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Control deslizante de esfuerzo de razonamiento en arte de píxeles para DSH Web con arrastre continuo de 0 a 100, escrituras reguladas a 16 ms, confirmaciones con ajuste a nivel y un fuego de brasas WebGL que se enciende cuando se mueve el control.

Muestra el saldo de la cuenta del proveedor de modelos seleccionado junto al asiento de modelo del compositor, una vez elegidos un modelo y un esfuerzo de razonamiento.

Route table assigning provider, model, and reasoning effort to subagents by workspace directory prefix; supports global default policy and in-composer session popover.

Turns the composer's model menu into a two-level list (provider first, then that provider's models), shows the current model together with its provider name, asks for a reasoning effort after a model is picked, and adds settings switches that hide whole providers or single models from the picker.

Deep-sea tidal-blue theme for the DeepSeek Harness Web client with a single accent color and matte (non-glass) surfaces in light and dark modes. Same-token UI additions: a single-line dock HUD reading real session projections (context usage vs. window, TPS, cache-hit rate, elapsed time), per-turn subagent delegation cards showing token usage and an optional cost estimate from OpenRouter public prices, sidebar pagination with pinned sections and type-to-filter, and model / reasoning-effort / permission controls under the composer. Each addition can be toggled in the plugin settings.

Control deslizante luminoso de reasoning effort para el compositor de DeepSeek Harness.

Ventana de modelos estilo Codex para DeepSeek Harness: siete niveles de UI mapeados a los cuatro niveles nativos y polvo estelar interactivo. Menús de modelo y esfuerzo de DSH al estilo Codex.

Conecta una puerta de enlace Magpie autoalojada y crea una ruta de proveedor por propietario ascendente. El selector estándar muestra grupos como Magpie (Claude) y Magpie (Codex); incluye conmutación automática por varias líneas, tarjetas de uso de solo lectura, reasoning effort predeterminado por modelo, cambio rápido por sesión para modelos de nivel prioritario y Cloudflare Access opcional.

Inicia sesión en ChatGPT Codex mediante OAuth de OpenAI y añade ChatGPT como proveedor LLM seleccionable (streaming, reasoning effort Off/Low/High/Max y entrada de imágenes). Incluye una herramienta codex para que DeepSeek escale tareas por sesión, delegación opcional de tareas ligeras a DeepSeek y gestión del uso de la suscripción y de créditos de reinicio de cuota.

Valores predeterminados de sesión por espacio de trabajo en DeepSeek Harness: guarda el preset Agent, preset de permisos, modelo, reasoning effort, nivel de detalle de trabajo de Chat y tiempo hasta contraer. Las sesiones vacías nuevas o reutilizadas en ese espacio empiezan con esos valores.

Recuerda el reasoning effort que elegiste explícitamente para cada proveedor y modelo y lo restaura al volver, sin sustituir el selector de modelos propio de DSH.

Interruptor de infinito del composer: cuando está seleccionado el máximo nivel de reasoning effort, un clic añade al system prompt un aviso configurable.

Control deslizante «Galaxy» para los niveles de razonamiento nativos de DeepSeek Harness.

Usa Jev para ajustar el razonamiento del chat principal sin cambiar de modelo, elegir/aplicar aparte capacidad y esfuerzo de subagentes e inspeccionar decisiones con feedback de asignación por respuesta.

Configura proveedor, modelo y esfuerzo de razonamiento de subagentes delegados desde un chip junto al compositor. La anulación por conversación y el valor predeterminado del perfil comparten dos controles; el chip muestra la ruta efectiva. Se aplica a todo hijo en proceso mediante agent/request. Sin página de ajustes, edición de presets ni parámetros de herramienta visibles al modelo.

Interfaz del compositor para DeepSeek Harness. El esfuerzo de razonamiento del menú del modelo pasa a ser un deslizador continuo en la propia fila; lee en vivo los niveles del adaptador, así que admite cualquier cantidad. Cada nivel dibuja su propia llama en un canvas tras el control. Además, el activador de permisos usa el color de error del tema cuando está activo el preset de acceso total, también en su fila del menú de permisos.

Un interruptor dorado junto al composer eleva cada solicitud al nivel de reasoning effort más alto que declara el modelo actual y a su máximo predeterminado de tokens de salida; además, añade al system prompt una sección que pide un trabajo exhaustivo y revisado por el propio modelo.

Tema minimalista para dsh: elimina sombras, desenfoque de vidrio y tintes de marca, y reduce los radios. Añade pestañas de archivo en la barra lateral con filtro al escribir; controles de model y reasoning-effort bajo el composer; tarjetas de topología de subagents por turno; medidores de aciertos de caché y context con colores; y duración de cada turno.

Requiere tener instalado Codex CLI y haber completado `codex login`. Consulta Codex CLI desde DSH con tres herramientas: codex_consult lo ejecuta en un sandbox de solo lectura, inserta archivos de evidencia, verifica el modelo servido y el esfuerzo de razonamiento en el archivo rollout, reintenta flujos desconectados y registra la cuota antes y después; codex_quota muestra las cuotas actuales de 5 horas y semanal; codex_calls lista llamadas recientes.

Fork de dsh-effort-slider que divide el selector de modelo del composer en dos botones: el nombre abre la lista de modelos y la etiqueta effort abre un slider estilo Claude con fuego WebGL.

Maximiza automáticamente la ventana de escritorio de DeepSeek Harness al iniciar, como si pulsaras una vez el botón de maximizar. Multiplataforma (Windows/macOS/Linux), best effort y solo host.

Cambia el botón de modelo por panel de dos niveles (proveedores, modelos con búsqueda) y deslizador continuo de razonamiento. Gradiente azul-violeta, partículas en niveles altos y color por nivel. Arrastrar avanza uno; al elegir modelo, panel abierto y deslizador en su nivel medio.

Publica el modelo elegido en el perfil o en Models como endpoint HTTP compatible con OpenAI: `/v1/models`, `/v1/chat/completions` con streaming SSE o sin streaming, y `/health`. Cada solicitud puede indicar cualquier modelo enrutable; si omite `model`, usa la selección actual del chat, así que cambiarla allí cambia el endpoint. Si se activa, también presta al modelo las herramientas Harness habilitadas individualmente, las ejecuta mediante el runtime de tools Harness y devuelve resultados hasta un límite de rondas. Usa su propio listener, por lo que `127.0.0.1`, `0.0.0.0` y un puerto reenviado por NAT mantienen la misma ruta. Settings configura bind address, puerto, API key con generador, proveedor/modelo de respaldo, reasoning effort, origen CORS y timeout.

Elimina permanentemente logs de sesión, elementos del workspace y archivos archivados.