Plugins

Substitui o botão por painel em dois níveis (provedores, modelos com busca) e controle contínuo de raciocínio. Azul-violeta, partículas nos níveis altos, cor por nível. Arrastar avança uma etapa; escolhido o modelo, painel aberto e controle no nível médio dele.

Publica o modelo selecionado no perfil ou em Models como endpoint HTTP compatível com OpenAI: `/v1/models`, `/v1/chat/completions` com SSE streaming ou sem streaming e `/health`. A requisição pode indicar qualquer modelo roteável; se omitir `model`, usa a seleção atual do chat, então trocar ali também muda o endpoint. Quando ativado, pode disponibilizar ao modelo ferramentas Harness habilitadas individualmente, executá-las pelo runtime de ferramentas Harness e devolver resultados até o limite de rodadas. O listener é do plugin: `127.0.0.1`, `0.0.0.0` e porta encaminhada por NAT mantêm o mesmo caminho de request. Settings define bind address, porta, API key com gerador, provider/modelo fallback, reasoning effort, origem CORS e timeout.

Exclui permanentemente logs de sessão, itens do workspace e arquivos arquivados.

Adiciona botões de modelos predefinidos acima do compositor. Clique esquerdo troca provedor/modelo/esforço de raciocínio da sessão; direito edita. Aceita nome próprio ou ID do modelo. O editor lê o catálogo atual da sessão; predefinições salvas localmente.

Define modelo, limite de esforço de raciocínio e máximo de tokens de saída para cada subagente iniciado pelo DSH. O código aplica os limites em toda execução, qualquer que seja a ferramenta.

Roteamento por horário: configure faixas de pico/fora de pico por dia e provedor/modelo do registro do Harness (chaves de API e assinaturas). Um controle global aplica ou não modelo/esforço de raciocínio a cada solicitação; cada sessão tem controle e estado próprios. Sem faixa (fim de semana/feriado), usa o modelo principal do primeiro plano. O modelo avançado é separado e só se usa se a sessão pedir esforço máximo.

Mostra saldo da API DeepSeek e custo da conversa por turno diretamente na UI da sessão.

Substitui o seletor de modelos por busca global, favoritos, seleções recentes, navegação por famílias de modelos e seleção do esforço de raciocínio.

Controle de modelo subagent: Jev classifier rotula cada turno e o hook agent/request reescreve a solicitação para provider, model e reasoning effort mapeados. Inclui seletor por sessão inherit/auto/manual, um prompt por função antes da tarefa e replay offline de decisões anteriores.

Otimizador de prompt com um clique: reescreve o rascunho do compositor por uma estratégia configurável, com modelo editável, exemplos few-shot, modelos fixados e esforço de raciocínio.

Troca provedores e modelos e ajusta o esforço de raciocínio; cada modelo lembra seu próprio nível.

Camada de refinamento visual para o cliente web DSH: superfícies de menu em vidro fosco, slider arrastável de reasoning-effort no lugar da lista de opções e navegação do menu de modelos que chega à lista em um clique e fecha com um único Esc.

Predefinições de esforço de raciocínio para modelos de terceiros: 16 perfis de provedor/modelo com valores wire personalizados por modo, gravados em dsh-llm-pi-ai após validação prévia e rejeição por regra. Alterna por modelo entre OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses e Anthropic Messages, reorganizando rotas automaticamente. Botão Optimize no compositor e seção de configurações reescrevem o texto com o modelo escolhido.

Fork somente em inglês do dsh-model-router. Direciona cada etapa do agente para um conjunto configurável de modelos e ajusta o esforço de raciocínio conforme a complexidade, falhas de ferramentas e custo.

Acesso remoto ao DSH sem hospedar nada: o DM do Feishu usa a conexão longa de saída do bot como interface, com cartões de workspace, sessão (trocar/renomear), modelo, reasoning effort, preset de permissão e saldo. Aprovações de ferramentas e perguntas do agente são respondidas no mesmo chat.

Slider de esforço de raciocínio para DeepSeek Harness: bundle web client que insere um controle por sessão quando o modelo escolhido declara níveis de esforço. Funciona com qualquer provedor que ofereça esses níveis

Preset do catálogo de modelos Alibaba Bailian (DashScope) e adaptador automático para DeepSeek Harness: níveis de reasoning effort, orçamentos de pensamento, janelas de contexto, adaptação automática de rotas Bailian existentes e teto de contexto configurável.

Instala e chama CLIs de agentes externos (Codex, Claude Code) pelo DSH sem tocar na instalação do sistema. Cada CLI recebe Provider, modelo, reasoning effort e preset de permissões próprios; pode ser chamada diretamente ou como subagente nativo.

Ferramentas de programação no estilo Codex e presets de agente para modelos GPT no DeepSeek Harness: exec_command, write_stdin, apply_patch e view_image; rotas OpenAI Chat Completions e Responses API integradas a plan, ask, approval e compaction nativos do DSH. Comandos longos viram jobs em segundo plano do DSH, com saída head/tail limitada disponível via job_output. Cada tipo de subagente pode fixar preset, provider, modelo e reasoning effort.

Ajusta a consolidação de memória do dsh-mneme (autoDream ativado, orçamento de saída schema-max, rota deepseek-chat), corrige reasoning-effort do llm-deepseek, adiciona ponte MCP para o runtime de agente auditável seed-society e seis skills-semente yogacara.

Adiciona pelas configurações do DSH declarações de reasoning effort ausentes em modelos pi-ai personalizados, habilitando o seletor nativo e tratando também modelos incluídos posteriormente.

Paleta global de modelos Alt+M para DeepSeek Harness Web: busca aproximada de modelos e provedores, favoritos e recentes, reasoning effort por modelo, configuração de provedores/modelos, novas tentativas de requisição e predefinições de capacidade; ferramentas opcionais de geração de imagem/vídeo do OpenRouter.

Delegação planejador/executor com papéis nomeados: um planejador forte orienta, subagentes executores descartáveis (rotas e prompts por papel) implementam. Papel padrão mais substituição por delegação, um controle global de esforço de raciocínio no chip do compositor e uma página de configurações para gerenciamento de papéis.