思考强度编辑 HaoyueQin/dsh-better-reasoning-effort

DSH Better Reasoning Effort

Awesome DSH Plugin

在 DeepSeek Harness 中为第三方模型编辑思考强度与输入模态——直接在官方「模型」页的编辑卡内完成；另有一个 Composer 官方模型菜单内的思考强度快捷滑块（改编自 HanaAyane 的 dsh-reasoning-effort，见致谢）。

为什么需要它

llm-pi-ai 适配器原生支持每模型声明 reasoningEfforts 与 input，但官方「模型」页编辑卡刻意不暴露这两个字段。于是第三方模型在 Composer 里没有思考档位选择器，只有官方 DeepSeek API 能设思考强度，手工声明的模型被当作纯文本，想配置只能手写 settings.yaml 块。本插件把这两份配置能力都搬回 UI：官方模型编辑卡内直接编辑，加一键自动适配。

特性

- 官方页内注入 — 官方「模型」页每个模型行的展开区内出现「选项」编辑块（思考强度、输入模态、端点兼容），随卡片自身的「保存」统一提交；改动即时进入待写入，「取消」则与卡片字段一起丢弃。
- 自动适配 — 一键填入推荐档位、线上取值与模态，来源是内置模型知识库（15 家厂商 65 个条目，见支持的模型）、线协议推断，以及对供应商原始 /models 列表的同源探测；每条建议标注置信度，参考容量以只读提示出现、自行照抄。
- 自动填充 — 只有命中官方知识库的模型才会在启动时或会话中新增时自动补写（autofill: false / modalityAutofill: false 可关）；未知模型保持原样，需用户明确接受「自动适配」建议。
- 三种意图 — 全不勾 = 取消声明（回到继承）；只勾 off = 禁用推理；勾选档位 = 写入声明。
- 目录安全写入 — 使用 DSH 官方 modelOverrides 的路由保留已安装模型目录，只写入当前编辑模型的覆盖项。
- Composer 思考强度滑块 — 官方模型菜单的弹出体被替换为上游风格的档位滑块（拖动 / 键盘，乐观提交、被拒回滚），附一行模型条目打开官方模型列表；右下角触发钮保持原样。切换模型会通过会话记忆链沿用你的档位（issue #4 的每模型默认档跨会话优先）。
- 每模型默认思考强度 — 模型行上的「默认思考强度」选择器，存在设置文档里，每个新会话打开该模型即用它。
- 请求头与 User-Agent — 提供商卡片内编辑官方的 headers 字段（掩码显示、路径合并、随卡片保存），并在 fetch 层按 origin 精确接管 user-agent 的覆盖（官方适配器保留该名称）；同源 /models 探测一并覆盖，冲突时提示而不猜。
- 防御式注入 — 一切锚定官方页 DOM；官方升级改变结构时注入自动暂停，官方页不受影响。
- 双语文案（中文 / English）。

支持的模型

自动适配知识库内置 15 家厂商 65 个条目（DeepSeek、OpenAI、Anthropic Claude、Gemini、Grok、Qwen、GLM、Kimi、Mistral、MiniMax、MiMo、豆包、混元、阶跃、文心——2026-08/09 逐条对照官方文档复核，含视觉变体与无档位控制家族）。完整表格——匹配写法、档位 → 线上取值阶梯、默认档、模态、参考容量——见 docs/supported-models.md（由 src/knowledge.ts 生成，代码是权威数据源）。未列出的模型不会被自动填充；用户仍可手动审核低置信度的「自动适配」建议。

安装

需要 DeepSeek Harness 0.1.5-alpha.1 或更高（按行联合的 peer 范围；0.1.2-rc / 0.1.3-alpha 线不再支持——请使用插件 0.3.7）。当前对照 0.2.0-rc.2 与 0.2.1-alpha 线编译与门禁。逐内核 seam 核查记录见 docs/compatibility-notes.md。

从 npm 安装（dsh 的 web profile 下）：

dsh plugin --profile web add dsh-better-reasoning-effort

DSH 内置的 pnpm 11.7.0 默认 minimum-release-age 为 24 小时：在某个版本发布后一天内发起的安装会解析到「足够旧的最新版」并安装它，而插件管理器显示的仍可能是更新的那一版。写明版本号即可立刻安装——pnpm 接受指定版本，并把它记入豁免：

dsh plugin --profile web add dsh-better-reasoning-effort@0.5.2

release 页面同时附带打包好的 tarball，这条路线跳过 registry 与发布冷静期。tarball 是成品，pnpm 不执行任何脚本，也不需要构建授权。URL 指向单一版本，升级时替换它即可：

dsh plugin --profile web add \
https://github.com/HaoyueQin/dsh-better-reasoning-effort/releases/download/v<version>/dsh-better-reasoning-effort-<version>.tgz

从 GitHub 源码安装，用于开发与审查而非日常安装。pnpm 要跑 prepare 钩子构建 lib/，且只在 allowBuilds 存在对应条目后才放行。安装器会打印确切的键，该键包含解析到的 commit：把它加进 profile 的 pnpm-workspace.yaml 后重新执行 add。新 commit 会改变这个键，因此每次发版都要重新授权；不含 commit 的键形式需要比内置的 11.7.0 更新的 pnpm：

dsh plugin --profile web add github:HaoyueQin/dsh-better-reasoning-effort

或链接本地检出做开发：

npm install && npm run build
dsh plugin --profile web add link:D:/Project/dsh-better-reasoning-effort

重启 dsh web 并强制刷新浏览器。

使用

1. 在官方「模型」页配置第三方供应商（API Key 等）。
2. 展开某个模型行：官方容量字段下方是编辑块。
- 勾选档位（off / minimal / low / medium / high / xhigh / max），填线上取值（如给 high 填 ultra，Composer 选 High 时网关收到 ultra）；
- 在「输入模态」区勾选图片输入，声明模型接受什么；
- 点「自动适配」填推荐档位与模态——参考容量以只读提示出现，可自行照抄进官方输入框；
- 改动即时进入待写入，点卡片自身的「保存」时一并落盘；「取消」（或刷新）则与卡片字段一起丢弃。
3. 协议兼容时，底部会出现「端点兼容」分区——openai-completions 上设思考预算字段 / vLLM 优先级，openai-responses 上设 max_output_tokens 的处理方式。
4. 全不勾 + 保存 = 取消声明（回到继承）；只勾 off + 保存 = 禁用推理（false）；模态行「清除声明」+ 保存 = 回到继承提供方默认。

声明后的模型在 Composer 里立即可选思考强度；声明了图片输入的模型可以端到端传附件。

配置

host 侧接受可选配置项（以下为默认值）：

- insert:
- id: dsh-better-reasoning-effort
name: dsh-better-reasoning-effort
config:
autofill: true # 启动时自动填充未声明的模型 modalityAutofill: true # 上述填充是否连带输入模态声明 probeTimeoutMs: 15000 # /models 探测请求超时（毫秒）
bootRetryDelaysMs: [1000, 2000, 4000, 8000, 16000, 30000]
defaultGuard: true # 强制思考梯子上的无档位调用落厂商默认档

工作方式（架构）

Browser (lib/client.js) Host (lib/index.js)
├─ DOM injector └─ Auto-fill
│ MutationObserver on the models page settings/document-updated →
│ → mounts EffortEditor in each invalidates the host cache;
│ model row's disclosure browser idle pass fills models
├─ Composer injection
│ MutationObserver on the document
│ → ComposerSlider (root pane)
├─ EffortEditor (React component) (knowledge base + inference)
│ level checkboxes / wire values /
│ input-modality toggle /
│ auto-adapt (zoned suggestions) / committed with the card's Save
│ └─ writes settings.mutate (llm-pi-ai)

- src/knowledge.ts 的 suggestEfforts() 是知识库 + 推断引擎——host 与浏览器共用的纯函数。
- src/client/injection/models-page-editor.ts 的 reconcile() 定位模型行并挂载编辑器；浏览器侧由 src/client/index.ts 组装，每个注入缝一个模块（src/client/injection/）。
- src/client/ops.ts 的 createEditorApi() 经 settings.mutate 写声明，保留行上其他字段，版本冲突时重读并重试一次。

开发

npm run typecheck # tsc 严格检查
npm test # vitest：知识库 / 推断 / 自动填充 / DOM 注入 / 写入
npm run build # lib/*.js + lib/client.js（module-loader bundle）

对照 0.2.0-rc.2 与 0.2.1-alpha.2 官方包编译与门禁；逐内核记录见 docs/compatibility-notes.md。

已知限制

- 注入依赖官方「模型」页的 DOM（aria-label / class）；官方升级可能让注入暂停直至适配——期间官方页不受影响。
- 自动适配探测路由只应答回环与 IP 字面量 host（核心 /api 的 Host 白名单纪律、无 trustedHosts 旁路），且从不跟随重定向——只在 30x 后面列模型的网关拿不到端点证据，自动适配回退到知识库与协议推断。
- reasoningEfforts 声明是建议——端点真正接受什么以它的文档为准，请在 UI 里微调；知识库不追求穷尽，没有档位阶梯的家族不设条目。
- 端点兼容开关刻意永不自动填充：它们描述的是网关行为而非模型能力。
- 模态词汇跟随 pi-ai 核心（当前 text / image）；更宽的网关支持（PDF / 音频 / 视频）按家族记录在案，核心词汇扩充前声明不了是设计使然。
- 命名启发式的模态建议（视觉风味 id）刻意标注低置信度，使用前请核对。
- 自建中转：对没有官方 host 认领的路由，自动填充会钉 supportsDeveloperRole: false（部分上游拒绝 developer 角色）；显式值永不被覆盖。
- 强制思考模型（无 off 的梯子，如 GLM-5.3）：无档位调用自动落厂商默认档而不是发 thinking: disabled——设 defaultGuard: false 可恢复原行为。路由级 reasoning 默认档可用官方式覆盖同一批调用、无需 guard：适配器取 options.reasoningEffort ?? profile.reasoning，配了默认档的路由不会走到关闭档（guard 也会为它让路）。
- guard 的活动情况在请求头区域内报告（已改写 N 次无档位调用、最近一次是哪个模型），因此「已安装但闲置」与「正在工作」可以区分；同一份报告也由 /dsh-better-reasoning-effort/headers-config 提供。
- headers 中的凭据在磁盘上不脱敏：只读视图会掩码，但设置文档仍明文保存——请当 API key 对待。
- 请求头区域的编辑态检测读取非官方信号（官方行没有编辑器状态的 data 属性）；官方若改名该类词根，区域会停止出现——绝不弄坏页面。
- 同一时间只应有一个 user-agent 改写器：同类 header 插件落在同一层，后写者赢；插件会检测并提示已知同类，但不覆盖未知情况。
- 请求层接管依赖官方适配器每请求新建 SDK 客户端——有端到端测试守护该边界，变化时会响亮地失败而不是静默失效。

致谢

Composer 滑块改编自 HanaAyane 的 dsh-reasoning-effort（MIT）——感谢原作者与 codex 风格档位控件的创意。本集成保留了上游的会话选择契约与滑块交互形态，并有意做了几处改变：只保留白色圆钮（不带 chibi 小鱼钮）、绝不替换官方模型席位、以精简重实现跑在 0.1.5-alpha+ 线上。如果用过上游插件，请先移除以免同一席位出现两个档位控件：

dsh plugin --profile web remove dsh-reasoning-effort

Activity

HaoyueQin/dsh-better-reasoning-effort GitStock K-Line Chart

License

MIT