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Speichert Projektentscheidungen in Markdown statt im Chatverlauf: ein Hauptdokument plus Dokumente je Modul, jeder Eintrag mit file:line-Beleg. Der Agent fragt offene Punkte ab und berechnet einen Fünf-Dimensionen-Score (Aufgabenkomplexität, Erweiterbarkeit, Wartbarkeit, Codequalität, Wiederverwendbarkeit), angezeigt neben der Modellauswahl. Eine Sitzung kann mehrere Projekte binden; small/medium/large erweitert die Eintragslimits. Bei Triggerwörtern wird ein wiederverwendbarer Pipeline-Abschnitt aus dem Hauptdokument eingefügt.

Sechs Engineering-Skills für Claude Code und DSH: Recherche, Architektursondierung, Implementierungsorchestrierung, dreiachsige Diff-Prüfung, Komplexitätsaudit und Mutationstests. Bei Verfügbarkeit delegieren sie über die generischen Subagent-Tools des Hosts.

Adaptives Modell-Routing: Komplexitätsklassifizierung pro Anfrage mit automatischem Anbieter-Routing.

Forensische Analyse früherer Modell-Routing-Entscheidungen. Spielt Sitzungen ab und klassifiziert Aufgabenkomplexität pro Turn anhand der Anfrageform deterministisch, ohne LLM. Findet zwei Arten von Verschwendung: teures Modell bei einfacher Arbeit (Differenz messbar) und günstiges Modell, das bei schwerer Aufgabe scheitert; jeder Versuch sendet den ganzen Kontext erneut, sodass das Downgrade mehr kostet als das Upgrade. Trennt Kapazitätsfehler (RATE_LIMIT/TIMEOUT/TRANSPORT) von Modellfehlern. Leitet Regeln aus Belegen ab und berechnet mit integrierter Tabelle pro Million Tokens.

Englischsprachiger Fork von dsh-model-router. Verteilt jeden Agentenschritt auf einen konfigurierbaren Modellpool und passt den Reasoning-Aufwand an Aufgabenkomplexität, Toolfehler und Kosten an.

Zeigt pro Zug Änderungen an zyklomatischer und kognitiver Komplexität sowie maximaler Verschachtelung für TypeScript, Python und Go in der Web-UI; Datei- und Funktionsübersichten lassen sich für Code-Reviews aufklappen.

ArcVista 观界 —— DSH 内的架构观测台：本地项目、Git 克隆或批量 Git 导入，架构图、安全守护、知识图谱、复杂度与快照对比

An Auto toggle next to the model selector that schedules reasoning_effort per request: complexity is scored by a MiniMax/OpenAI-compatible model with a zero-dependency heuristic fallback (fallbacks not cached), effort ladders adapt to each model real effort list (low/high/max, low/high/highx/max/ultra, ...), heavy tool calls upgrade the tier within the same session, the lit button and reply badges show the effort actually used, and every decision plus observed token usage lands in a JSONL ledger. A standalone-button fork of imkingjh999/dsh-adaptive-effort; do not install it and the original in the same profile.

Plugin zur Weiterleitung des Denkmodus für V4 Flash im Headless-Betrieb: verankert die w7-Persona und Tools im ersten Turn und steuert Hinweise je nach Komplexität.