플러그인

DeepSeek Harness용 라운드별 thinking-level(reasoning_effort) 제어: Auto를 선택하면 최근 도구 호출 기록을 바탕으로 low/high/max를 스케줄하고, 아니면 wire level(off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max)을 수동으로 고정할 수 있다. 사용자 지정 wire 매핑, 모델 인지 capability guard, context-window 프리셋(64K–1M)을 제공하며, 모델별 capability card는 별도 플러그인인 [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)(dsh-market에서 설치 가능)과 짝을 이뤄, 사용자 지정 OpenAI 호환 게이트웨이(vLLM / LM Studio / 자체 호스팅)가 reasoning을 시험할 수 있게 한다 — card는 llm-pi-ai capabilities를 쓰고, adapter가 wire(compat.thinkingFormat)를 구동하며, 이 플러그인은 takeover list를 자동 유지한다.

사용자 정의 API 모델용 추론 노력 티어 관리자 및 크로스 세션 선호도 메모리: 설정 → 모델 내 인라인 low/medium/high/max 토글, 원자적 설정 쓰기.

Per-model reasoning effort (off/minimal/low/medium/high/xhigh) for GPT, Codex, Gemini and OpenAI-compatible models. Installs a helper, not a runtime adapter: run enable-capabilities.ps1 once per profile (Windows) and restart — it declares the levels in ~/.dsh/settings.yaml, with a disable script and a backup to revert.