wjxn13/dsh-headroom

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dsh-headroom DeepSeek Harness 的 Headroom 上下文压缩代理集成插件：一键检测、安装、启动 Headroom 压缩代理，并自动接入 DeepSeek 线路（OpenAI 协议），在设置页提供状态面板与切换控件。 重要声明 ：本插件是 headroomlabs-ai/headroom （Apache License 2.0）的 集成与封装 ，Headroom 压缩引擎本身由 Headroom 项目提供， 版权归其作者所有。本插件不包含、也不修改 Headroom 的压缩算法，仅负责： 环境检测、依赖安装、进程管理、DeepSeek 兼容预设与线路切换 UI。 详见 NOTICE 与 LICENSE。 功能 - 一键启用压缩线路 ：设置页点按钮，把 DSH 的 llm-deepseek.baseURL 指向本地 Headroom 代理 - 自动环境管理 ：检测 Python → 自动建 venv → 安装 headroom-ai[proxy] （轻量，无 torch） - 进程守护 ：自动启动 headroom proxy、 /livez 健康检查、崩溃提示 - 兼容预设 ：固化 Windows workaround（ HEADROOM DETECT BACKEND=python 、 HEADROOM TOOL SEARCH=off ）与 DeepSeek 双协议路由 - 一键切回直连 ：任何时刻可切回 api.deepseek.com ，无锁死风险 - 实时统计 ：设置页显示花费/节省 token、缓存命中率（每 10 秒刷新） 实测成果 以下数据来自本机真实使用（DeepSeek V4-Flash，DSH 大上下文会话），2026-08-15 统计： 指标 实测值 说明 累计压缩节省 1,256,265 token Headroom 累计压缩掉的 token（跨 1,533 次请求） 累计输入 413M token 压缩后实际发送量 缓存命中率 99.9% 前缀缓存命中（DeepSeek 官方机制，Headroom 不破坏它） 单请求典型节省 4-71 token / 请求 工具 schema 压缩为主（大上下文会话） 能省多少？（诚实预期） Headroom 官方宣称可省 60-95% token（JSON 数据）或 15-20%（编码 agent），但 实际节省取决于场景 ： - JSON/结构化数据密集 （工具输出、API 响应）：压缩空间大，接近官方宣称的高端 - 大上下文 coding 会话 （DSH 这类 1M 上下文，实测 2026-08）： 大多数请求只省 0.001% （工具 schema 早已压缩、历史走缓存，可压缩空间被榨干）；但当工具输出/跨轮去重触发时，单次可省 8-20% 甚至更高（实测平均 8…

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