Headroom 是一个在内容进入大模型之前先做压缩的工具，可以理解为给 LLM 调用加了一层「省流滤镜」：工具输出、日志、RAG 检索到的文档片段、JSON 数据和对话历史都会被压缩后再发给模型，官方实测编码类 agent 场景能省 21%–57% 的输入 token，重复的 JSON 数组和日志行能省 90% 以上，而回答质量基本不变。它提供库、代理和 MCP server 三种接入方式，也能一条命令包住 Claude Code、Cursor、Copilot 等编码 agent，无需改代码；压缩在本地完成，内容不外传。对日常跑 agent、被上下文窗口和 token 账单卡住的工程师，尤其是重度使用 Claude Code 或自建 RAG 管线的人，值得花两分钟看看；只偶尔调用一次模型的读者关系不大。