Плагины

Конвейер экономии токенов для DeepSeek Harness: слоистое сжатие с учётом давления контекста (проекция без потерь при давлении ниже 40%, выше — суммаризация LLM), allowlist инструментов на агента, преобразование длинного текста в изображение с vision-суммаризацией и команда /token-status, отслеживающая давление, уровни и сэкономленные токены.

Обратимое облегчение контекста для DeepSeek Harness: без потерь TOON-стиля повторное табличное кодирование однородных массивов JSON, окна таблиц с выборкой по шагу и номерами строк, а также дедупликация между ходами для повторяющегося вывода инструментов; каждая замена проходит через байт- и токен-ограничение (≤72% байт, строго меньше оценочных токенов), а оригинал сбрасывается на диск за уведомлением `[save-token #id]`, которое можно получить одной командой через инструмент `save_token_expand`, с учетом списанных и сэкономленных токенов на панели настроек.

Многоуровневый конвейер оптимизации токенов для DeepSeek Harness: лестница вывода, ленивая загрузка MCP, драйвер компакции, отчёт о попаданиях в кэш. Построен на реальных API плагинов DSH; в долгих сессиях экономит ~40–60% входа.

Оборачивает работу в именованные задачи и при закрытии задачи сворачивает весь диапазон её сообщений в одно резюме на следующей границе шага; исходное содержимое можно восстановить по запросу.

Экономичный по токенам runtime для персонажа DeepSeek Harness с локальным рендерингом catgirl и поэтапным раскрытием схемы инструментов.

Направляет каждую задачу одной модели, а её проверку — другой, с подтверждением квалификации, отказоустойчивым переключением и надёжным журналом.

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.

Плагин динамического управления контекстом для DeepSeek Harness (Dynamic Context Pruning for dsh) по образцу opencode-dcp.

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.