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Converte comandos de exclusão emitidos pelo agente (Remove-Item e aliases do PowerShell, rm/unlink/rmdir do Bash, del/erase/rd/rmdir do CMD) em operações da lixeira do sistema no Windows, Linux e macOS. Também verifica, na medida do possível, scripts que façam o mesmo antes da execução e não oferece fallback de exclusão permanente.

Adiciona níveis de esforço de raciocínio aos modelos roteados por pi-ai sem ajustes manuais. Ordem de fallback: valores declarados, models.dev e, por fim, sete níveis padrão. Substitui o seletor do compositor por um seletor vertical no estilo Codex.

Configura por modelo as opções thinking e o esforço de raciocínio para llm-pi-ai e DeepSeek oficial, e especifica modalidades de entrada (input ou inputModalities) no painel de configurações do DSH.

Layout de conversa no estilo ChatGPT para o cliente web do DeepSeek Harness: coluna central de 768px, balões neutros do usuário alinhados à direita, texto do assistente em largura total no formato 16/28 e blocos de código arredondados com faixa de cópia. Inclui marcação semântica em linha (==confirmed==, !!risk!!, ++key word++; códigos 4xx/5xx isolados também são destacados), avisos check/warn/tip no início da linha, seletor fast/thinking que altera o esforço de raciocínio via ctx.modelDirectories e linha colorida com barra de destaque para a sessão selecionada, além de ícones coloridos das pastas de espaços de trabalho.

Adiciona uma página de atalhos de teclado às configurações do DSH, com seis comandos reconfiguráveis, incluindo alternância do modo de permissões e do nível de raciocínio, além de atalhos para a página de status e a lista de tarefas. PgUp/PgDn navega pela entrada e, opcionalmente, é possível remapear Enter no compositor.

Transforma o menu de esforço de raciocínio em controle deslizante e substitui o seletor padrão de modelo/nível. Segue o ponteiro; ao soltar, ajusta-se ao nível mais próximo e envia uma atualização de sessão por arrasto. A trilha mostra preenchimento, marcas e botão branco; só xhigh, max e ultra recebem gradiente fluido da marca. As extremidades exibem os nomes dos níveis mínimo/máximo; o mesmo cartão abre a lista oficial de modelos. Setas: 1 nível; PageUp/PageDown: 2; Home/End: extremos. Cada movimento é enviado. O contador de geração no objeto de diretório descarta respostas atrasadas; movimento reduzido desativa animações. Dados de modelDirectories padrão; sem novas capacidades.

Marca no menu de modelos do DSH aqueles usados por outras sessões em execução e restaura, por modelo, o nível de raciocínio lembrado e o estado de recolhimento do grupo.

Adiciona duas páginas visuais ao DSH Settings. JSON é a fonte de verdade dos servidores MCP e reescreve o bloco gerenciado do profile patch, com validação YAML e backups com data/hora. Ao importar um mcpServers JSON colado, lista primeiro o que será adicionado ou sobrescrito. Thinking unlock consulta cada gateway compatível com OpenAI sobre os níveis de raciocínio realmente declarados e grava a configuração por nível sem alterar outros trechos de bytes do YAML escrito à mão. Um botão separado sincroniza a lista de modelos: mostra inclusões e remoções antes de gravar níveis e modelos em uma operação atômica; também pode rodar no agendamento da página.

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.

Fork de amlyczz/dsh-lark-link (MIT), mantido por Very12345. Adiciona controle de reasoning-effort por conversa, isolamento multiapp e cartões de status em streaming.

Adiciona um controle deslizante de profundidade de raciocínio vinculado aos níveis declarados pelo modelo, orientações de configuração e ajustes de modelo embutidos opcionais.

Conecta os modelos do aplicativo desktop Trae CN sem fluxo OAuth e reutiliza o login existente do app. Expõe 17 modelos, incluindo deepseek-v4.1-flash, com indicadores da taxa de consumo e mapeamento do nível de raciocínio.

Declara o tipo de entrada e o nível de pensamento por modelo na página 模型. Adiciona caixas 输入类型 em cada cartão de provedor e um campo 思考等级 no diálogo 编辑; grava os campos oficiais `input` e `reasoningEfforts` do `pi-ai`.

Troca o controle de modelo do compositor por um seletor no estilo PI-Desktop: menu em dois painéis com busca e grupos de provedores, slider reasoning-effort, histórico de prompts com ArrowUp/ArrowDown e botão de reescrita com desfazer.

Otimização inteligente de prompts e adaptação dinâmica do esforço de raciocínio com cápsula no compositor, modelos DSH/personalizados, desfazer e reotimizar e configurações nativas.

Plugin do DeepSeek Harness (DSH) para ver esforço e uso de tokens por data e workspace: mapa de calor em calendário, análise por horário, participação por workspace e relatório HTML autocontido para compartilhar.

Permite ao Codex delegar tarefas a sessões Desktop por meio de uma ponte local autenticada e um servidor MCP complementar. Inclui agrupamento por Workspace, escolha de modelo e reasoning effort, rastreamento de eventos, espera e cancelamento.

Delega subtarefas autônomas de código à assinatura local Claude Code pelo Agent SDK oficial e devolve resultados à sessão host. 19 parâmetros controlam modelo, esforço de raciocínio, modo de permissões, ferramentas permitidas, turnos e teto de orçamento. Jobs em segundo plano retornam `jobId` imediatamente e transmitem saída incremental; o identificador de sessão pode ser passado como `resume` para continuar a mesma conversa. Comandos acima de ~20 s usam `mcp__dsh__shell`, que transmite linha a linha sem consumir contexto do modelo. O monitor Claude Code lista jobs, mostra processo estruturado e saída ao vivo e permite cancelar. A skill de delegação é registrada em runtime e instalada com o plugin.

Edita níveis de raciocínio e formatos de pensamento de modelos que não declaram nenhum.

Tela New Session no estilo T3 Code para o compositor: título “O que devemos criar em <project>?”, cujo nome abre o menu de workspaces; seletor reasoning-effort na linha de ferramentas e faixa Git sob o cartão que busca referências locais/remotas e troca com `git checkout`.

Ferramenta de delegação ao Codex para DeepSeek Harness, com escolha de modelo e esforço de raciocínio em cada chamada.

Configura esforço de raciocínio e modalidade de entrada de modelos de terceiros (complemento Fish para DeepSeek Harness). Declara níveis de pensamento e entrada de imagem por modelo e se adapta automaticamente usando a base de conhecimento integrada e inferência do protocolo de rede. Editável diretamente no cartão da página oficial “Modelos”; baseado em dsh-better-reasoning-effort 0.5.2 e corrige conflito de slot com o plugin de capacidades de modelo dsh-web.

Fork mantido de `dsh-prompt-enhance`, atualizado para DSH 0.1.7. Corrige falhas que impediam o carregamento em hosts atuais: `InputState.imageIds` virou `attachmentIds` e o botão do compositor travava a caixa de entrada; `settings.get()` foi removido; `/enhance` lia um ID de sessão que o agente não expõe mais. As reescritas deixam `reasoningEffort` desativado por padrão; uma medição registrou 252 tokens de saída em um rascunho, contra 2897 com o padrão do modelo. Inclui página Settings com os 17 campos. Verificado em host real 0.1.7-rc.2: ativação, solicitação HTTP de aprimoramento ao vivo, `/enhance` na GUI e leitura/gravação das configurações. 204 testes.

Hub de compactação em níveis: substitui o limite único de 80% por uma escala configurável (padrão 30/50/70/90), de regras leves à consolidação máxima. Incorpora um índice determinístico de palavras-chave em cada checkpoint para acumular fatos entre ciclos e resume com uma cadeia de modelos: principal e até 3 alternativas, cada uma com esforço de raciocínio próprio. Adiciona subaba Compaction e cartão Settings; desligar sempre restaura a compactação padrão.