轻量级空闲触发型会话上下文压缩插件，会话静默超过可配置token阈值时自动执行压缩，减少无效上下文占用，维持对话连贯性，无需手动操作。
支持模型驱动的上下文窗口自动滚动，提供新鲜工作上下文、持久化笔记与完整的近期对话尾迹，全程无需摘要处理，完整留存对话原貌，交互流畅无信息损耗。
集成Sleev能力，支持路由感知的LLM调用遥测采集，同时提供上下文优化的可观测能力，可清晰追踪LLM请求链路，快速定位上下文损耗问题，降低大模型应用调试成本。
支持编辑与模板化DSH Harness实际读取的AGENTS.md文件，可同时覆盖全局及单个工作区的Agent指令配置，操作逻辑清晰，能快速完成指令的统一定制与个性化调整。
支持可复用的轨迹树上下文结构，实现精确回合分叉与有界跨会话召回，帮助开发者高效管理多轮对话上下文，避免上下文溢出，降低会话状态维护成本。
会话健康插件，基于真实会话数据判断上下文是否该继续沿用或新开，提供头部状态徽章、/compass路由入口、全局罗盘工具及多会话一览面板，直观呈现会话健康度与上下文建议。
DuckDB实现持久化可搜索的项目级记忆管理，可存储项目决策、规则、会话上下文等内容，支持规则集自动注入模型上下文，查询高效无需复杂配置。
Event-based long-term memory for LLM agents — associative surfacing over query RAG. Closed-loop episodic events, budgete...
支持AI智能体记忆TTL配置、衰减淘汰与审计的遗忘引擎，提供DSH插件、本地技能及CLI三种使用形态，可作为记忆编程的对立工具，灵活管控AI记忆全生命周期。
作为只读侧边聊天插件，支持在父代理运行时继承现有上下文提出临时疑问，所有交互仅做读取不干扰主代理流程，无需中断主任务即可快速获取所需信息。
模拟人类记忆机制的无状态对话压缩方案，无需会话管理即可对LLM对话历史智能精简，永久规避上下文溢出问题，使用过程无需额外状态维护。
提供私有只读旁注线程，可基于任意已提交回复的精确源上下文发起追问，无需公开讨论内容，精准锚定对话语境，高效厘清回复细节。