После неожиданного context overflow примерно через 4 часа моего 8-часового прогона я всё-таки закончил эксперимент и потом разобрал логи за оба запуска - примерно 4 + 4 часа. Результат меня реально удивил: 27 попыток compaction, только 5 успешных, 22 failed. На одни compaction ушло около 137 минут, плюс DSH некорректно учитывал часть токенов compaction/ retry, то есть реальный API usage может быть выше того, что показывает UI. В итоге я воспроизвёл баги, сделал и провалидировал fix и выложил его в свой fork: https://github.com/vpimshin/deepseek-harness/commit/b4bbea2 Пока мой вывод: DSH + платный API/ GPU для длинных autonomous runs сейчас выглядит очень неэффективно по токенам и времени. Хорошо, что я сначала прогнал это на локальной модели, до подключения OpenAI Luna API/ rented GPU.