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Reasoning-Effort-Stufen und Sub-Agent-Standards für benutzerdefinierte DSH-Modelle konfigurieren.

Auto-Thinking-Effort-Routing für dsh: ein lokal feinabgestimmter 7-Fragen-Klassifizierer (ModernBERT, 842 MB, <1 s CPU-Inferenz) wählt low/high/max für No-Intent-Nachrichten; In-Session-Retries eskalieren die Stufe (low → high → max) unter Ausschluss-Constraints; der Judge-Service fällt sicher auf low zurück, wenn nicht erreichbar. Ein Tier-Chip in der Input-Leiste zeigt die Live-Stufe und die letzten 20 Bewertungen. Alle Inferenz ist lokal — Aufgabentext verlässt niemals die Maschine.

Reasoning-Effort-Schieberegler im Claude Code-Stil für die DSH-Web-UI: stufenloses Ziehen, Einrasten beim Loslassen, WebGL-Feuerspur und echte, funktionierende Denk-Aufwand-Steuerung für jedes benutzerdefinierte Drittanbieter-Modell oder Anbieter.

Liang Saint Slider als Modell- und Denkaufwand-Auswahl für DeepSeek Harness.

DSH-Plugin, das die Auswahl von Modell/Reasoning-Stärke im Eingabebereich durch einen Reasoning-Stärke-Regler ersetzt; kompatibel mit dem neuesten offiziellen DSH und DSH Desktop.

Replaces the composer Effort switch with a Claude Desktop-style five-level slider (Low/Medium/High/Max/Ultracode): a pill opens a popover above the composer, dragging snaps with a spring and writes once, and Ultracode maps to the model's maximum reasoning effort. Ships the Ultracode WebGL2 energy grid, a per-session Ultracode mode, and passes modifier-click through to the shipped level list.

Claude-Desktop-inspirierter Composer-Schieberegler für Modell-Reasoning-Stärke mit Klick, Ziehen oder Tastatur.

CSS-Skin für die von hytime/dsh-thinking-effort gezeichnete Reasoning-Stufensteuerung: blau-violettes Pill-Design mit Sternenfeld und Glanzbewegung, passend für helle und dunkle Paletten. Benötigt das Plugin und fügt selbst keine UI hinzu.

Ergänzt in Models kontextspezifische Felder für Kontextfenster und Kompaktierungsschwelle sowie eine anbieterbezogene Auswahl der Denkleistung im Eingabefeld. Schreibt in capacities, reasoningEfforts und eine compaction-basic-Patchzeile für llm-pi-ai.