Plugin

Delega sottocompiti autonomi di coding all’abbonamento locale Claude Code tramite l’Agent SDK ufficiale e restituisce i risultati alla sessione host. 19 parametri controllano modello, intensità di ragionamento, permessi, strumenti consentiti, turni e limite di budget. I job in background restituiscono subito `jobId` e trasmettono output incrementale; l’handle di sessione può essere passato come `resume` per continuare la stessa conversazione. I comandi oltre ~20 s passano da `mcp__dsh__shell`, che trasmette riga per riga senza consumare contesto modello. Il monitor Claude Code elenca i job, mostra processo strutturato e output live e consente l’annullamento. La skill di delega, registrata a runtime, viene installata con il plugin.

Modifica i livelli di ragionamento e i formati di thinking per i modelli che non ne dichiarano.

Conta le parole chiave nelle righe di ragionamento e le evidenzia quando la riga viene espansa. Il contatore di ogni parola nel titolo funge anche da interruttore per la relativa evidenziazione. Include tonalità per parola, colore e dimensione del testo (10–22 px, lo stesso intervallo dell’impostazione del testo del corpo dell’host), carattere, grassetto/corsivo/sottolineato, corrispondenza dell’intera parola e una sezione impostazioni dedicata.

Pannello del flusso di ragionamento nella barra laterale destra di DSH Web: raggruppa il flusso in tempo reale di ogni sessione per turno e passaggio, con testo e chiamate agli strumenti del passaggio. Per impostazione predefinita è espanso solo l’ultimo turno; gli altri sono ridotti a una riga. Una regola locale raggruppa i passaggi in fasi di attività, segnala quello in attesa di uno strumento e mostra il motivo degli errori. Il ragionamento completo di ogni passaggio si recupera su richiesta; un indice locale di tutti i turni cerca titoli, testo utente e numeri. Un intero turno può diventare un titolo cinese con una chiamata al modello.

Mantiene aggiornati i cataloghi modelli dei provider DSH usando il catalogo dinamico models.dev, aggiornando modalità e livelli di ragionamento dei modelli nuovi ed esistenti automaticamente o dal pulsante refresh in Models.

Fai ricordare all'IA come pensi, non cosa hai detto: cattura attivamente i tuoi principi, le linee rosse e le abitudini di lavoro tra le sessioni, con capacità di memoria, decadimento graduale e motivazione leggibile per ogni voce. La 0.7.0 introduce un ritratto di persona intuitivo con tracciamento delle evidenze.

Skin CSS che ridisegna il controllo del livello di ragionamento di hytime/dsh-thinking-effort come pillola blu-viola con campo stellato e riflesso mobile, nelle palette chiara e scura. Richiede quel plugin installato e non aggiunge UI propria.

Da un pannello mobile del browser, inserisce istruzioni o correzioni in una sessione attiva mentre il modello ragiona oppure annulla il turno corrente.

Rende fluide le righe di ragionamento in DSH Web UI: durante lo streaming l’anteprima, limitata a 24 righe, segue il fondo; al termine si richiude con una breve animazione. La conversazione segue il contenuto senza scatti o strappi.

Dichiara livelli di reasoning effort per modello di provider terzi nelle impostazioni llm-pi-ai, così il selettore standard di intensità di ragionamento DSH funziona anche con modelli non descritti dal catalogo pi-ai.

Aggiunge in Models i campi per finestra di contesto e soglia di compattazione per route, più un selettore dello sforzo di ragionamento consapevole del provider nel compositore. Scrive in capacities, reasoningEfforts e una riga patch compaction-basic di llm-pi-ai.

Attiva la visualizzazione minima della conversazione DSH Web: il controllo nell’intestazione della sessione nasconde le righe di ragionamento, chiamate agli strumenti e processo del turno, mantenendo il testo della risposta Assistant.

Catalogo provider Zhipu BigModel GLM con doppio endpoint (Coding Plan e API standard), rilevamento live dei modelli, mappatura dei livelli di ragionamento testata in runtime e scheda Settings per chiavi, endpoint e livello predefinito.

Dashboard di salute dei provider nelle impostazioni: stato in sola lettura per provider, salute con decadimento temporale degli errori recenti, capacità di ragionamento, token massimi e ultimo errore; dati dalla configurazione llm-pi-ai e dal log compat-healer.

Chiedi a un assistente sidebar sul testo assistant selezionato: un pannello destro temporaneo risponde dallo snapshot della cronologia LLM principale, con Markdown in streaming, thinking comprimibile e follow-up multi-turno, senza toccare la conversazione principale.

Mostra gli orari al passaggio del mouse sui nodi della chat Web DSH: inizio–fine e durata per Think, Bash e ogni riga di strumenti/passaggi.

Visualizza grafici di trading nella conversazione: strumento `trade_chart` e scheda SVG inline (candele/linea/barre/area, sottografico volumi, medie MA, swing e annotazioni libere, zoom/pan con rotellina). Dati dalle skill di mercato longbridge/hithink.

Mascotte Ork verde pixel per DSH Web: maschera thinking e output del modello con «Waaaaaaagh!» fino al clic per rivelare e maschera anche l’input con lunghezza casuale.

Demone MediaPlayer doppio ($think in loop + suoni singoli $fx) con ducking del volume. Suoni smooth/struggle/deep_think in base a serie di successi/insuccessi e durata prolungata dell’agent. Include 15 WAV PCM sintetizzati con onde sinusoidali/quadre, mappatura sonora per 51 strumenti categorizzati, import WAV/MP3 con conversione automatica e UI impostazioni con correzione dark mode.

Comprime automaticamente i messaggi context/system nella conversazione DSH e raggruppa blocchi think, chiamate agli strumenti e risultati in barre espandibili.

Badge live con i token di ragionamento —Think(5.2K)— su ogni riga Think espandibile di DSH Web UI, con contatore aggiornato durante lo streaming.

dsh-think-autoexpand: Mantiene sempre visibile la riga Think di DeepSeek Harness e la espande durante lo streaming per vedere tutto il ragionamento dell’Agent in tempo reale; le schede degli strumenti restano comprimibili.

Imposta lo sforzo di ragionamento per modello (off/minimal/low/medium/high/xhigh) per GPT, Codex, Gemini e modelli compatibili OpenAI. Installa un helper, non un adattatore runtime: su Windows esegui `enable-capabilities.ps1` una volta per profile e riavvia; i livelli vengono dichiarati in `~/.dsh/settings.yaml`. Include script di disattivazione e backup per ripristinare.

Correzione automatica della compatibilità LLM: rileva errori 400 dovuti alla dichiarazione errata delle capacità del modello (thinking/reasoning) nei provider di transito/Gateway, corregge in modo idempotente la configurazione `llm-pi-ai` e sopprime thinking alla richiesta successiva, senza riavvio. UI completa per tutti i campi di compatibilità pi-ai.