headroomlabs-ai/headroom：README 来源编辑指南

headroomlabs-ai/headroom 的 README 将项目描述为"Compress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 20% fewer tokens for coding agents, 60-95% fewer tokens for JSON, same answers. Library, proxy, MCP server."。本文只整理仓库能直接核验的内容，不把星标、Fork 或宣传语当成质量证明。README 在"README"下的说明是：██╗ ██╗███████╗ █████╗ ██████╗ ██████╗ ██████╗ ██████╗ ███╗ ███╗ ██║ ██║██╔════╝██╔══██╗██╔══██╗██╔══██╗██╔═══██╗██╔═══██╗████╗ ████║ ███████║█████╗ ███████║██║ ██║██████╔╝██║ ██║██║ ██║██╔████╔██║ ██╔══██║██╔══╝ ██╔══██║██║ ██║██╔══██╗██║。这给出的首先是项目边界，而不是已经完成的生产验证。

从 README 的"What it does"和相关条目看，读者可以先判断它是否解决自己的具体问题：Proxy , headroom proxy --port 8787, zero code changes, any language。如果你的目标与这段说明不一致，就不应仅凭项目热度采用它。这里保留原项目名、命令和组件名，方便回到一手来源核对。 README 还列出了另一条可核对的信息：Library , compress(messages) in Python or TypeScript, inline in any app。这类原文条目可以帮助读者设计试运行步骤，但不能代替自己的环境测试。

README 把工作方式分散写在"Get started (60 seconds)"等段落中。可确认的线索包括：To use headroom, it is recommended you launch a wrapped agent session each time so that all necessary setup is completed. When wrapping a coding agent, headroom starts a local proxy, installs Serena for semantic code navigation, and。这篇整理没有把未写出的架构、性能或安全边界补成结论；真正的运行链仍应结合仓库目录、配置文件和版本标签检查。

第一次安装应从 README 给出的入口开始。当前可复核的命令是： # 1 , Install uv tool install --python 3.13 "headroom-ai[all]" # CLI as a global tool in a self-contained virtual env pip install "headroom-ai[all]" # Python , ships the `headroom` CLI npm install headroom-ai # TypeScript SDK only , no `headroom` CLI # 2 , Pick your mode (the `headroom` commands below come from the uv or pip install) headroom deploy # turnkey local deployment + agent config headroom wrap claude 如果仓库没有提供命令，本文不会替它编造安装步骤，而是建议先打开 README 的"How it works (30 seconds)"部分，确认系统依赖、默认端口和首次初始化动作。