プラグイン

DSH plugin：会話入力欄のmodel/reasoning strength入口をreasoning strength sliderに置き換えます。公式の最新DSHとDSH Desktopに対応。

DeepSeek Harness向けForge品質ゲート：タスクゲート、編集前の読取り、bash危険操作の遮断、品質スコアをDSHの型付きインターセプト経由でローカルforge CLIにより強制します。forge CLIがPATH上に必要。未導入時はfail-openとなり、セッション開始時にベストエフォートで通知。タスクゲートにはプロジェクトで forge init も必要です。

稼働中のworkbuddy2api-panelをHTTP APIで読み、modelをDSH model pickerに同期。credit multiplier、CN/海外realm label、model別reasoning effort levelを反映し、残りcreditと使用量をSettingsページとsidebar badgeに表示。

共有デフォルトモデルを固定し、チャット内でモデルを切り替えてもグローバル既定を変更せず、その推論強度も下げません。

dsh-reasoning-effortのfork。コンポーザーに二段モデル選択（プロバイダー一覧、横から開くモデルパネル、検索、コンパクト行）、推論強度スライダーと最大レベル効果を追加。

DeepSeek Harnessのmodel channelを自動補完。provider channel追加後のmodelごとのcontextWindow、maxTokens、[text, image] multimodal入力、{low, high, max} reasoning effortを手動設定不要にし、保存時に自動補完。Settings UIページと時刻付きbackupも備えます。

SuperGrokとX Premium subscription向けDeepSeek Harness plugin。device-code sign-in、xai provider、アカウントで利用可能なchat modelとcontext/per-million-token価格、model capabilitiesに基づくreasoning effort、subscription使用量を表示。

各ターン後に次のメッセージを予測し、入力欄に灰色のghost textで表示。Tabで全文、Alt+Rightで1語ずつ入力、Enterで採用して送信、Escで破棄、Alt+Rで古い候補を繰り返さず再生成。数文字入力するとsessionで送信済みのpromptから補完し、空欄でUpを押すと直前のものを呼び出します。pluginページのフォームでprovider、model、reasoning effort、キー別toggle、生成上限を設定。

composerのmodel menuを2-pane pickerに置換。左は検索可能なprovider別model一覧、右のdetail cardは選択model自身のproviderからcontext window/output cap/capability tag/reasoning-effort levelを読み表示。npm名`dsh-model-picker`は別作者のため、このGitHub sourceからinstall。

独立backend `jasonxu114514/opencode2api`をDSHと起動（Windows x64/ARM64、Docker/OpenCode CLI不要）。終了時は自分が起動したprocessのみ停止。設定cardからchecksum検証済みGitHub releaseでinstall/update/rollbackし、初期admin passwordをコピー。`/v1/models`をcontext/vision/reasoning effort付きproviderへ同期し、10分ごとに再同期。

各third-party endpointのmodel一覧を読み、llm-pi-aiのモデル別`reasoningEfforts`を同期。composerに実際のmodelが持つthinking levelだけを表示。

外部ACP（Agent Client Protocol）agent（Codex/Claude Code/Gemini CLI等）をDSH model providerとして登録。各agentの`thought_level`をreasoning-effort selectorへ対応付け、`promptCapabilities.image`を宣言したagentにだけ画像転送し、権限要求はDSH承認dialogへ送ります。ACP Agents設定pageからZedの`agent_servers` JSONをimportし、modelを検出。

DeepSeek HarnessにAMD Radeon Cloudをモデルproviderとして追加し、モデルごとのreasoning-effort levelを宣言します。provider定義はprofileでなくプラグイン独自のpatch layerに格納。

reasoning-effortドロップダウンをドラッグ式スナップスライダーに置換。5系統（thrust、fluid、fantasy、tech、texture）に13種類のcanvas効果を用意し、努力レベルに応じて3段階で解放。Customでは粒子形状10種と流線8種を組合せ。アクセント9種/hex pickerで全効果を着色。任意のキー音は音声クリップ2種、合成したアヒル声、機械クリック、ローカル音声ファイルに対応。

DeepSeek Harness (DSH) の推論レベル自動選択プラグイン：各メッセージがどれだけの思考量に値するかを Jev System One モデルが判断し、モデルが宣言したレベルに応じて段階を自動導出します。コンテキストエンベロープにより「続けて」といった追加質問が話題の深さを引き継ぎ、低信頼度は上に丸め、いかなる失敗も静かに元のレベルを踏襲します。 | メッセージごとの Jev 駆動の推論エフォート：各モデルの公称値から導出されるモデル別のはしご、追加質問が話題の深さを継承する固定サイズのコンテキストエンベロープ、同点は上位に、あらゆる失敗経路での静かなフォールバック。

コンポーザー用のネイティブな推論エフォートコントロール：星空と光沢のスイープを備えた青から紫へのティアバー。モデル席を占有し公式の model-directories サービスを駆動するため、段階は各モデル自身の推論宣言から取得され、他のプラグインは不要です。

公式モデルページ上で各モデルのreasoning-effortレベルと画像入力（マルチモーダル）宣言をインライン編集し、settings.yamlへグループ全体として書き戻す機能です。アンカーが壊れた場合に備えてフローティング入口も用意。

Web UI サイドバーに Quick Chat エントリを追加し、独自のモデルと推論努力量ピッカーを備えたフローティングチャットウィンドウを開きます。現在のセッションの記録を任意で引き継ぎ、すべてのサイド会話を再開・改名・削除可能な履歴として保持します。

Main、Subagents、web_search、画像生成向けの明示的なモデルルーティング。カタログ連動のComposerおよびPlan ReviewピッカーでModel、Effort、Context、Fast、Thinkingの各バリエーションを選べます。

DeepSeek Harness のサブエージェント向けの既定モデルルートを設定します。単一モデル、ラウンドロビン、ランダム、ルートごとの reasoning-effort オプションを備えます。

既存の Claude Code / Antigravity CLI ログインを使って、Claude・Gemini・ローカル Ollama モデルを DSH のネイティブモデルピッカーに追加します（従量課金 API キーは不要）。Claude の reasoning effort セレクタも動作します。

DSH Web用のポケモン風スキン。GBAフレーム、HPバー形式のステータス、努力レベルパネル、カスタマイズ可能なカラーパレットを備えます。

DeepSeek Harness 用の統合モデルルーティング。複数プロバイダーにわたる単一の論理 ModelID で、first-token フェイルオーバーとクールダウン、ヘルスを考慮した候補ランキング、用途ごとに自動選択される 3 階層（tier1/tier2/tier3）、候補ごとの reasoning effort、設定ページの管理パネルを提供します。

カスタム API モデルの推論努力階層マネージャーとセッション横断の好みメモリ：設定 → モデル内のインライン low/medium/high/max トグル、アトミックな設定書き込み付き。