Plugin

Un repository, tre parti: un iniettore runtime per i pacchetti plugin di DSH (inietta, ricarica a caldo, scarica, porta in primo piano uno strumento di staging di sviluppo, routing autoriparante, più un gestore di plugin nella pagina delle impostazioni che elenca, scarica e trascina cartelle per internalizzarle), un agent preset router di modalità di ragionamento consapevole del task (router-standard / router-spec / router-react) e un protocollo di attività graduato a due livelli i cui sei strumenti (commit_star, lock_stage, revise_do, edit_plan, mark_task, redteam_verdict) fissano lo stato del task su disco. L'implementazione dell'iniettore è inclusa nell'albero, quindi l'installazione porta con sé il proprio comportamento invece di una lista di dipendenze.

Provider LLM Command Code non ufficiale: registra una route `commandcode` con un catalogo di modelli aggiornato in tempo reale e supporto per reasoning-effort.

Skin dello slider di reasoning adattivo che mappa i livelli di reasoning effort disponibili per ciascun modello su una scala di intensità visiva da 0 a 30, con ritratti, sfondo e colori dell'interfaccia sincronizzati.

Aggregato di funzionalità desktop che installa la collezione DSH Web UI, dshmarket, Codex Connect e i controlli reasoning-effort in versioni fissate.

Aggregato di base per le funzionalità di DeepSeek Harness Desktop: collezione dell'interfaccia web, marketplace dei plugin, Codex Connect e controlli reasoning.

Osservatore in sola lettura del percorso di lavoro della sessione: ripiega i turni in riepiloghi di fase, esecuzione, durata e tok/s, poi espande rami paralleli, risultati degli strumenti e ragionamento visibile al fornitore.

Una vista di lettura più calma per DeepSeek Harness: dettagli nativi del processo, ragionamento in tempo reale e risposte finali pulite.

Slider di intensità di reasoning in stile Codex per DSH, oltre a uno slider «pesce grasso che corre». Slider di modello e reasoning-effort in stile Codex per DeepSeek Harness.

Provider di modelli Tencent CodeBuddy per DeepSeek Harness che effettua l'accesso con OAuth del browser invece di una chiave API: elenca il catalogo dei modelli CodeBuddy con le capacità di contesto, output, chiamata di strumenti, reasoning e immagine di ciascun modello, gestisce più account con failover automatico al successivo utilizzabile, mostra la quota residua nel compositore con un pannello d'uso di token e crediti e completa per account le attività di crescita CodeBuddy automatizzabili, con un log di esecuzione. Installazione da npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Accesso con account ChatGPT per DeepSeek Harness tramite un flusso OAuth del browser Codex, senza chiave API e senza selezione del workspace: sottoscrive il login al provider Codex di pi-ai, consente di impostare il modello Codex e il reasoning effort predefiniti globali per le nuove sessioni, aggiorna l'elenco dei modelli dall'endpoint di catalogo dell'account connesso e mostra nel compositore le finestre di utilizzo di cinque ore e settimanali.

Configurazione di reasoning-effort e modalità di input per modello per provider di terze parti: suggerimenti fusi da una knowledge base di modelli ed evidenza raw dell'endpoint /models con etichette di confidenza, modificati all'interno della scheda ufficiale della pagina Models.

Configura i livelli di sforzo di ragionamento e i default dei sub-agent per i modelli DSH personalizzati.

Seleziona testo in una risposta DSH committed per aprire un Topic multi-turno indipendente, persistente, read-only legato all'evidenza della sessione sorgente e ai file di progetto mentre l'Agent sorgente continua a funzionare.

Cursore di sforzo di ragionamento in stile Claude Code per l'interfaccia web DSH: trascinamento continuo, aggancio al rilascio, scia di fuoco WebGL e controllo reale e funzionante dello sforzo di pensiero per qualsiasi modello o provider di terze parti personalizzato.

Abbina i tuoi modelli e i budget di token a ciascun ruolo, poi lascia che DSH deleghi subagent specializzati in base al tipo di attività. Copre analisi dell'architettura, UI/UX, implementazione del codice, esplorazione della codebase e ricerca della documentazione, con configurazione automatica più sforzo di ragionamento e permessi degli strumenti per ruolo.

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.

Piegatura dei turni in stile Codex per l'interfaccia Web DSH: mantiene visibili le risposte finali, raggruppa ragionamenti e attività degli strumenti consecutivi e mostra metriche configurabili di durata in tempo reale, chiamate agli strumenti e token con riepiloghi multilingue.

Pagina impostazioni per capacità per modello: livelli di reasoning-effort con le loro ortografie wire, modalità di input e capacità di token, scritti come dichiarazioni o override di catalogo sparsi.

Pensare in cinese: inietta un prompt di sistema per mantenere pensieri e risposte in cinese, espande il blocco di ragionamento per impostazione predefinita con compressione interattiva e localizza le etichette dell'interfaccia (npm: `dsh-think-zh-expand`).

Una frusta per DeepSeek V4 Pro: osserva l'impronta di ragionamento di ogni blocco di pensiero e riporta il modello indietro quando scivola dalla modalità focalizzata "We will / I will" alla modalità dispersa "let me".

Ottimizzatore di reasoning_effort per round per dsh — riduce automaticamente il ragionamento per chiamate di strumenti semplici e lo alza per lavori pesanti, tagliando il tempo di pensiero tra le chiamate degli strumenti.

Analizza l'utilizzo tra modelli, provider, spazi e periodi, con date personalizzate su tutta la cronologia, cache-hit visibile e ripartizioni per modello e provider. Include trend orari/giornalieri, heatmap di 53 settimane in stile GitHub, serie, anelli di quota token per modello e spazio (token, costo, %), filtri combinabili, efficienza della cache, saldo DeepSeek, alias degli spazi, export CSV e un registro durevole che conserva l'utilizzo dopo la cancellazione di sessione o spazio (riga Deleted) e si ricostruisce in modo incrementale. Il registro degli spazi si aggiorna via sonda DSH domain/changed; contano solo gli spazi registrati. Contabilità separata di input, cache e ragionamento. Cinese: ora locale; inglese: UTC; API solo loopback.

Controllo per round del livello di ragionamento (reasoning_effort) per DeepSeek Harness: Auto pianifica low/high/max dalla cronologia recente dei tool calls, oppure permette di fissare un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), con mappatura wire personalizzata, guard delle capacità in base al modello e preset della finestra di contesto (64K–1M); la capability card per modello si abbina a [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (installabile da dsh-market) per provare il reasoning con gateway compatibili OpenAI (vLLM / LM Studio / self-hosted). La card scrive le capacità llm-pi-ai, l'adapter guida il wire (compat.thinkingFormat) e il plugin mantiene la lista di takeover.

Scheda impostazioni per il motore di auto-riprova LLM di DSH: regola in tempo reale numero di retry, backoff e jitter da Settings -> General, con chip configurabili per retryableCodes - i default aggiungono INVALID_REQUEST così gli errori reasoning_text HTTP 400 in stile OpenAI in thinking mode vengono ritentati automaticamente.