Plugin

Plugin DSH che sostituisce la scelta di model/intensità di ragionamento nell’area input con uno slider reasoning strength; compatibile con l’ultima versione ufficiale di DSH e DSH Desktop.

Controlli qualità Forge per DeepSeek Harness: gate per attività, lettura prima delle modifiche, intercettazione dei rischi bash e punteggio di qualità, applicati dal CLI locale forge tramite i punti di intercettazione tipizzati di DSH. forge deve essere nel PATH; se manca, il plugin opera in fail-open e tenta di avvisare all’avvio della sessione. I gate richiedono anche forge init nel progetto.

Legge via HTTP API un workbuddy2api-panel in esecuzione e sincronizza i modelli nel selettore DSH, con moltiplicatori di credito, etichette realm CN/internazionale e livelli reasoning per model. Mostra anche crediti residui e uso in Settings e nel badge sidebar.

Mantiene fissato il modello predefinito condiviso: cambiarlo in chat non modifica più il default globale né ne riduce il livello di ragionamento.

Fork di dsh-reasoning-effort. Aggiunge al composer un selettore modelli a due livelli (provider, pannello laterale, ricerca, righe compatte), cursore di ragionamento ed effetti del livello massimo.

Arricchisce automaticamente i model channel di DeepSeek Harness: dopo aver aggiunto un provider channel non serve impostare manualmente per ogni model contextWindow, maxTokens, input multimodale [text, image] e livelli reasoning effort {low, high, max}. Aggiorna al salvataggio, con pagina Settings UI e backup datati.

Plugin DeepSeek Harness per abbonamenti SuperGrok e X Premium: accesso con device code, provider xai, modelli chat visibili all’account con contesto e prezzi per milione di token, reasoning effort dalle capacità del model e uso dell’abbonamento.

Dopo ogni turno prevede il messaggio successivo e lo mostra come ghost text grigio nel compositore. Tab prende l’intera riga, Alt+Right una parola alla volta, Enter accetta e invia, Esc scarta, Alt+R rigenera senza ripetere il precedente. Bastano pochi caratteri per completare dai prompt già inviati nella sessione; Up nel compositore vuoto richiama l’ultimo. Un form nella pagina plugin imposta provider, model, reasoning effort, toggle per chiave e limiti di generazione.

Sostituisce il menu modelli composer con un selettore a due pannelli: elenco ricercabile raggruppato per provider a sinistra; scheda a destra con context window, output cap, tag capacità e reasoning-effort letti dal provider del modello. Il nome npm `dsh-model-picker` è di un altro autore: installare da questa fonte GitHub.

Esegue con DSH il backend standalone `jasonxu114514/opencode2api` (Windows x64/ARM64, senza Docker né OpenCode CLI); all’uscita arresta solo il processo avviato da lui. La scheda installa/aggiorna/ripristina il backend da release GitHub con checksum verificato, copia la password admin iniziale e sincronizza `/v1/models` in un provider con context, vision e reasoning efforts; nuovo sync ogni 10 minuti.

Legge l’elenco modelli di ogni endpoint terzo e sincronizza `reasoningEfforts` per modello in llm-pi-ai, così il composer offre solo i livelli thinking effettivamente supportati.

Registra agent ACP esterni (Agent Client Protocol), come Codex, Claude Code e Gemini CLI, come provider modello DSH. Mappa `thought_level` sul selettore reasoning-effort, inoltra immagini solo se l’agente dichiara `promptCapabilities.image` e porta le richieste di permesso al dialogo di approvazione DSH. La pagina ACP Agents importa JSON Zed `agent_servers` e rileva modelli.

Aggiunge AMD Radeon Cloud come provider di modelli in DeepSeek Harness, con livelli reasoning-effort dichiarati per modello. La definizione del provider è nel patch layer del plugin, non nel profilo.

Sostituisce il menu reasoning-effort con uno slider a scatti trascinabile. Offre 13 effetti canvas in cinque famiglie (thrust, fluid, fantasy, tech, texture), sbloccati su tre livelli in base allo sforzo. Custom combina 10 forme di particelle e 8 traiettorie; 9 accenti e selettore hex ricolorano tutto. Suoni tasto opzionali: due clip vocali, starnazzo sintetizzato, clic meccanico e file audio locale.

Plugin DSH di selezione automatica del livello di ragionamento: il modello Jev System One valuta quanto pensiero merita ogni messaggio, il livello è dedotto da quanto dichiara il modello, una busta di contesto fa ereditare la profondità del tema ai follow-up come «continua», i pareggi si risolvono verso l'alto e ogni errore mantiene in silenzio il livello precedente. | Sforzo di ragionamento per messaggio guidato da Jev: scale per modello derivate da quanto ciascun modello dichiara, busta di contesto a dimensione fissa, pareggi risolti verso l'alto, fallback silenzioso su ogni percorso di errore.

Un controllo nativo dello sforzo di ragionamento per il composer: una barra a livelli dal blu al violetto con campo stellato e un riflesso scorrevole. Occupa il posto del modello e pilota il servizio ufficiale model-directories, quindi la scala deriva dalla dichiarazione di ragionamento di ogni modello e non serve nessun altro plugin.

Editor delle capacità dei modelli: modifica inline i livelli reasoning-effort e la dichiarazione di input immagini (multimodale) nella pagina ufficiale, riscrivendo l'intero gruppo in settings.yaml. Un accesso flottante fa da fallback se l'ancora non funziona.

Aggiunge una voce Quick Chat nella barra laterale della UI web che apre una finestra di chat flottante con un proprio selettore di modello e sforzo di ragionamento, opzionalmente inizializzata con la trascrizione della sessione corrente, e conserva ogni conversazione laterale in una cronologia riprendibile, rinominabile ed eliminabile.

Routing esplicito dei modelli per Main, Subagents, web_search e generazione di immagini. I selettori Composer e Plan Review basati su catalogo offrono le varianti Model, Effort, Context, Fast e Thinking.

Configura le route dei modelli predefiniti per i subagenti di DeepSeek Harness, con opzioni single-model, round-robin, random, più reasoning-effort per route.

Aggiunge Claude, Gemini e un modello Ollama locale al selettore nativo dei modelli di DSH, usando i tuoi accessi esistenti a Claude Code / Antigravity CLI invece di una chiave API a consumo, con un selettore dell'effort di ragionamento funzionante per Claude.

Skin in stile Pokémon per DSH Web con cornici GBA, stato a barra HP, pannello del livello di impegno e tavolozze di colori personalizzabili.

Routing unificato dei modelli per DeepSeek Harness: un ModelID logico su più provider con failover sul primo token e cooldown, classificazione dei candidati in base allo stato di salute, tre livelli (tier1/tier2/tier3) selezionati automaticamente in base allo scopo, sforzo di ragionamento per candidato e un pannello di gestione sulla pagina delle impostazioni.

Gestore del tier di sforzo di ragionamento per modelli API personalizzati più memoria delle preferenze cross-session: toggle inline low/medium/high/max dentro Impostazioni → Modelli, con scritture atomiche delle impostazioni.