プラグイン

DeepSeek Harness 向けのラウンドごとの thinking-level（reasoning_effort）制御。Auto を選ぶと最近の tool-call 履歴から low/high/max をスケジュールするか、wire level（off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max）を手動で固定できる。カスタム wire マッピング、モデル認識型 capability ガード、コンテキストウィンドウのプリセット（64K〜1M）を備える。モデルごとの capability card は別プラグイン [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)（dsh-market からインストール可能）と組み合わせて使い、カスタムの OpenAI 互換ゲートウェイ（vLLM / LM Studio / self-hosted）でも reasoning を試せる。card は llm-pi-ai capabilities を書き、adapter が wire（compat.thinkingFormat）を駆動し、このプラグインが takeover リストを自動維持する。

DSH右サイドバー用のTypora風Markdownエディター。数式とMermaidをライブ表示し、画像右側をクリックすると次行から書き続けられます。Ctrl/Cmd+Sはバージョン保護付き保存で、セッションworkspace外でも動作。選択内容を絶対ファイルパス付きでチャットへ挿入します。

ローカル動画/音声/画像をタイムライン・文字起こし・領域情報にし、テキストモデルがフレーム/秒/話者を参照。媒体ごとのfallbackをmeta.attemptsに記録（無言で切替なし）：ホスト登録済みマルチモーダル→OpenAI互換endpoint（複数keyをローテーション）→ローカルffmpeg/ASR CLI→metadata。auth/quota失敗時だけcooldownし、候補を破棄せずチェーン末尾へ移動。エラーは伏字化後に切り詰め、拡張子でなくmagic bytesを確認。任意vision-bridgeあり。モデル登録/inline AV（video_url/input_audio）は任意peer dsh-thinking-levels、dsh-llm-openai-completionsに依存。不在時はエラーなく縮退。既定は遠隔送信、strictLocalOnlyで端末内保持。ffmpeg/ffprobe/設定済みローカルASR CLIは非同梱で、ローカルfallbackのみで必要。不在時はmetadataへ縮退。Hosts 0.1.7/0.2.0/0.2.1（6 rc、engines.dsh enum）；npm dsh-media-lens。

OpenAI-completions-compatible adapter for custom gateways (vLLM / LM Studio / self-hosted proxies): always role:"system", thinking driven by the model config, Qwen-style response split, and vision-model image input (single / multiple).

Manual model probe for DeepSeek Harness: a session-view tab where you pick provider, API type, model and route, then send one real raw HTTP request over openai-completions, openai-responses or anthropic-messages — streaming or not — and read latency, TTFT, HTTP status, token usage and a three-layer diagnosis chain (API request / model response / strict check) on one screen, with errors in plain language.