Plugins

Delega subtareas de código autónomas a la suscripción local Claude Code mediante el Agent SDK oficial y devuelve resultados al host. 19 parámetros controlan modelo, esfuerzo de razonamiento, permisos, herramientas permitidas, turnos y límite de presupuesto. Los jobs de fondo devuelven `jobId` de inmediato y emiten salida incremental; el identificador de sesión puede pasarse como `resume` para continuar la misma conversación. Comandos de más de ~20 s usan `mcp__dsh__shell`, que transmite línea por línea sin consumir contexto del modelo. El monitor Claude Code lista jobs, muestra proceso estructurado y salida en vivo y permite cancelar. La delegación es una skill registrada en runtime e instalada con el plugin.

Edita los niveles de razonamiento y formatos de pensamiento de modelos que no declaran ninguno.

Cuenta las palabras clave en las filas de pensamiento y las resalta al expandir una fila. El contador de cada palabra en el título también sirve para activar o desactivar su resaltado. Incluye tinte por palabra, color y tamaño del texto (10–22 px, el mismo rango que el ajuste de texto del host), tipografía, negrita/cursiva/subrayado, coincidencia de palabra completa y una sección de ajustes propia.

Panel de cadena de razonamiento en la barra lateral derecha de DSH Web: agrupa el flujo de razonamiento en vivo de cada sesión por turno y paso, con el texto y las llamadas a herramientas de cada paso. Solo el turno más reciente se expande por defecto; los anteriores se reducen a una línea. Una regla local agrupa pasos por fases de actividad, marca el que espera una herramienta y muestra la causa de los fallos. El razonamiento completo se obtiene por paso cuando se solicita; un índice local de todos los turnos busca títulos, texto del usuario y números. Puede resumir un turno entero en un título chino con una llamada al modelo.

Mantiene actualizados los catálogos de modelos de proveedores DSH con el catálogo vivo models.dev, renovando modalidades y niveles de razonamiento de modelos nuevos y existentes, automáticamente o mediante un botón en Models.

Haz que la IA recuerde cómo piensas, no lo que dijiste: captura activamente tus principios, líneas rojas y hábitos de trabajo entre sesiones, con capacidad de memoria, decaimiento gradual y un razonamiento legible para cada entrada. La 0.7.0 trae un retrato de persona intuitivo con trazabilidad de evidencias.

Skin CSS que cambia el control de nivel de razonamiento de hytime/dsh-thinking-effort a una píldora azul-violeta con campo estelar y brillo deslizante, en paletas claras y oscuras. Requiere instalar ese plugin y no añade UI propia.

Desde un panel flotante del navegador, inyecta indicaciones o correcciones en una sesión activa mientras el modelo piensa, o cancela el turno actual.

Mejora las filas de razonamiento en DSH Web UI: durante la generación, la vista previa limitada a 24 líneas sigue el final; al terminar se pliega con una animación breve. La conversación también acompaña el contenido suavemente, sin saltos ni tirones.

Declara niveles de esfuerzo de razonamiento por modelo para proveedores externos en la sección de ajustes llm-pi-ai, para que el selector estándar de intensidad de pensamiento DSH funcione en modelos no descritos por el catálogo pi-ai.

Añade en Models campos por ruta para la ventana de contexto y el umbral de compactación, y un selector de esfuerzo de razonamiento según el proveedor en el compositor. Escribe en capacities, reasoningEfforts y una fila de parche compaction-basic de llm-pi-ai.

Alterna la vista mínima de la conversación DSH Web: el control del encabezado de sesión oculta las filas de razonamiento, llamadas a herramientas y proceso del turno, conservando el texto de respuesta del Assistant.

Catálogo de proveedores Zhipu BigModel GLM con dos endpoints (Coding Plan y API normal), descubrimiento de modelos en vivo, mapeo del nivel de razonamiento probado en ejecución y tarjeta de ajustes para claves, endpoints y nivel predeterminado.

Panel de salud de proveedores en Ajustes: estado de solo lectura por proveedor, salud con decaimiento temporal de errores recientes, capacidad de razonamiento, máximo de tokens y último error; obtiene datos de la configuración llm-pi-ai y del registro de errores compat-healer.

Pregunta a un asistente lateral sobre texto seleccionado del asistente: un panel derecho efímero responde desde una instantánea del historial LLM de la conversación principal, con Markdown en streaming, thinking plegable y seguimientos de varios turnos, sin tocar la conversación principal.

Muestra marcas horarias al pasar el cursor sobre nodos del chat web DSH: inicio–fin y duración en Think, Bash y cada fila de herramientas/pasos.

Renderiza gráficos bursátiles en la conversación: herramienta `trade_chart` y tarjeta SVG en línea (velas/línea/barras/área, subgráfico de volumen, medias móviles MA, oscilaciones y anotación libre, zoom/pan con rueda). Los datos proceden de skills de mercado longbridge/hithink.

Mascota Ork verde pixelada para DSH Web: oculta el thinking y la salida del modelo como «Waaaaaaagh!» hasta que se hace clic para revelar, y también enmascara la entrada con longitud aleatoria.

Demonio MediaPlayer dual ($think en bucle + sonidos puntuales $fx) con atenuación de volumen. Sonidos smooth/struggle/deep_think según rachas de éxito/fracaso y duración prolongada del agente. Incluye 15 WAV PCM sintetizados con ondas seno/cuadrada, asignación de sonidos a 51 herramientas categorizadas, carga de WAV/MP3 con conversión automática y UI de ajustes con corrección de modo oscuro.

Pliega automáticamente los mensajes context/system de la conversación DSH y agrupa bloques think, llamadas a herramientas y resultados en barras desplegables.

Insignia en vivo con tokens de razonamiento —Think(5.2K)— en cada fila desplegable Think de DSH Web UI; el contador avanza durante el streaming.

dsh-think-autoexpand: Mantiene visible la fila Think de DeepSeek Harness y la expande automáticamente durante el streaming para ver en tiempo real todo el razonamiento del Agent; conserva la posibilidad de plegar las tarjetas de herramientas.

Configura el esfuerzo de razonamiento por modelo (off/minimal/low/medium/high/xhigh) para GPT, Codex, Gemini y modelos compatibles con OpenAI. Instala una herramienta auxiliar, no un adaptador runtime: en Windows, ejecuta `enable-capabilities.ps1` una vez por profile y reinicia; declara los niveles en `~/.dsh/settings.yaml`. Incluye script para desactivar y copia de seguridad para revertir.

Reparación automática de compatibilidad LLM: detecta errores 400 por declarar incorrectamente capacidades del modelo (thinking/reasoning) en proveedores de tránsito o gateway; aplica de forma idempotente un ajuste a `llm-pi-ai` y suprime thinking en la siguiente solicitud, sin reinicio. Incluye ajustes para todos los campos de compatibilidad pi-ai.