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）。

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。

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。

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。

組み込みの DSH 圧縮サマライザーを 5 セクションの引き継ぎサマリーに置き換え、隠されたすべてのメッセージをセグメントディレクトリ内で読める状態に保ちます。

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。

人間の脳に倣ったコンテキスト圧縮ロジックで、長いタスクのコンテキスト占有とトークン消費を大幅に削減します。

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.

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.

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.

DeepSeek Harness 向け Adaptive Reversible Context(ARC)— プロバイダー対応、キャッシュを考慮した文脈ガバナンスと可逆的な復元を提供。

Headroom のスリムな移植版：モデルのコンテキストキャッシュやエージェントの性能に影響を与えずにツール出力を圧縮し、コンテキストを最大 20% 削減します。

Context compaction that keeps its receipts: a five-section handoff summary, a durable segment index, review tools that read compacted text back, optional working notes, and a read-only extraction exit. Mounts as the compaction-basic row's replacement; cha

An Agent-safe context compressor for DeepSeek Harness. It semantically preserves critical tool outputs such as errors, file paths, JSON payloads and command results, instead of mechanically truncating the context.

Pure-incremental directive-driven compaction for DeepSeek Harness: /compact-directive <requirement> summarizes the session middle per your requirement, /trim-directive <requirement> trims the whole conversation per your requirement

Compaction backend replacing LLM summarization with a deterministic semantic extractor (keeps code/paths/commands, drops chatter) plus 28.4x KV-compression accounting.