プラグイン

hytime/dsh-thinking-effortが描画する推論レベル操作部を、青から紫へのピル、星空、光沢のスイープで再スタイルするCSSテーマ。ライト/ダークの両パレットを備えます。対象プラグインのインストールが必要で、このテーマ自体はUIを追加しません。

チャット入力欄のモデル選択をプロバイダー別の折りたたみ一覧に置き換えます。vision-bridgeのミラープロバイダーは上流プロバイダーの下へまとめ、各モデルが設定で宣言したreasoning-effort選択肢も引き継ぎます。DSH Desktopのみでテスト済み。DSH Web版は未検証です。

DSH >= 0.2.0-rc.2かつ< 0.3.0が必要。任意の数のLLMプロバイダーを宣言でき、それぞれに独自のendpoint、認証情報、モデル別パラメーター（reasoning-effort語彙、画像入力、再試行ポリシー）を設定します。OpenAI Chat、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Google Geminiの各wire formatに対応し、設定ページから構成。

Codex風のDeepSeek Harnessモデル・推論強度セレクター。モデルが提示する強度レベル、DSHネイティブのテーマ、左端で切れる放射エフェクト、カスタムプロバイダー向けのコピー可能な推論強度宣言ガイドを備えます。

DeepSeek Harness向けZenTao MCPバンドル。タスク／バグのワークフロー、レポート、検証済みの正式工数記録を提供します。

DeepSeek Harness Web向けのCodex風`/reasoning`コマンド。スラッシュメニューから現在のモデルの推論強度を選びます。

DSH内で外部Agent CLIを統合管理・呼び出し。ユーザー本来のインストール環境から完全に分離し、CLIごとにProvider、モデル、推論強度、権限をプリセットできます。直接呼び出す方法と、ネイティブのsubagentのように使う方法に対応。

DSH composer向けのシンプルな推論強度ルーラー。細い線とスライド式マーカー、モデルごとの記憶、楽観的な切り替え、簡潔なモデル選択画面を備えます。

llm-pi-ai 設定セクションでサードパーティプロバイダーのモデルごとに推論 effort の段階を宣言します。pi-ai カタログに記載がないモデルでも DSH 標準の思考強度セレクターを使えるようにします。

検索機能付きセッションモデルセレクター。正規化部分文字列で検索し、次に部分列で照合します（glm53 で GLM-5.3、ds で DeepSeek など）。最近呼び出しに成功したプロバイダーを先頭に固定し、推論 effort パネルはモデルごとに最後に明示選択した effort を記憶します。

Models設定にルート別のコンテキスト長と圧縮しきい値を追加し、コンポーザーにベンダー対応の思考強度選択を追加します。llm-pi-aiのcapacities、reasoningEfforts、compaction-basic patch rowへ書き込みます。

DSH（DeepSeek Harness）プラグイン。LLM モデルごとに既定の推論レベル（reasoningEffort）を設定し、リクエストが下位の呼び出しチェーンに入る前にルーティングルールに従って自動補完します。

タスクごとにmodel reasoning effort（off/low/high/max）を自動調整。タスク分類、[effort=...] marker、turn内error escalation、DeepSeekピーク料金時間帯の上限設定と残り時間通知に対応し、手動選択を優先します。

DeepSeek Harness 用の名前付きサブエージェントプロファイルを再利用可能な形で管理し、プロファイルごとのモデル、reasoning effort、agent preset 設定で実行します。

カスタムモデルの入力タイプ（input）と推論モード（reasoningEfforts）を設定するDSHプラグイン。

段階型compactionハブ：単一の80% compaction閾値を、設定可能な段階（既定30/50/70/90）に置き換え、穏やかな圧縮から最大統合まで段階的に強化します。各checkpointに決定論的なkeyword indexを折り込み、事実をサイクル間で蓄積。要約は主モデルと最大3つのfallbackを順に使い、それぞれ推論強度を設定可能。Compactionのサブタブと設定カードを追加し、無効化すると常に標準compactionへ戻します。

公式Models設定ページを置き換え、providerのライフサイクル管理、モデルごとの推論強度階層、再試行の上書き、ドラッグでの並べ替え、上流モデル同期を提供します。

DSHプラグイン：llm-pi-ai向けにモデル能力（reasoningEffortsと入力モダリティ）を自動検出・設定します。dsh-reasoning-effortsの後継です。

DeepSeek Harness（DSH）Web向け検索可能モデルセレクター。ネイティブのモデル選択欄を忠実にforkし（Model/Effort、provider別リスト、推論強度を維持）、モデル一覧の上に検索欄を追加して入力中に絞り込みます。

GPT、Codex、Gemini、OpenAI互換モデル向けに、モデルごとの推論強度（off/minimal/low/medium/high/xhigh）を設定します。実行時アダプターではなく補助ツールを導入します。Windowsではprofileごとに一度`enable-capabilities.ps1`を実行して再起動すると、`~/.dsh/settings.yaml`に各レベルが宣言されます。無効化スクリプトと復元用バックアップも付属します。

専門subagent委任preset（orchestrator＋5役割：oracle/designer/fixer/explorer/librarian）。DSH homeに自身を配置し、バックグラウンド優先委任、JSON駆動のモデル/effort/tool権限設定、調査用の範囲限定MCPを備えます。

DeepSeek Harnessモデルセレクターの強化版。モデルとreasoning effortを同じ階層で選べ、5つのLiang tier、独自model alias、ピーク/オフピーク料金のカウントダウンを備えます。

DeepSeek Harnessでモデル入力機能と推論の強さを設定します。

DSHモデルお気に入りプラグイン。お気に入りモデルを上部表示し、同名モデルにはプロバイダーを注記。モデル選択と推論レベルの2つのボタンを備え、モデルごとのeffort設定を記憶します。