Plugin

Cursore di sforzo di ragionamento in pixel art per DSH Web con trascinamento continuo da 0 a 100, scritture limitate a 16 ms, conferme con aggancio al livello e un fuoco di braci WebGL che si accende mentre il cursore si muove.

Mostra il saldo dell'account del provider di modelli selezionato accanto allo slot modello del composer, dopo aver scelto un modello e uno sforzo di ragionamento.

Route table assigning provider, model, and reasoning effort to subagents by workspace directory prefix; supports global default policy and in-composer session popover.

Turns the composer's model menu into a two-level list (provider first, then that provider's models), shows the current model together with its provider name, asks for a reasoning effort after a model is picked, and adds settings switches that hide whole providers or single models from the picker.

Deep-sea tidal-blue theme for the DeepSeek Harness Web client with a single accent color and matte (non-glass) surfaces in light and dark modes. Same-token UI additions: a single-line dock HUD reading real session projections (context usage vs. window, TPS, cache-hit rate, elapsed time), per-turn subagent delegation cards showing token usage and an optional cost estimate from OpenRouter public prices, sidebar pagination with pinned sections and type-to-filter, and model / reasoning-effort / permission controls under the composer. Each addition can be toggled in the plugin settings.

Slider luminoso del reasoning effort per il composer DeepSeek Harness.

Finestra modelli stile Codex per DeepSeek Harness: sette livelli UI associati ai quattro nativi, con polvere di stelle interattiva. Menu modello/effort DSH in stile Codex.

Collega un gateway Magpie self-hosted con una route provider per ogni proprietario upstream. Il selettore modelli standard mostra gruppi come Magpie (Claude) e Magpie (Codex); include failover automatico su più righe, schede d’uso in sola lettura, reasoning effort predefinito per modello, cambio rapido per sessione dei modelli prioritari e Cloudflare Access opzionale.

Accede a ChatGPT Codex tramite OAuth OpenAI e aggiunge ChatGPT come provider LLM selezionabile (streaming, reasoning effort Off/Low/High/Max, immagini). Include uno strumento codex per consentire a DeepSeek di effettuare escalation per sessione, delega facoltativa di attività leggere a DeepSeek e gestione dell’uso dell’abbonamento e dei crediti di reset della quota.

Impostazioni predefinite di sessione per ogni workspace DeepSeek Harness: preset Agent e permessi, modello, reasoning effort, livello di dettaglio del lavoro Chat e tempo di riduzione. Le nuove sessioni vuote o quelle vuote riutilizzate in quello spazio partono da questi valori.

Ricorda il reasoning effort scelto esplicitamente per ogni provider e modello e lo ripristina tornando a esso, senza sostituire il selettore modelli DSH.

Interruttore infinity del composer: quando è selezionato il massimo reasoning effort, un clic aggiunge un avviso configurabile al system prompt.

Slider “Galaxy” per i livelli di ragionamento nativi di DeepSeek Harness.

Con Jev regola il ragionamento della chat principale senza cambiare modello, seleziona/applica separatamente capacità e impegno dei subagenti e verifica le decisioni con feedback di allocazione per risposta.

Imposta provider, modello e impegno di ragionamento dei subagenti delegati da un chip accanto al composer. Override per conversazione e valore predefinito del profilo usano gli stessi due controlli; il chip mostra la route effettiva. Si applica a ogni figlio in-process tramite hook agent/request. Nessuna pagina impostazioni, modifica preset o parametro tool esposto al modello.

UI composer per DeepSeek Harness: il livello di ragionamento nel menu modello diventa uno slider continuo e legge i livelli in tempo reale dall’adattatore, qualunque sia la quantità. Ogni livello disegna la propria fiamma su un canvas dietro la manopola. Con accesso completo attivo, il trigger dei permessi, compresa la riga di menu, usa il colore errore del tema.

Un interruttore dorato accanto al composer imposta ogni richiesta al reasoning effort più alto dichiarato dal modello corrente e al massimo predefinito di token in uscita; aggiunge anche al system prompt una sezione che chiede un lavoro esaustivo e verificato autonomamente.

Tema minimalista per dsh: rimuove ombre, sfocatura effetto vetro e tinta del brand, riducendo i raggi degli angoli. Aggiunge schede archivio filtrabili digitando nella barra laterale, controlli di model e reasoning-effort sotto il composer, schede della topologia dei subagent per turno, indicatori colorati di cache hit e uso del context e durata di ogni turno.

Richiede Codex CLI installata e `codex login` completato. Usa Codex CLI da DSH con tre strumenti: codex_consult esegue Codex in una sandbox di sola lettura, include file di prova, verifica modello servito e livello di ragionamento nel file rollout, riprova gli stream interrotti e registra la quota prima/dopo la chiamata; codex_quota mostra le quote attuali di 5 ore e settimanale; codex_calls elenca le chiamate recenti.

Fork di dsh-effort-slider che divide il selettore modello composer in due pulsanti: nome apre la lista modelli, etichetta effort lo slider stile Claude con fuoco WebGL.

Massimizza automaticamente la finestra desktop DeepSeek Harness all’avvio, come un clic sul pulsante di massimizzazione. Multipiattaforma (Windows/macOS/Linux), best effort, solo host.

Sostituisce il pulsante con pannello a due livelli (provider, modelli ricercabili) e cursore continuo di ragionamento. Blu-viola, particelle ai livelli alti, colore per livello. Il trascinamento avanza di uno; scelto il modello, pannello aperto e cursore al livello medio.

Pubblica come endpoint HTTP compatibile OpenAI il modello selezionato nel profilo o in Models: `/v1/models`, `/v1/chat/completions` con streaming SSE o senza, `/health`. La richiesta può indicare qualsiasi modello instradabile; se manca `model`, usa la scelta corrente della chat, quindi cambiarla aggiorna anche l’endpoint. Se attivo, può prestare al modello gli strumenti Harness abilitati singolarmente, eseguire le chiamate tramite il runtime tool Harness e restituire risultati fino a un limite di round. Listener proprio del plugin: `127.0.0.1`, `0.0.0.0` e porta inoltrata via NAT mantengono lo stesso request path. Settings configura bind address, porta, API key con generatore, provider/modello fallback, reasoning effort, origine CORS e timeout.

Elimina definitivamente log di sessione, elementi workspace e archivi.