플러그인

Qwen3.8-27B와 같은 저컨텍스트 llama.cpp 모델 실행 시 컨텍스트 압축을 강제하여 모델 효율성과 사용의 원활함을 개선하며, 잘 정제된 압축 프롬프트도 함께 제공합니다.

DeepSeek Harness용 Context Assembler 프로필: 토픽 블록 컨텍스트 어셈블리, 워터 프레스처 토픽 스플리팅, 도구 트레이스/재작성, 리얼리티 리콜 인젝션 및 핸드오프 플래닝.

NInfer에서 호스팅하는 qwen3.8-27b 게이트웨이용 compaction 수정: dsh 컨텍스트 압축 및 세션 제목 호출에서 thinking을 비활성화하여 xhigh 추론이 전체 출력 예산을 소진하지 않게 합니다. 같은 아이디어는 다른 실행 방식에도 적용되지만, 이 패키지는 NInfer만 대상으로 합니다.

DeepSeek Harness 에이전트 프리셋용 향상된 자동 압축 기본값: 조정된 임계값/보존 예산과 모델별 정책을 한 번의 명령으로 적용하며, 백업과 롤백이 포함된 멱등 실행이 가능합니다.

Compresses older DSH context into a structured handoff, retains recent messages, and keeps session history searchable.

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.

Context curation for DeepSeek Harness: content-aware tool-output slimming, dead-log sweep, pinned user requirements and in-flight work, archive-then-compact with an audit trail.