プラグイン

非公式のCommand Code LLMプロバイダー：ライブモデルカタログとreasoning-effortサポートを備えた`commandcode`ルートを登録する。

各モデルが利用可能なreasoning effortを0〜30の視覚的強度スケールにマッピングする適応型reasoningスライダースキン。ポートレート、背景、インターフェースカラーが同期して変化する。

DSH標準モデル選択に、アニメーション付きのDeepSeek Chan推論強度スライダーを追加。モデルが宣言する段階に従い、ドラッグ中は動きが速くなる。

公式のreasoning-effort行を連続スライダーに変更します。青から紫への塗り、上位レベルの星空、現在のレベルに合わせた公式値テキストの色を備えます。Offは灰色のままで、公式テキストは書き換えません。

DSH Web UIコレクション、dshmarket、Codex Connect、reasoning-effortコントロールを固定バージョンでインストールするデスクトップ機能アグリゲート。

🌹 繰り返し使う定型プロンプトを保存。ワンクリックでcomposerに挿入でき、何度も入力する手間を省きます。

CodexブラウザーOAuthでChatGPTアカウントをDeepSeek Harnessに接続（API key/Workspace不要）。pi-ai Codex provider登録、既定モデル/推論レベル設定、アカウントからモデル一覧更新、5時間/週次使用量表示。

サードパーティプロバイダー向けモデルごとのreasoning-effortと入力モダリティ設定：モデルナレッジベースと生の/modelsエンドポイントエビデンスを信頼度ラベル付きで融合した提案を、公式Modelsページカード内で編集。

WorkBuddy（個人用マルチアカウント、企業版、WorkBuddy AI国際版）、Qoder CN、Trae CNのモデルを1つのモデルピッカーに集約します。会話履歴を共有し、クレジット倍率をリアルタイム表示、モデル別reasoning effortを設定できます。国際版が公表する最大コンテキスト長を使い、チャネルが対応する場合は毎日のチェックインも行います。

カスタム DSH モデル向けに reasoning-effort レベルとサブエージェントのデフォルトを設定。

APIキーもワークスペース選択も不要で、CodexブラウザOAuthフローを通じてDeepSeek HarnessにChatGPTアカウントでサインイン:ログインをpi-aiのCodexプロバイダーに登録し、新規セッション用のグローバルなデフォルトのCodexモデルとreasoning effortを設定でき、サインインしたアカウント自身のカタログエンドポイントからモデルリストを更新し、コンポーザーに5時間ごとと週次の使用状況ウィンドウを表示します。

アイデアを自由に——Tydora は WYSIWYG 編集、双方向リンク、マインドマップ、無限キャンバスを組み合わせたモダンなデスクトップ Markdown エディタです。深い思考と自在な表現を可能にします。

dsh 向け自動思考 effort ルーティング：ローカルでファインチューニングされた 7 問分類器（ModernBERT、842MB、CPU 推論 <1 秒）が no-intent メッセージの low/high/max を選択。セッション内リトライは除外制約下でティアをエスカレート（low → high → max）。判定サービスは到達不能時に low にフェイルセーフ。入力バーにティアチップが現在のティアと直近 20 件の判定を表示。すべての推論はローカルで実行 — タスクテキストがマシンを離れることはありません。

macOS／Windows上のDeepSeek Harness Desktop 0.2.0-rc.2向けClaude Code Desktop風テーマです。コンパクトなサイドバーとチャット表示、ライト／ダークテーマ、モデルとreasoning-effortの操作、セッション開始時に水を吹き、跳ね、尾を振るピクセルのクジラを備えます。

DSH Web UI用Claude Codeスタイルの推論エフォルトスライダー：無段階ドラッグ、リリース時にスナップ、WebGLファイアトレイル、任意のカスタムサードパーティモデルまたはプロバイダー用の実際に機能する思考エフォルト制御。

モデル設定を複数の方法で補完し、互換性を改善するなど、より良いモデル体験を提供。推論強度を記憶し、サブエージェントは親のモデル/推論強度にリアルタイムで追従し、AIが推論強度を自動調整します。

DSH のモデルボタンを2段パネル（プロバイダー一覧→検索可能なモデル一覧）に置換。連続式のドラッグ可能な推論強度スライダーは青紫の塗り、上位レベルの星雲/星粒子、レベルごとの色を備える。モデル選択後もパネルを開いたまま、そのモデルの中間レベルにスライダーを移動。Microqian2th/dsh-codex-effort-slider 1.0.0 を起点に実装（README でクレジット表記）。パネル、スロット引き継ぎ、オフラインテスト一式、ドキュメントは新規。

モデルとトークン予算を各ロールに合わせ、そのうえで DSH にタスク種別ごとの専門サブエージェントを委任させます。アーキテクチャ分析、UI/UX、コード実装、コードベース探索、ドキュメント調査をカバーし、自動セットアップに加えてロールごとの推論労力とツール権限を備えます。

DeepSeek Harness のモデル + 思考強度セレクターとしての Liang Saint Slider。

Builder ID、Identity Center、Google、GitHub、資格情報インポートによるサインイン、トークンとプロファイルの自動更新、アカウント使用量、ライブモデル検出、選択可能な推論努力度、ストリーミングツール呼び出し、プロバイダーの停止理由とコンテキストオーバーフローへの対応、そしてKiroが正確なカウンターを送信する場合はそれを使用し、それ以外の場合は実際に送信されるコンテキスト使用率（パーセント）をモデルの公称ウィンドウに基づいてスケーリングするトークン計上を備えたKiroモデルプロバイダー。

Deepseek Harness向けのCodex風effort切替機能です。

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。

モデルごとのケイパビリティ設定ページ: reasoning-effort レベルとそのワイヤー綴り、入力モダリティ、トークン容量を宣言またはスパースカタログオーバーライドとして記述。

モデル選択画面に組み込まれた、Codex 風の推論強度スライダー。