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。

vLLM の OpenAI 互換エンドポイントの背後にデプロイされたローカル Qwen モデル向けの LLM アダプタープラグイン。モデルごとのマルチモーダル切り替え、完全に設定可能な reasoning effort、フロントエンドからデプロイを編集する Web 設定ページを備えます。

思考モード対応のOpenAI互換API（CodeBuddy／vLLM／プロキシ）をワンクリックで利用でき、developerロールのcontent_filter拒否を回避します。

Probes Windows-host Ollama, LM Studio, vLLM, and llama-server from WSL, compares ctx, and reports /v1/models apiReady versus TCP.

Reports Docker CLI, context, and daemon reachability in WSL, plus vLLM :8000 /v1/models health and GPU runtime hints.

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).

Trims historical images in outgoing chat requests down to a recent-image count, learns the provider per-prompt image cap from HTTP 400 responses, and retries with fewer images so image-heavy sessions keep working.

Control panel for local LLM inference servers in the DSH web view: service registry with health checks and stop controls, named parameter profiles for llama.cpp, SGLang and vLLM with pre-save KV/VRAM validation, GPU detection, and tok/s benchmarks.