プラグイン

公式のbillion-contextプラグイン：小規模なコンテキストウィンドウ向けコンテキスト圧縮プラグイン（100Kコンテキストで十分）、トークン節約（トークン5分の1）、数ヶ月にわたる単一セッション（数十億トークン）。

DeepSeek Harness 向けのモデル主導コンテキスト圧縮（Active Context Pruning）：いつ・何を圧縮するかをモデル自身が判断します。

dsh Web UI を LAN 経由でアクセス可能にするプラグイン。HTTP/HTTPS/WS 転送に加え TLS（自己署名またはカスタム証明書）、HTTP 向けの適応型 Brotli/gzip 圧縮、WebSocket 向けの permessage-deflate。ハーフオープン WebSocket 検出によりバックグラウンド復帰後にモバイルクライアントが切断しないようにし、起動トークン自動注入で LAN デバイスがトークン不要で接続可能。DNS リバインディング対策とループバックのみの上流許可リスト。

/apiレスポンスのGzip圧縮により、リモート/低帯域接続での履歴読み込みタイムアウトを修正。SSEおよび既にエンコード済みのレスポンスはスキップ。

DeepSeek Harness 向け自動コンテキスト圧縮: モデル到達前にツール出力を圧縮し、すべての非可逆圧縮を CCR 取得ツールで可逆的に保持。

コーディングエージェント向けローカルファーストなコードナレッジグラフ：レイヤードコンテキスト圧縮、DAGプランニング、増分ASTインデックス化、セッション横断スキルフライホイール、診断、グラフアーティファクトのインポート/エクスポートのための10個のMCPツール。

中国 A 株金融データの MCP サーバー：11 の fin_data__* ツール（リアルタイム株価/K 線/財務/カレンダー/特殊データ/公告/EDB/照合/基金/指数）を THS 無料公式 REST（主）+ AKShare（フォールバック）+ Wind（独占領域）で提供。劣化の可観測性、コンテキスト予算圧縮（結果側 -72.2% 実測）、10 年分のオフライン市場データレイク。BYOK。

ビジョン、圧縮、レビュー、サブエージェント、タイトル、画像生成用の専用モデルルート、ツール、システムガイダンス。

Qwen3.8-27B のような低コンテキストの llama.cpp モデルを実行する際にコンテキスト圧縮を強制し、モデルの効率と使用のスムーズさを向上させます。よく洗練された圧縮プロンプトも付属しています。

スマホやどこからでもDSHにアクセス：Cloudflare Quick Tunnel公開リンク＋LAN HTTP/HTTPS直接アクセス（自動自己署名証明書）、トークン認証、gzip圧縮、QRコード付きフローティング電話アイコンパネル、およびリンク取得用NapCat QQボットチャンネル。

ハーネス向け中国 A 株金融データ MCP サーバー: 11 の fin_data__* ツール(quotes/K 線/financials/calendar/special-data/announcements/EDB/reconcile/funds/indices)を THS 公式 REST フリー(プライマリ) + AKShare(フォールバック) + Wind(専有ドメイン)で提供。可観測劣化、コンテキスト予算圧縮(結果側で -72.2% 計測)、オフライン 10 年市場データレイク。BYOK。

DeepSeek Harness (dsh) のための保護付きコンテキスト圧縮：LLM が提案し、deterministic ガードが処理 — verbatim ガード下での eager per-atom shrink (extract/summary/false) + 遅延 reference-graph eviction (0-LLM) + append-only ログからのバイト単位完全一致 recall。

dsh 向けの決定論的コンテキスト圧縮：LLM 呼び出しゼロ、パス・コマンド・エラートレース・未完了 ToDo をそのまま保持するルールベースのプルーニング。約 8 万トークンを数百トークンに圧縮します。

DeepSeek Harness 向けの、LLM 不要のロスレス*圧縮エンジン。

DeepSeek Harness 用コンテキストアセンブラプラグイン:トピックブロック型コンテキスト組立、水圧トピック分割、ツールトレース/書き換え、リアリティ想起注入、ハンドオフ計画。

Headroom のスリム移植版: ツール出力を圧縮し、コンテキストを最大 20% 削減します。モデルのコンテキストキャッシュやエージェント性能には影響しません。

DSH Web UI のネットワーク最適化。キャッシュと圧縮で転送サイズを削減し、ページ読み込みを大幅に高速化するほか、接続切断インジケーターと自動再接続を備える。最高性能を求めるユーザーや不安定なネットワーク利用に適する。

マルチプラットフォームのメッセージゲートウェイと WeCom AI ボットブリッジ。セッションコンテキストの圧縮とスマートシート作成に対応。

DeepSeek Harness用の忘却曲線インプレース対話圧縮：最近のターンは逐語で保持、中盤のターンは構造的に脱水（LLM不使用）、古いターンは境界付き要約ペアに折りたたまれます — 境界付きメモリ予算での無境界会話。

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

DSH Web UIにHeadroom圧縮プロキシによるリアルタイムのトークンおよびコスト削減を表示：設定ダッシュボードとコンポーザー下部の永続的な統計ライン。

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.