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Conserva le decisioni di progetto in Markdown anziché nella cronologia chat: un documento principale e documenti per modulo, con citazione file:line per ogni voce. L’agente ti intervista per risolvere le questioni aperte e calcola un punteggio in cinque dimensioni (complessità, estensibilità, manutenibilità, qualità del codice, riuso), mostrato accanto al selettore del modello. Una sessione può collegare più progetti; le dimensioni small/medium/large ampliano i limiti. Una sezione pipeline riutilizzabile del documento principale viene inserita quando compaiono le parole chiave.

Sei skill di ingegneria per Claude Code e DSH: ricerca, esplorazione dell’architettura, orchestrazione dell’implementazione, revisione diff su tre assi, audit di complessità e mutation testing. Delegano tramite gli strumenti generici per subagenti dell’host quando disponibili.

Instradamento adattivo dei modelli: classificazione della complessità per richiesta con instradamento automatico del provider

Analisi forense delle vecchie decisioni di routing. Riproduce sessioni e classifica deterministicamente, senza LLM, la complessità dei turni in base alla forma della richiesta. Individua due sprechi: modello costoso per lavoro semplice (differenza misurabile) e modello economico che fallisce su compito difficile; ogni retry reinvia tutto il contesto e il downgrade costa più dell’upgrade. Distingue retry per capacità provider (RATE_LIMIT/TIMEOUT/TRANSPORT) dai fallimenti del modello. Deriva regole dalle prove e stima i prezzi con tabella integrata per milione di token.

Fork solo in inglese di dsh-model-router. Instrada ogni passaggio dell’agente in un pool di modelli configurabile e regola lo sforzo di ragionamento in base a complessità, errori degli strumenti e costo.

Mostra per turno le variazioni di complessità ciclomatica, complessità cognitiva e profondità massima di annidamento per TypeScript, Python e Go nella Web UI; riepiloghi per file e funzione sono espandibili per la revisione del codice.

ArcVista 观界 —— DSH 内的架构观测台：本地项目、Git 克隆或批量 Git 导入，架构图、安全守护、知识图谱、复杂度与快照对比

An Auto toggle next to the model selector that schedules reasoning_effort per request: complexity is scored by a MiniMax/OpenAI-compatible model with a zero-dependency heuristic fallback (fallbacks not cached), effort ladders adapt to each model real effort list (low/high/max, low/high/highx/max/ultra, ...), heavy tool calls upgrade the tier within the same session, the lit button and reply badges show the effort actually used, and every decision plus observed token usage lands in a JSONL ledger. A standalone-button fork of imkingjh999/dsh-adaptive-effort; do not install it and the original in the same profile.

Plugin di instradamento della modalità di ragionamento per V4 Flash in headless: ancora la persona w7 e gli strumenti al primo turno e adatta le indicazioni alla complessità.