Plugins

Plugin de fournisseur Volcengine Ark pour DeepSeek Harness (DSH) : enregistre les routes Agent Plan, Coding Plan et postpayées sur l'adaptateur natif pi-ai afin que les modèles Ark apparaissent dans le sélecteur de modèles.

Maintient un serveur de modèles TinyTitan local accessible depuis le harness : actualise la route llm-pi-ai à partir des modèles installés et monte un backend de compaction qui ne réfléchit pas.

Connexion au compte ChatGPT pour DeepSeek Harness via un flux OAuth du navigateur Codex, sans clé API et sans sélection d'espace de travail : abonne la connexion au fournisseur Codex de pi-ai, permet de définir le modèle Codex et le reasoning effort par défaut globaux pour les nouvelles sessions, actualise la liste des modèles depuis l'endpoint de catalogue du compte connecté et affiche dans le composeur les fenêtres d'utilisation de cinq heures et hebdomadaire.

Configurer les niveaux d'effort de raisonnement et défauts de sous-agents pour les modèles DSH personnalisés.

Configurez contextWindow pour les modèles enregistrés dans dsh, afin que les longues sessions ne soient plus considérées à tort comme un débordement de contexte.

Ensemble DeepSeek Harness : le relais AgentRouter comme une route pi-ai, avec un commutateur de point de terminaison national/international dans les Réglages, plus la compatibilité des requêtes sortantes exigée par le relais.

Complète ce que l'adaptateur officiel pi-ai laisse de côté sur la page Models : sondage d'accessibilité de la passerelle avec latence, extraction en un clic du catalogue de modèles de la passerelle avec réécriture par cases à cocher dans les paramètres, solde DeepSeek et quota du fournisseur affichés en place, protocole et point de terminaison auxquels chaque fournisseur est réellement connecté, et un menu déroulant de modèles qui ne répertorie que ce qui fonctionne à l'instant — une clé morte, un solde vide ou un quota épuisé est masqué jusqu'à ce que vous le corrigiez, et réapparaît de lui-même.

DSH Model Pro : pour la Web UI DSH, applique en un clic à un fournisseur cible le contexte, la limite de sortie, le niveau de raisonnement et les options de compatibilité d'un préréglage pi-ai ou d'un fournisseur déjà configuré, avec une gestion centralisée pour consulter, créer, éditer, dupliquer et supprimer les entrées de modèles de chaque fournisseur.

Contrôle par tour du niveau de réflexion (reasoning_effort) pour DeepSeek Harness : Auto planifie low/high/max selon l'historique récent des tool calls, ou permet de fixer un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), avec mappage wire personnalisé, garde de capacités par modèle et préréglages de fenêtre de contexte (64K–1M) ; sa capability card s'associe à [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (installable depuis dsh-market) pour tester le raisonnement avec des passerelles compatibles OpenAI (vLLM / LM Studio / auto-hébergées). La carte écrit les capacités llm-pi-ai, l'adaptateur pilote le wire (compat.thinkingFormat) et le plugin maintient la liste de takeover.

Interface de gestion du cycle de vie pour le fournisseur de modèles llm-pi-ai : créez, modifiez, supprimez, activez et désactivez des fournisseurs avec des en-têtes personnalisés et des clés API chiffrées en AES-GCM ; restauration sûre à la désinstallation des fournisseurs parqués, découverte de modèles distants avec écriture par lot, routage intelligent avec cinq stratégies, composites d'union/intersection, tests de connectivité par modèle et observabilité des requêtes.

Ajoute un éditeur de niveau de raisonnement avec préréglages des protocoles OpenAI et Anthropic (llm-pi-ai), des bascules de modalité d'entrée et un préréglage de contexte 1M/128K et de sortie maximale aux lignes de modèles dans les Paramètres.

Passerelle de vision native au fournisseur LLM : les images collées dans le chat sont décrites par un modèle de vision (Qwen3-VL via pi-ai/llama.cpp), et la description textuelle est transmise à DeepSeek texte seul pour la réponse — l'admission, le routage et la compaction des images passent tous par les mécanismes natifs du harness, avec un cache de descriptions LRU et une reprise sur erreur 503.

Ajoute une page de réglages pour déclarer les efforts de raisonnement par modèle et la prise en charge de la vision sur les routes de fournisseur pi-ai.

Détection de modèles DSH : pour tout fournisseur pi-ai, récupère sa liste de modèles la plus récente en ligne, puis l'enrichit automatiquement via models.dev avec la modalité/capacité/raisonnement corrects avant de l'écrire dans ce fournisseur.

只填 Key 的服务商预设：50 家渠道为 DSH 一键写入官方 llm-pi-ai 路由与凭据（插件），并可写入腾讯 WorkBuddy、OpenCode（Key 走其 auth.json）与 cc-switch 的配置（CLI）；核心为纯 JS，可被更多应用的外壳复用。

Replaces the built-in llm-pi-ai and llm-deepseek adapters, the model selector and the Models settings page with self-maintained versions, tracks upstream @earendil-works/pi-ai through a safe-zone download with a one-click enable toggle, and adds provider quota and balance lookups plus a provider management page.

Session-affinity routing for LLM gateways: injects the session ID into every request sent to NewApi-style gateways so the gateway can pin requests per session and raise prompt-cache hits; takes over the official pi-ai routing on install and restores it on uninstall.

DeepSeek Harness Web plugin: per-model input-modality selector (text/image) on the Models settings page for third-party (pi-ai) providers.

Routes the harness through the OpenLLM gateway: a pure-config Cordis patch that adds an `openllm` provider to the in-box pi-ai adapter pointed at the local daemon (`127.0.0.1:8787/v1`, no API key held by dsh) and registers the `openllm mcp` stdio server (openllm, claude-context, supermemory tool groups).

让 DeepSeek Harness 自动重试商汤 429/QUOTA 等瞬时网关故障直到任务完成——启动时给所有 llm-pi-ai provider 热注入加固版 retryPolicy。

DeepSeek Harness bridge plugin: exposes the newest Zhipu/Z.AI coding-plan models (e.g. glm-5.3) on the zai-coding-cn route before the bundled pi-ai catalog catches up.

Configuration des capacités des modèles de l'interface web DSH : dans l'éditeur de catalogue de modèles de « Paramètres → Modèles », définissez directement pour chaque modèle configuré la prise en charge des images et le niveau de réflexion (reasoning efforts), en écrivant dans l'espace de noms de paramètres llm-pi-ai.

Make DSH llm-pi-ai opencode routes pass Zen free-tier gate: opencode User-Agent + canonical ses_ session + bash/read tools. Scoped to opencode.ai only.

Declares the OpenCode Go and Command Code route wire protocol and endpoint (so the API address never has to be typed), adds the DeepSeek V4.1 models to the OpenCode Go route and puts them first, completes the Command Code model list from its public catalog, and attaches a per-conversation x-opencode-session header to OpenCode requests (fixes 400 MissingSessionID).