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未验证
DeepSeek Harness 的 adaptive 模型路由插件。在模型选择器/model中提供 adaptive…
尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/8/14 · 已提供中文文档
综合分
28.6
GitHub 分
28.6
用户评分
—
★ Stars
3
周下载量
—
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add dylan121322/llm-adaptive该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
信任档位:已验证本站已于 0 天前真实安装成功
- 是什么
- dsh 原生插件 · other
- 装得上吗
- 本站已真实安装成功(非静态推断)
- 安全吗
- 本站尚未对该插件做风险分级(暂未覆盖,不等同于无风险)
- 还在维护吗
- 更新放缓:最近一次提交在 42 天前
档位由下列信号合成:本站实装验证(真实安装,当前最高到 L4)· 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。下方各区块是它的证据明细。 验证判据与等级说明 →
🟢实装验证通过· 2026/9/25
由本站实装验证器在真实 dsh 环境安装成功,非静态推断。
数据截至 2026/9/20(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/dsh-llm用户评分
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README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成llm-adaptive Awesome DSH Plugin DeepSeek Harness 的 adaptive 模型路由插件。在模型选择器(/model)中提供 adaptive 选项:每个 LLM 请求先由 flash 分类器判难度(low / medium / high / critical),再按配置驱动的路由链自动转发到对应后端 provider。 功能 - 请求级复杂度分类 —— deepseek-v4-flash 直连(不走代理,无递归)。 - 上下文感知判定 —— 分类 prompt 注入会话目标滚动摘要 + 最近对话(延续 / 收尾 / 报错循环三条判定要点)。 - sticky 防降档 —— 任务中途判定下降时保持上一档,除非消息含明确降级指示或收尾信号。 - 配置驱动路由链 —— 路由链读 pool.json 的 routing.levels($active 展开为当前活跃 provider,缺失回退默认链);转发失败沿链逐个降级。 - 分类器配置动态化 —— URL / 模型 / key 引用从 pool.json 的 classifier 节读取(代码不硬编码密钥)。 - 失败安全 —— 任何分类失败降级 medium,绝不阻断请求。 - 可观测 —— 每次决策(档位、cause: llm/sticky/cache)写入插件日志。 - 120s 决策缓存 —— 按用户文本头部 + 目标指纹键控。 依赖 - DeepSeek Harness (dsh) - 模型池文件 ~/.dsh/tools/cc-switch-sync/pool.json,需包含: - classifier 节:url / model / key_ref(按 ~/.dsh/.credentials.yaml 解析,池内 api_key 兜底) - routing.levels:low / medium / high / critical 路由链 - 分类器可用的 DeepSeek API key 池文件由 cc-switch-sync 的 import 工具生成(也可手写)。插件每次请求重读池,池改动即时生效。 安装 dsh plugin add llm-adaptive 本地开发(profile 内 file: 引用): cd ~/.dsh/profiles/web && npx pnpm@10 install # 配合 "llm-adaptive": "file:plugins/llm-adaptive" 重启 dsh web 服务后,在 /model 选择 adaptive(自动路由)。 使用 1. 打开 /model,选择 adaptive(自动路由)。 2. 之后每个 LLM 请求先判档(low/medium/high/critical),再路由到该档位路由链的第一个可用 provider。 3. 决策日志(level=… cause=… chain=…)写入 ~/.dsh/hooks/plugin.log。 选择器中也提供显式档位模型(low / medium / high / critical)可直接选用。 原理 为 adaptive provider 注册自定义 LlmAdapter:stream() 内 await 分类(async generator),再经 ctx.llm.prepareCall + stream 转发到目标后端(chunk 协议统一透传)。选择请求级适配器而非代理或请求层拦截,是因为 dsh 热切换配置且 prepared-call 契约要求 options 与 prepared 的 provider/model 一致。 许可 MIT