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Mantém decisões do projeto em Markdown, não no histórico do chat: um documento principal e documentos por módulo, cada registro com citação file:line. O agente entrevista você para resolver questões em aberto e calcula uma nota em cinco dimensões (complexidade, extensibilidade, manutenção, qualidade do código e reutilização), exibida ao lado do seletor de modelo. Uma sessão pode vincular vários projetos; tamanhos small/medium/large ampliam os limites. Uma seção reutilizável de pipeline do documento principal é injetada quando aparecem as palavras-chave definidas.

Seis skills de engenharia para Claude Code e DSH: pesquisa, exploração de arquitetura, orquestração de implementação, revisão de diff em três eixos, auditoria de complexidade e testes de mutação. Delegam pelas ferramentas genéricas de subagentes do host quando disponíveis.

Roteamento adaptativo de modelos: classificação de complexidade por requisição com roteamento automático de provedor

Análise forense de decisões antigas de roteamento. Reproduz sessões e classifica deterministicamente, sem LLM, a complexidade de cada turno pelo formato do pedido. Identifica dois desperdícios: modelo caro em tarefa simples (diferença mensurável) e modelo barato que falha em tarefa difícil; cada nova tentativa reenvia todo o contexto, custando mais que o upgrade. Distingue erros de capacidade do provedor (RATE_LIMIT/TIMEOUT/TRANSPORT) de falhas do modelo. Deriva regras da evidência e estima custos por tabela integrada por milhão de tokens.

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.

Mostra por turno as mudanças na complexidade ciclomática, complexidade cognitiva e profundidade máxima de aninhamento para TypeScript, Python e Go na Web UI; resumos por arquivo e função podem ser expandidos para revisão de código.

ArcVista 观界 —— DSH 内的架构观测台：本地项目、Git 克隆或批量 Git 导入，架构图、安全守护、知识图谱、复杂度与快照对比

An Auto toggle next to the model selector that schedules reasoning_effort per request: complexity is scored by a MiniMax/OpenAI-compatible model with a zero-dependency heuristic fallback (fallbacks not cached), effort ladders adapt to each model real effort list (low/high/max, low/high/highx/max/ultra, ...), heavy tool calls upgrade the tier within the same session, the lit button and reply badges show the effort actually used, and every decision plus observed token usage lands in a JSONL ledger. A standalone-button fork of imkingjh999/dsh-adaptive-effort; do not install it and the original in the same profile.

Plugin de roteamento do modo de raciocínio para V4 Flash em headless: ancora a persona w7 e as ferramentas no primeiro turno e direciona as orientações conforme a complexidade.