GitHub-радар
Headroom: сокращение токенов ИИ-агента на 60–95%
Слой сжатия контекста между вашим ИИ-агентом для написания кода и LLM, который сжимает вывод инструментов, логи, файлы, историю и прочее перед отправкой модели. Получайте те же ответы, используя меньше токенов!
Headroom — это слой сжатия контекста, разработанный компанией Headroom Labs. Он располагается между вашим ИИ-агентом и LLM и сжимает вывод инструментов, логи, RAG-фрагменты, файлы, историю и прочее перед отправкой модели. Он сжимает JSON на 60–95% и код примерно на 20%, но ответы получаются такими же, как если бы сжатия не было. Его можно подключить к уже существующему агенту одной командой (headroom wrap claude), он работает как прозрачный прокси, слушающий порт 8787, без изменения какого-либо кода, доступен как библиотека для Python/TypeScript и может запускаться как MCP-сервер. Работает с Claude Code (Anthropic), Codex (OpenAI), Cursor, Grok, Copilot, Cline, Goose, OpenHands и другими. Общее хранилище памяти для нескольких агентов обеспечивает согласованный контекст между Claude, Codex, Gemini, Grok и так далее. headroom learn анализирует предыдущие неудачные сессии и сохраняет исправления в CLAUDE.md, чтобы предотвратить ошибки в будущем.
Зачем это вайб-кодеру
Это может сэкономить вам реальные деньги, если вы каждый день пользуетесь Claude Code или другим ИИ-агентом, потому что он сжимает все повторяющиеся задачи (вроде чтения файлов, разбора логов, работы с JSON) перед отправкой их дорогой LLM. Это сжатие происходит локально, без передачи какой-либо информации на внешние серверы.
Как поставить
Скопируйте и отправьте своему агенту — Claude Code, Codex, любому:
Установи headroom из https://github.com/headroomlabs-ai/headroom и подключи к моему Claude Code — следуй README, запусти `headroom wrap claude`, потом покажи статистику сжатия токенов. Спроси, если нужны права.
Запустится на обычном ноутбуке — нужен только Python или Node. Видеокарта не требуется.
Открыть на GitHub▌ Ещё находки