Terse 插件旨在对抗助手生成充斥口号、隐喻和自指表达的类散文回复的习惯。其 GitHub 页面说明，该插件提供了一套 22 条写作规则和 18 条前后配对（共计 877 词），将每个回复塑造成严格格式：一个带答案的句子，随后可选地跟一个列表或表格，接着最多只有一句警告语句，然后停止。这种风格消除了第一人称引用、口号、隐喻以及“X，不 Y”重构，从而削减了许多用户觉得分散注意力的冗长。
此图像展示了插件在其 GitHub 页面上陈述的目标，这促使了减少冗长的严格写作规则。
随插件提供的测量数据表明，对于 Opus 5.5（高强度），在十次聊天回复中中位回复长度从 636 词降至 181 词（−72%），输出 token 下降 45%，每 1000 词的风格违规从 11.1 下降至 1.1（−90%）。具体降幅包括：口号和隐喻归零，每 1000 词为 0；第一人称引用下降 83%；以及“X，不 Y”重构下降 33%。类似收益亦在 Fable 5.1 中报告，词数减少 46%，成本降低 51%。
此图像说明了测量部分中描述的响应长度定量降低，其中 Opus 5.5 的中位回复长度从 636 词降至 181 词。
除了改写回复，Terse 还添加了一个上下文计量器，在状态行中以百分比显示模型名称和上下文填充情况。该计量器的阈值——绿色低于 37%，黄色自 37% 开始，橙色自 49% 开始，骷髅自 60% 开始——源自研究表明检索质量在上下文窗口填满之前就已经退化，例如 Chroma 的 Context Rot 报告（在 200k 窗口中从 50k token 开始退化），NoLiMa（13 种模型中有 11 种在 32k token 时基线降至一半），以及“中间迷失”现象。