寻找 Claude Code 版的 DCP 优化工具及 Pro 模型智能度问题

最近，我尝试使用了一个名为 OpenCode 的平台，但由于其使用体验并不理想，我决定回到 Claude Code。尽管 Claude Code 提供了更流畅的体验，但我感觉它缺少了一些重要的功能。在 OpenCode 中，有一个名为 opencode-dynamic-context-pruning（DCP）的插件，它能够智能地管理上下文，清除无用的信息，防止 Token 的过度使用。然而，在官方版的 Claude Code 中，我发现在一轮对话中，Token 的使用量会急剧增加。我搜索了 GitHub，但没有找到类似的解决方案。我希望能找到一些针对官方版 Claude Code 的优化方法，或者有类似的代理层可以拦截并修剪上下文。此外，我一直在使用反重力反代出来的 API，并在 Claude Code 中设置了其他模型以节约 Token。但我发现，与其他模型相比，Pro 模型的回答似乎不够智能。这个问题不仅在 OpenCode 中存在，在 Cherry Studio 中也出现了。我希望能够找到一些关键词或开源项目来解决这个问题。