Plugins

Rundenweise Steuerung des Thinking-Levels (reasoning_effort) für DeepSeek Harness: Auto plant low/high/max anhand der jüngsten Tool-Call-Historie, oder ein Wire-Level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max) wird manuell gesetzt, mit benutzerdefiniertem Wire-Mapping, modellbewusstem Fähigkeits-Guard und Kontextfenster-Presets (64K–1M); die Modell-Capability-Card arbeitet mit [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (aus dsh-market installierbar), damit OpenAI-kompatible Gateways (vLLM / LM Studio / self-hosted) Reasoning testen können. Die Card schreibt llm-pi-ai-Fähigkeiten, der Adapter treibt das Wire (compat.thinkingFormat) an und das Plugin pflegt die Takeover-Liste.

LLM-Adapter-Plugin für lokal betriebene Qwen-Modelle hinter einem zu OpenAI kompatiblen Endpunkt von vLLM, mit Umschaltung der Multimodalität je Modell, vollständig konfigurierbarem Reasoning-Aufwand und einer Web-Einstellungsseite zum Bearbeiten der Bereitstellung aus dem Frontend.

OpenAI-kompatible API mit Denkmodus per Klick (CodeBuddy/vLLM/Proxys), die Ablehnungen durch content_filter bei Entwicklerrollen-Inhalten vermeidet.

Probes Windows-host Ollama, LM Studio, vLLM, and llama-server from WSL, compares ctx, and reports /v1/models apiReady versus TCP.

Reports Docker CLI, context, and daemon reachability in WSL, plus vLLM :8000 /v1/models health and GPU runtime hints.

OpenAI-completions-compatible adapter for custom gateways (vLLM / LM Studio / self-hosted proxies): always role:"system", thinking driven by the model config, Qwen-style response split, and vision-model image input (single / multiple).

Trims historical images in outgoing chat requests down to a recent-image count, learns the provider per-prompt image cap from HTTP 400 responses, and retries with fewer images so image-heavy sessions keep working.

Control panel for local LLM inference servers in the DSH web view: service registry with health checks and stop controls, named parameter profiles for llama.cpp, SGLang and vLLM with pre-save KV/VRAM validation, GPU detection, and tok/s benchmarks.