Plugins

Control por ronda del nivel de pensamiento (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto programa low/high/max según el historial reciente de tool calls, o permite fijar manualmente un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), con mapeo wire personalizado, guard de capacidades por modelo y presets de ventana de contexto (64K–1M); su capability card se combina con [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalable desde dsh-market) para probar reasoning en gateways compatibles con OpenAI (vLLM / LM Studio / autoalojados). La card escribe capacidades llm-pi-ai, el adapter conduce el wire (compat.thinkingFormat) y el plugin mantiene la lista de takeover.

Editor Markdown estilo Typora para la barra lateral derecha de DSH: renderizado en vivo de matemáticas y Mermaid, clic a la derecha de una imagen para continuar en la línea siguiente y guardado protegido por versión con Ctrl/Cmd+S, incluso fuera del workspace de la sesión. Inserta selecciones en el chat con su ruta absoluta.

Evidencias de medios locales (vídeo/audio/imagen): cronología, transcripción y regiones. Fallback por medio en meta.attempts, no silencioso: multimodal host→OpenAI compatible/rotación de claves→ffmpeg/ASR local→metadatos. Cooldown solo auth/cuota; candidato retenido al final, no descartado. Enmascara errores antes de cortar; detecta magic bytes, no extensión. vision-bridge opcional; registro multimodal/AV inline (video_url/input_audio) requiere peers opcionales dsh-thinking-levels y dsh-llm-openai-completions; si faltan, degrada sin error. Predeterminado remoto; strictLocalOnly mantiene local. ffmpeg/ffprobe y ASR CLI local no incluidos, solo para fallback local; si faltan, degrada a metadatos. Hosts 0.1.7/0.2.0/0.2.1 (6 rc, enum engines.dsh); npm dsh-media-lens.

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).

Manual model probe for DeepSeek Harness: a session-view tab where you pick provider, API type, model and route, then send one real raw HTTP request over openai-completions, openai-responses or anthropic-messages — streaming or not — and read latency, TTFT, HTTP status, token usage and a three-layer diagnosis chain (API request / model response / strict check) on one screen, with errors in plain language.