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Plugin DSH que substitui o seletor de model/intensidade de raciocínio na área de entrada por um controle deslizante de reasoning strength; compatível com o DSH oficial mais recente e DSH Desktop.

Controles de qualidade Forge para DeepSeek Harness: barreiras por tarefa, leitura antes da edição, interceptação de riscos do bash e pontuação de qualidade, aplicados pelo CLI local forge nos pontos tipados de interceptação do DSH. forge precisa estar no PATH; se faltar, o plugin falha aberto e tenta avisar no início da sessão. As barreiras de tarefa também exigem forge init no projeto.

Lê um workbuddy2api-panel em execução via HTTP API e sincroniza os modelos no seletor DSH, com multiplicadores de crédito, rótulos de realm CN/internacional e níveis de reasoning por model. Também mostra créditos restantes e uso em Settings e no badge da barra lateral.

Mantém fixo o modelo padrão compartilhado: trocar o modelo no chat não altera mais o padrão global nem reduz seu esforço de raciocínio.

Fork de dsh-reasoning-effort. Adiciona ao compositor seletor de modelo em dois níveis (provedores, painel lateral de modelos, busca e linhas compactas), com controle de raciocínio e efeitos do nível máximo.

Enriquece automaticamente os model channels do DeepSeek Harness: dispensa configurar manualmente por model contextWindow, maxTokens, entrada multimodal [text, image] e níveis de reasoning effort {low, high, max} após adicionar um provider channel. Atualiza ao salvar, com página Settings UI e backups com data/hora.

Plugin DeepSeek Harness para assinaturas SuperGrok e X Premium: login por device code, provider xai, modelos de chat visíveis na conta com contexto e preços por milhão de tokens, reasoning effort lido das capacidades do model e uso da assinatura.

Após cada turno prevê a próxima mensagem e a mostra como ghost text cinza no compositor. Tab pega a linha inteira, Alt+Right uma palavra por vez, Enter aceita e envia, Esc descarta e Alt+R gera de novo sem repetir a anterior. Ao digitar alguns caracteres, completa com prompts já enviados na sessão; Up no compositor vazio recupera o último. Um formulário na página do plugin define provider, model, reasoning effort, toggles por chave e limites de geração.

Substitui o menu de modelos do composer por um seletor em dois painéis: lista pesquisável agrupada por provider à esquerda; cartão de detalhes à direita com context window, output cap, tags de capacidade e reasoning-effort lidos do provider do modelo. O nome npm `dsh-model-picker` pertence a outro autor; instale desta fonte GitHub.

Executa com o DSH o backend independente `jasonxu114514/opencode2api` (Windows x64/ARM64, sem Docker ou CLI OpenCode); ao sair, para somente o processo iniciado por ele. O cartão instala, atualiza ou reverte o backend a partir de releases GitHub com checksum verificado, copia a senha admin inicial e sincroniza `/v1/models` em um provider com context, vision e reasoning efforts; ressincroniza a cada 10 minutos.

Lê a lista de modelos de cada endpoint de terceiros e sincroniza `reasoningEfforts` por modelo do llm-pi-ai, para o composer oferecer somente níveis thinking que o modelo realmente possui.

Registra agentes ACP externos (Agent Client Protocol), como Codex, Claude Code e Gemini CLI, como provedores de modelo do DSH. Mapeia `thought_level` para o seletor reasoning-effort, encaminha imagens somente se o agente anunciar `promptCapabilities.image` e envia pedidos de permissão ao diálogo de aprovação DSH. A página ACP Agents importa JSON Zed `agent_servers` e descobre modelos.

Adiciona AMD Radeon Cloud como provedor de modelos no DeepSeek Harness, com níveis de reasoning-effort definidos por modelo. A definição do provedor fica na camada patch do plugin, não no seu perfil.

Substitui o menu reasoning-effort por um controle deslizante com encaixe. Oferece 13 efeitos canvas em cinco famílias (thrust, fluid, fantasy, tech, texture), liberados em três níveis conforme o esforço. Custom combina 10 formas de partículas e 8 trajetórias; 9 cores de destaque e seletor hexadecimal recolorem tudo. Sons opcionais de tecla: dois clipes de voz, grasnado de pato sintetizado, clique mecânico e arquivo de áudio local.

Plugin de seleção automática do nível de raciocínio para o DeepSeek Harness (DSH): o modelo Jev System One julga quanta reflexão cada mensagem merece, a faixa é derivada automaticamente dos níveis declarados pelo modelo, um envelope de contexto faz com que acompanhamentos como “continuar” herdem a profundidade do tópico, empates resolvem para cima e qualquer falha usa silenciosamente o nível original. | Esforço de raciocínio por mensagem orientado por Jev: escadas por modelo derivadas do que cada modelo anuncia, um envelope de contexto de tamanho fixo para que acompanhamentos herdem a profundidade do tópico, empates resolvem para cima, fallback silencioso em todos os caminhos de falha.

Um controle nativo de esforço de raciocínio para o composer: uma barra de níveis azul a violeta com campo estelar e um brilho deslizante. Ocupa o assento do modelo e aciona o serviço oficial model-directories, então a escada vem da própria declaração de raciocínio de cada modelo e nenhum outro plugin é necessário.

Editor de capacidades do modelo: edita em linha os níveis reasoning-effort e declarações de entrada de imagem (multimodal) na página oficial, gravando o grupo inteiro em settings.yaml. Um atalho flutuante serve de alternativa se a âncora falhar.

Adiciona uma entrada Quick Chat na barra lateral da UI web que abre uma janela de chat flutuante com seu próprio seletor de modelo e esforço de raciocínio, opcionalmente semeada com a transcrição da sessão atual, e mantém cada conversa lateral em um histórico retomável, renomeável e excluível.

Roteamento explícito de modelos para Main, Subagents, web_search e geração de imagens. Os seletores de Composer e Plan Review baseados em catálogo oferecem as variantes Model, Effort, Context, Fast e Thinking.

Configura rotas de modelo predefinidas para subagentes do DeepSeek Harness, com opções de modelo único, rotativo, aleatório e de esforço de raciocínio por rota.

Adiciona Claude, Gemini e um modelo Ollama local ao seletor nativo de modelos do DSH, usando seus logins já existentes do Claude Code / Antigravity CLI em vez de uma chave de API medida, com seletor de esforço de raciocínio funcional para o Claude.

Skin estilo Pokémon para DSH Web com molduras GBA, status em barra de HP, painel de nível de esforço e paletas de cores personalizáveis.

Roteamento unificado de modelos para o DeepSeek Harness: um ModelID lógico sobre múltiplos provedores com failover no primeiro token e cooldown, ranqueamento de candidatos ciente da saúde, três níveis (tier1/tier2/tier3) selecionados automaticamente por finalidade, esforço de raciocínio por candidato e um painel de gerenciamento na página de configurações.

Gerenciador de nível de esforço de raciocínio para modelos de API customizados, mais memória de preferências entre sessões: toggles inline low/medium/high/max dentro de Configurações → Modelos, com escritas atômicas de configurações.