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O plugin oficial billion-context: um plugin de compressão de contexto para janelas de contexto pequenas (um contexto de 100K é suficiente), economia de tokens (5× menos tokens) e sessões únicas de um mês (bilhões de tokens).

Compressão de contexto conduzida pelo modelo (Active Context Pruning) para o DeepSeek Harness: o modelo decide quando e o que comprimir.

O Agent Context Editor é um plugin entre agentes para excluir, editar e comprimir seletivamente o contexto de conversas de IA manualmente. Também suporta pesquisar, filtrar, selecionar, ocultar, restaurar e desfazer alterações de conversa preservando a sessão original.

Acesse a UI web do dsh pela LAN: encaminhamento HTTP/HTTPS/WS mais TLS (certificados autoassinados ou personalizados); compressão adaptativa Brotli/gzip para HTTP e permessage-deflate para WebSocket; a sondagem de WebSocket meio-aberto evita que clientes mobile fiquem ociosos após irem para segundo plano; injeção automática do token de lançamento permite que dispositivos LAN conectem sem copiar o token; proteção contra DNS rebinding + lista permitida de upstream somente loopback.

Grafo de conhecimento de código local-first para agentes de codificação: 10 ferramentas MCP para compressão de contexto em camadas, planejamento DAG, indexação incremental de AST, flywheel de habilidades entre sessões, diagnósticos e importação/exportação de artefatos de grafo.

Compressão Gzip para respostas /api, corrigindo timeouts de carregamento de histórico em conexões remotas/de baixa largura de banda; ignora SSE e respostas já codificadas.

Servidor MCP de dados financeiros de ações A chinesas: 11 ferramentas fin_data__* (cotações/candles/financeiros/calendário/dados especiais/anúncios/EDB/conciliação/fundos/índices) sobre THS REST oficial gratuito (principal) + AKShare (reserva) + Wind (domínios exclusivos), com degradação observável, compressão do orçamento de contexto (-72,2% medido no lado dos resultados) e um lago offline de 10 anos de dados de mercado. BYOK.

Compressão automática de contexto para DeepSeek Harness: comprime saídas de ferramentas antes que cheguem ao modelo e mantém cada compressão com perda reversível por meio de ferramentas de recuperação CCR.

Acesse o DSH pelo seu telefone ou de qualquer lugar: link público Cloudflare Quick Tunnel + acesso direto LAN HTTP/HTTPS (certificado autoassinado automático), autenticação por token, compressão gzip, painel flutuante com ícone de telefone e códigos QR, e um canal de bot NapCat QQ para obter o link.

Roteia comandos de shell elegíveis via rtk para compactar a saída das ferramentas e economizar tokens.

Rotas de modelo dedicadas, ferramentas e orientação de sistema para visão, compactação, revisões, subagentes, títulos e geração de imagens.

Compressão determinística de contexto para o dsh — zero chamadas ao LLM, poda baseada em regras que preserva textualmente caminhos, comandos, rastros de erro e tarefas pendentes. Comprime ~80k tokens para algumas centenas.

Força a compressão de contexto ao executar modelos llama.cpp de baixo contexto como Qwen3.8-27B, melhorando a eficiência do modelo e a suavidade de uso, junto com prompts de compactação bem refinados.

Compactação de contexto protegida para DeepSeek Harness (dsh): a LLM propõe, os guardas deterministic decidem — redução eager por átomo (extract/summary/false sob guardas verbatim) + eviction preguiçosa do reference-graph (0-LLM) + recall byte-exato a partir de um log append-only.

Servidor MCP de dados financeiros do mercado A-share da China para o harness: 11 ferramentas fin_data__* (cotações/K-lines/financeiros/calendário/dados especiais/anúncios/EDB/reconciliação/fundos/índices) sobre THS free REST oficial (primário) + AKShare (fallback) + Wind (domínios exclusivos), com degradação observável, compressão de orçamento de contexto (medido -72,2% no lado de resultados) e um lake offline de 10 anos de dados de mercado; BYOK.

Ramificação de conversas no estilo Git que espelha como programadores reais colaboram: um ramo raiz secretário despacha tarefas para ramos filhos com seus próprios contextos, mesclando de volta apenas resumos compactados via squash ou rebase; inclui comandos /branch, uma aba de ramos, mensagens entre ramos e uma base de governança que emparelha cada ramo de sessão com um git worktree.

Um port enxuto do Headroom: comprime a saída de ferramentas, corta até 20% do contexto, sem afetar o cache de contexto do modelo ou o desempenho do agente.

Motor de compactação sem perdas* e sem uso de LLM para o DeepSeek Harness

Lado DSH do ecossistema de memória dsh-ecolink: faz a ponte entre chat.deepseek.com e o DeepSeek Harness por meio de uma extensão de navegador que coleta tags de memória no formato DSM e injeta memórias recuperadas nos chats da web, um serviço local sem dependências que grava um pool de memória compartilhado, e este adaptador, que injeta memórias antes do passo e oferece a gravação de volta /ecolink-push; a compressão é transacional (pool de staging com commit/rollback).

Substitui o sumarizador de compactação nativo do DSH por um resumo de handoff em cinco seções e mantém toda mensagem ocultada legível em um diretório de segmentos.

Gateway de mensagens multiplataforma e ponte de bot de IA do WeCom com compressão de contexto de sessão e criação de smartsheets.

Otimização de rede para a interface web do DSH: reduz o tamanho de transferência com cache e compressão para acelerar muito o carregamento da página, além de um indicador de queda de conexão e reconexão automática. Ideal para usuários que buscam desempenho máximo ou usam redes instáveis.

Plugin Context Assembler para DeepSeek Harness: montagem de contexto em blocos de tópicos, divisão de tópicos por pressão, rastreamento/reescrita de ferramentas, injeção de recall de realidade e planejamento de handoff.

Extensão RTK (Rust Token Killer) para dsh-router: reescreve cada chamada da ferramenta bash por meio de `rtk rewrite` para que o agente leia uma saída de comando comprimida, e retorna ao comando original quando o rtk não está presente ou não tem equivalente.