Plugins

Provedor não oficial de LLM Command Code: registra uma rota `commandcode` com um catálogo de modelos ao vivo e suporte a reasoning-effort.

Skin de controle deslizante de reasoning adaptável que mapeia os níveis de esforço de raciocínio disponíveis de cada modelo em uma escala de intensidade visual de 0 a 30, com retratos, plano de fundo e cores de interface sincronizados.

Agregado de recursos de desktop que instala a coleção DSH Web UI, dshmarket, Codex Connect e os controles de reasoning-effort em versões fixadas.

Controle deslizante de intensidade de reasoning ao estilo Codex para o DSH, além de um controle deslizante de «peixe gordo correndo». Controle deslizante de modelo e reasoning-effort ao estilo Codex para o DeepSeek Harness.

Início de sessão com conta ChatGPT para o DeepSeek Harness através de um fluxo OAuth do navegador do Codex, sem chave de API e sem seleção de workspace: subscreve o login no provedor Codex do pi-ai, permite definir o modelo Codex e o reasoning effort globais padrão para novas sessões, atualiza a lista de modelos a partir do endpoint de catálogo da própria conta conectada e mostra no compositor as janelas de uso de cinco horas e semanais.

Deixe suas ideias fluírem — Tydora é um editor de Markdown de desktop moderno que combina edição WYSIWYG, links bidirecionais, mapas mentais e uma tela infinita, potencializando o pensamento profundo e a expressão sem esforço.

Configura níveis de reasoning-effort e padrões de sub-agente para modelos DSH customizados.

Configuração de esforço de raciocínio e modalidade de entrada por modelo para provedores terceiros: sugestões fundidas de uma base de conhecimento de modelos e evidência bruta do endpoint /models com rótulos de confiança, editadas dentro do card oficial da página Models.

Controle deslizante de esforço de raciocínio estilo Claude Code para a IU web DSH: arrasto contínuo, ajuste ao soltar, trilha de fogo WebGL e controle real e funcional do esforço de pensamento para qualquer modelo ou provedor de terceiros personalizado.

Liang Saint Slider como seletor de modelo e nível de esforço de raciocínio do DeepSeek Harness.

Combine seus modelos e orçamentos de tokens com cada função, então deixe o DSH delegar subagentes especializados por tipo de tarefa. Cobre análise de arquitetura, UI/UX, implementação de código, exploração da base de código e pesquisa de documentação, com configuração automática mais esforço de raciocínio e permissões de ferramentas por função.

Página de configurações para capacidades por modelo: níveis de reasoning-effort com suas grafias wire, modalidades de entrada e capacidades de token, escritos como declarações ou substituições esparsas de catálogo.

Otimizador de reasoning_effort por rodada para dsh — reduz automaticamente o raciocínio em chamadas de ferramentas simples e eleva-o para trabalhos pesados, cortando o tempo de pensamento entre chamadas de ferramentas.

Controle por rodada do nível de raciocínio (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto agenda low/high/max pelo histórico recente de tool calls, ou permite fixar um wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), com mapeamento wire personalizado, proteção de capacidade por modelo e presets de janela de contexto (64K–1M); seu capability card por modelo funciona com [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalável pelo dsh-market) para testar raciocínio em gateways compatíveis com OpenAI (vLLM / LM Studio / self-hosted). O card escreve capacidades llm-pi-ai, o adapter controla o wire (compat.thinkingFormat) e o plugin mantém a lista de takeover.

Quadro de tarefas baseado em sessão na sidebar: arraste sessões para colunas todo/doing/review/done, crie sessões com seleção de modelo e reasoning-effort, lixeira com restauração, notas, export/import.

Servidor ACP aprimorado para DeepSeek Harness: streaming de bloco e raciocínio, telemetria de uso, troca de modelo/esforço, predefinições de permissão, retomada/arquivamento de sessão, servidores MCP por sessão e encaminhamento de arquivo/terminal do Zed.

Provedor LLM NewAPI (gateway compatível com OpenAI): registra uma rota `newapi` com descoberta de modelos somente para chat, preenche automaticamente os parâmetros do modelo (janela de contexto, esforço de raciocínio) a partir do models.dev, e adiciona uma seção de configurações web para a URL base e a chave de API.

Despacha subagentes com perfis nomeados (modelo, esforço de raciocínio e escopo de ferramentas por tarefa), verificações de segurança, estimativa de custo com comparação de economia e um livro-razão completo de decisões de despacho.

Provedor de modelos Kiro com início de sessão via Builder ID, Identity Center, Google, GitHub e importação de credenciais, atualização automática de tokens e perfis, uso da conta, descoberta de modelos em tempo real, esforços de raciocínio selecionáveis, chamadas de ferramentas em streaming, tratamento do motivo de parada do provedor e do estouro de contexto, e contabilização de tokens que usa os contadores exatos do Kiro quando ele os envia e, caso contrário, dimensiona a porcentagem de uso de contexto que envia pela janela anunciada do modelo.

Um nível de pensamento armazenado por provedor e modelo, para que o esforço de raciocínio sobreviva à sessão em que foi definido e também alcance subagentes, o que o dsh nunca pede. O seletor na sessão ainda vence, e um modelo sem linha mantém o padrão de seu provedor.

Controle deslizante de esforço de raciocínio no estilo Codex, embutido no seletor de modelos

Supervisiona um processo local do gateway workbuddy2api e expõe seus modelos como provedor LLM, lendo as janelas de contexto e os níveis de esforço de raciocínio a partir do próprio endpoint de modelos do gateway.

Chat de assinatura OpenCode Go para o DSH com seleção por modelo do protocolo Completions, Responses ou Anthropic, descoberta de modelos, contexto, metadados de visão e pensamento, padrões de esforço e medidores de uso.

Provedor de modelo DSH para a CLI AGY autenticada localmente: descoberta de modelos Gemini/Claude, esforço de raciocínio independente, ferramentas próprias do DSH, contexto delimitado e tratamento de resultados de ferramentas, e streaming seguro para Windows. Relate problemas em GitHub Issues: https://github.com/darkings/dsh-agy-provider/issues.