Плагины

Настройка уровней усилия рассуждения и значений по умолчанию субагента для пользовательских моделей DSH.

Автоматическая маршрутизация усилия мышления для dsh: локально дообученный классификатор на 7 вопросов (ModernBERT, 842 МБ, <1 с на CPU) выбирает low/high/max для сообщений без явного намерения; внутрисессионные повторы повышают уровень (low→high→max) при ограничениях исключения; сервис-judge безопасно откатывается на low при недоступности. Чип уровня в строке ввода показывает текущий уровень и последние 20 решений. Все вычисления локальны — текст задачи никогда не покидает машину.

Ползунок усилия рассуждения в стиле Claude Code для веб-интерфейса DSH: плавное перетаскивание, фиксация при отпускании, огненный след WebGL и реальное, работающее управление усилием мышления для любой пользовательской сторонней модели или провайдера.

Liang Saint Slider как селектор модели и уровня усилий размышления для DeepSeek Harness.

Плагин DSH заменяет выбор модели/уровня reasoning в поле ввода ползунком reasoning strength; совместим с актуальной официальной версией DSH и DSH Desktop.

Replaces the composer Effort switch with a Claude Desktop-style five-level slider (Low/Medium/High/Max/Ultracode): a pill opens a popover above the composer, dragging snaps with a spring and writes once, and Ultracode maps to the model's maximum reasoning effort. Ships the Ultracode WebGL2 energy grid, a per-session Ultracode mode, and passes modifier-click through to the shipped level list.

Слайдер composer в стиле Claude Desktop для настройки силы рассуждения модели щелчком, перетаскиванием или клавиатурой.

CSS-тема меняет вид регулятора уровня рассуждения от hytime/dsh-thinking-effort на сине-фиолетовую плашку со звёздным полем и переливом, для светлой и тёмной палитр. Требуется установить исходный плагин; собственный UI не добавляется.

Добавляет в Models поля окна контекста и порога сжатия для каждого маршрута и выбор уровня рассуждения с учетом провайдера в поле ввода. Записывает в capacities, reasoningEfforts и строку патча compaction-basic для llm-pi-ai.