verbatim, quelli centrali sono strutturalmente disidratati (senza LLM), quelli antichi si ripiegano in una coppia di riassunti limitata — conversazioni illimitate su un budget di memoria limitato.

Logica di compressione del contesto ispirata al cervello umano che riduce drasticamente l'occupazione di contesto e il consumo di token nei task lunghi.

Comprime il contesto temporale di DSH da ~280 caratteri a 46, iniettando una riga di data compatta nello snapshot del contesto di esecuzione; zero dipendenze a runtime.

Prosa concisa per DeepSeek Harness: comprime l’output dell’agent per ridurre i token di ogni risposta (livello 4). Cambia lo stile, mai il contenuto.

Mostra risparmi in tempo reale di token e costi dal proxy di compressione Headroom nella Web UI DSH: una dashboard delle Impostazioni e una riga di statistiche persistente sotto il composer.

Passa automaticamente l'agente a output ultra-compresso in stile cavernicolo durante le ore di tariffazione di picco DeepSeek (Pechino 09:00–12:00 / 14:00–18:00, prezzo x2) e mostra un badge di stato più notifiche di transizione.

Deterministic, zero-LLM, byte-budget context compaction for DeepSeek Harness, with byte-exact recall of compacted history.

Windowed, reversible context management for DeepSeek Harness; replaces Basic compaction.

Bitmap-frame context compression plugin for DeepSeek Harness: renders discarded conversation history into pixel-font PNG frames for vision-capable models.

Context compression for small-context models: visually configure the compressed context budget, default to an 8k handoff + 16k recent context, and keep full history searchable.

Mounts the mcptoon MCP gateway as one stdio server, so the agent discovers the tools of every MCP server you have configured through mcptoon's compressed view instead of full JSON schemas on each turn. Ships a doctor CLI that checks the mcptoon executable resolves and prints the exact command/args override when it does not.

Embeds external AI chat sites in a DSH side panel through the same-origin reverse proxy with per-site DOM adapters, and adds a composer button that either rewrites the draft with the host model or runs a two-round loop: compress the conversation, optimize, send to the embedded site, capture the reply, then finalize it into the composer.

dsh侧边HUD面板，包含多个信息展示模块（可自定义是否展示），集成压缩上下文、查看git graph等功能。DSH side HUD panel, containing multiple information display modules (customizable whether to display), integrating features such as compressed context, viewing git graph, etc.

Plugin di compressione intelligente del contesto DSH — gestisce le risorse cognitive in una finestra limitata, così l'Agent ricorda ciò che è davvero importante.

Aggiunge riproduzione read-only e scriptabile alle conversazioni DSH native, con digitazione utente simulata, riproduzione avanti e indietro, avanzamento per eventi, controllo velocità, compressione dei gap di inattività, e seek diretto per evento, turno o tempo registrato.

Toolkit audio/video locale nel browser per DSH — estrai frame, cattura miniature, comprimi immagini e converti clip in GIF con FFmpeg.wasm.

Adaptive Reversible Context (ARC) per DeepSeek Harness — governance del contesto consapevole del provider e della cache, con recupero reversibile.

Sfondo persistente da immagine o MP4 per il profilo web di DSH: una scheda sfondo in Impostazioni → Generale consente di scegliere un'immagine locale o un MP4 (fino a 300 MB), regolare opacità e sfocatura delle superfici, comprimere il video localmente in H.264 se ffmpeg/ffprobe sono nel PATH, salvare i media in ~/.dsh/wallpapers e fissare il server web sulla porta 9191 così lo sfondo sopravvive ai riavvii.

Un port snello di Headroom: comprime l'output dei tool, taglia fino al 20% del contesto, senza intaccare la cache del contesto del modello o le prestazioni dell'agente.

Skill di compressione del contesto per DeepSeek Harness -- riepilogo intelligente della conversazione

Drive a local ffmpeg as six structured tools: probe a file's streams, transcode or trim it, pull evenly-spaced frames or the audio track, and compress video to a byte budget with two-pass encoding.

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