플러그인

DeepSeek Harness용 토큰 비용 파이프라인: 압력 인식 계층형 압축(컨텍스트 압력 40% 미만에서는 무손실 프로젝션, 그 이상에서는 LLM 요약), 에이전트별 도구 허용 목록, 장문 텍스트→이미지 변환 후 비전 요약, 그리고 압력·단계·절약된 토큰을 추적하는 /token-status 명령.

DeepSeek Harness용 가역적 컨텍스트 축소: 균일한 JSON 배열의 TOON 스타일 무손실 표 형식 재인코딩, 줄 번호가 있는 스트라이드 샘플링 테이블 윈도우, 반복되는 도구 출력의 교차 턴 중복 제거; 모든 대체는 바이트+토큰 게이트(≤72% 바이트, 추정 토큰 수가 엄격히 더 적음)를 통과해야 하며, 원본은 `[save-token #id]` 알림 뒤로 디스크에 저장되어 `save_token_expand` 도구로 한 번의 호출로 복원할 수 있고, 청구 및 절감 토큰 계량은 설정 대시보드에 표시된다.

DeepSeek Harness용 계층형 토큰 최적화 파이프라인: 출력 레더, MCP 지연 로딩, 압축 드라이버, 캐시 적중 보고. 실제 DSH 플러그인 API 위에 구축; 긴 세션에서 입력을 약 40~60% 절감.

작업을 명명된 태스크로 감싸고, 태스크가 닫히면 다음 단계 경계에서 전체 메시지 범위를 하나의 요약으로 접습니다. 원본 내용은 요청 시 복원할 수 있습니다.

DeepSeek Harness용 토큰 효율적 페르소나 런타임으로, 로컬 catgirl 렌더링과 점진적 도구 스키마 공개를 제공한다.

각 작업은 한 모델로, 그 검토는 다른 모델로 라우팅하며, 자격 증거, 페일오버, 내구성 있는 저널을 제공합니다.

Fronts stdio MCP servers with three router tools (list_capabilities, describe_tool, call_tool) so schemas load on demand instead of riding every request; shapes every tool result through a deterministic output ladder that archives the original first (retrieve_spill reads it back); prices tool groups in tokens and can hide built-in groups per agent. Bridges to a standard-library Python router, so Python 3.9+ is required.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

One MCP tool instead of every schema you own — a lazy capability broker that cuts resident tool context by a measured 94.4%. Search, inspect, enable and call MCP servers and skills on demand.

DeepSeek Harness 동적 컨텍스트 관리 플러그인(Dynamic Context Pruning for dsh)으로, opencode-dcp를 참고했습니다.

Sleev routing observability for DeepSeek Harness

把长文本渲染成图片发送，利用每图 384 token 封顶压缩 LLM 输入 token，专为DeepSeek Harness设计的插件；Pack long text into images to cut LLM input tokens (384/image cap) — a DeepSeek Harness plugin.