Plugins

Proveedor no oficial de LLM Command Code: registra una ruta `commandcode` con un catálogo de modelos en vivo y compatibilidad con reasoning-effort.

Skin de control deslizante de reasoning adaptable que asigna los niveles de esfuerzo de razonamiento disponibles de cada modelo a una escala de intensidad visual de 0 a 30, con retratos, fondo y colores de interfaz sincronizados.

Agregado de funciones de escritorio que instala la colección DSH Web UI, dshmarket, Codex Connect y los controles de reasoning-effort en versiones fijadas.

Control deslizante de intensidad de reasoning al estilo Codex para DSH, más un control deslizante de «pez gordo corriendo». Control deslizante de modelo y reasoning-effort al estilo Codex para DeepSeek Harness.

Inicio de sesión con cuenta de ChatGPT para DeepSeek Harness mediante un flujo OAuth del navegador de Codex, sin clave de API y sin selección de espacio de trabajo: registra el inicio de sesión en el proveedor de Codex de pi-ai, permite definir el modelo Codex y el reasoning effort globales por defecto para las nuevas sesiones, actualiza la lista de modelos desde el endpoint de catálogo de la propia cuenta con sesión iniciada y muestra en el compositor las ventanas de uso de cinco horas y semanales.

Deja que tus ideas fluyan — Tydora es un editor de Markdown de escritorio moderno que combina edición WYSIWYG, enlaces bidireccionales, mapas mentales y un lienzo infinito, potenciando el pensamiento profundo y la expresión sin esfuerzo.

Configura los niveles de esfuerzo de razonamiento y los valores predeterminados de sub-agente para modelos DSH personalizados.

Configuración por modelo de reasoning-effort y modalidad de entrada para proveedores de terceros: sugerencias fusionadas desde una base de conocimiento de modelos y evidencia cruda del endpoint /models con etiquetas de confianza, editadas dentro de la tarjeta oficial de la página Models.

Deslizador de esfuerzo de razonamiento estilo Claude Code para la IU web DSH: arrastre continuo, ajuste al soltar, estela de fuego WebGL y control real y funcional del esfuerzo de pensamiento para cualquier modelo o proveedor de terceros personalizado.

Liang Saint Slider como selector de modelo y nivel de esfuerzo de pensamiento de DeepSeek Harness.

Empareja tus modelos y presupuestos de tokens con cada rol, y luego deja que DSH delegue subagentes especializados según el tipo de tarea. Cubre análisis de arquitectura, UI/UX, implementación de código, exploración de la base de código e investigación de documentación, con configuración automática más esfuerzo de razonamiento y permisos de herramientas por rol.

Página de ajustes para capacidades por modelo: niveles de reasoning-effort con sus ortografías wire, modalidades de entrada y capacidades de token, escritos como declaraciones o anulaciones de catálogo dispersas.

Optimizador de reasoning_effort por ronda para dsh — reduce automáticamente el razonamiento en llamadas de herramientas simples y lo aumenta para trabajos pesados, recortando el tiempo de pensamiento entre llamadas de herramientas.

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.

Tablero de tareas por sesión en la barra lateral: arrastra sesiones a columnas todo/doing/review/done, crea sesiones con selección de modelo y reasoning-effort, papelera con restauración, notas, exportación/importación.

Servidor ACP mejorado para DeepSeek Harness: streaming de bloques y razonamiento, telemetría de uso, cambio de modelo/esfuerzo, preajustes de permisos, reanudación/archivado de sesión, servidores MCP por sesión y reenvío de archivos/terminal de Zed.

Proveedor LLM NewAPI (pasarela compatible con OpenAI): registra una ruta `newapi` con descubrimiento de modelos solo de chat, autocompleta los parámetros del modelo (ventana de contexto, esfuerzo de razonamiento) desde models.dev y añade una sección de configuración web para la URL base y la clave de API.

Despacha subagentes con perfiles nombrados (modelo, esfuerzo de razonamiento y alcance de herramientas por tarea), comprobaciones de seguridad, estimación de costos con comparación de ahorro y un registro completo de decisiones de despacho.

Proveedor de modelos Kiro con inicio de sesión mediante Builder ID, Identity Center, Google, GitHub e importación de credenciales, refresco automático de tokens y perfiles, uso de la cuenta, descubrimiento de modelos en vivo, esfuerzos de razonamiento seleccionables, llamadas a herramientas en streaming, gestión del motivo de parada del proveedor y del desbordamiento de contexto, y contabilidad de tokens que usa los contadores exactos de Kiro cuando los envía y, en caso contrario, escala el porcentaje de uso de contexto que sí envía según la ventana anunciada del modelo.

Un nivel de pensamiento almacenado por proveedor y modelo, de modo que el esfuerzo de razonamiento sobrevive a la sesión en la que se configuró y llega también a los subagentes, algo que dsh nunca pide. El selector dentro de la sesión sigue ganando, y un modelo sin fila mantiene el valor por defecto de su proveedor.

Deslizador de esfuerzo de razonamiento al estilo Codex, integrado en el selector de modelos.

Supervisa un proceso local de la pasarela workbuddy2api y expone sus modelos como proveedor LLM, leyendo las ventanas de contexto y los niveles de esfuerzo de razonamiento desde el propio endpoint de modelos de la pasarela.

Chat de suscripción OpenCode Go para DSH con selección por modelo de protocolo Completions, Responses o Anthropic, descubrimiento de modelos, contexto, metadatos de visión y pensamiento, valores predeterminados de esfuerzo y medidores de uso.

Proveedor de modelos DSH para la CLI AGY autenticada localmente: descubrimiento de modelos Gemini/Claude, esfuerzo de razonamiento independiente, herramientas propiedad de DSH, manejo acotado de contexto y resultados de herramientas, y streaming seguro en Windows. Reporta problemas en GitHub Issues: https://github.com/darkings/dsh-agy-provider/issues.