Headroom

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에이전트가 읽는 것 압축

누가 쓰나개발자 · 인프라 담당자 · RAG 개발자

개발자용

도구 출력과 로그를 모델에 넣기 전에 줄여 둡니다.

★ 72.3k▲ +185 / 7d최근 14일 · 하루 별 증가빈칸 = 관측 없음기준 09-16 21:00 UTC

별 72,323 · GitHub에서 09-15 19:34 UTC 확인 GitHub 확인 30시간 지연 · 그 뒤 GH Archive 관측 +6 포함 · 7일 +185은 GH Archive 관측 (기준 09-16 21:00 UTC)

순위 역대 77위 기준 09-16 21:00 UTC

Headroom 문서 사이트 소개 페이지. 왼쪽 목차와 본문, 아래에 TypeScript compress 호출 코드 미리보기가 있습니다.

TESIGN TAKE

에이전트 코드를 안 고치고 프록시로 끼울 수 있어서, 절감 효과를 자기 트래픽으로 먼저 재 보기 좋습니다.

한눈에 보는 사실

왜 볼 만한가

도구 출력과 로그는 대개 그대로 모델에 들어가서, 정작 중요한 맥락이 창 밖으로 밀려납니다. headroom은 그 앞단에 붙어 도구 출력·로그·파일·RAG 청크를 줄인 다음 넘깁니다. 라이브러리·프록시·MCP 서버 세 가지 형태로 붙일 수 있고 Apache-2.0으로 공개돼 있습니다. 저장소 설명은 코딩 에이전트 20%, JSON 60~95% 절감을 내걸지만 이는 저장소 쪽 수치입니다.

이걸로 무엇을 만들 수 있나

긴 로그를 줄여 넘기는 에이전트 앞단 프록시
토큰 비용을 낮추는 사내 RAG 전처리 단계

누구에게 맞나

개발자: 긴 로그·도구 출력이 컨텍스트를 밀어낼 때
인프라 담당자: 팀 전체 토큰 비용을 앞단에서 줄일 때
RAG 개발자: 검색 청크를 모델에 넣기 전에 줄일 때

5분 안에 시작하기

$ pip install "headroom-ai[all]"
$ headroom wrap claude
$ headroom doctor
# 코드 수정 없는 프록시 모드:
$ headroom proxy --port 8787

주의할 점

wrap 명령은 Serena를 사용자 범위에 함께 설치합니다(--code-memory none으로 생략)
Intel 맥은 네이티브 휠이 없어 Docker 설치를 권합니다
절감 수치는 저장소 자체 벤치마크이며 반복적인 데이터일수록 큽니다

영수증

비슷한 도구

AI 분야에서 ★ 총합 순으로 최대 5개. 편집 항목 먼저, 그다음 저장소 카드이며 이 항목은 강조되어 있습니다. 순위와 같은 저장 스냅샷에서 뽑은 비교표이고 추천은 아닙니다. 기준 09-16 21:00 UTC

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