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思考强度调度 fengzhiyushui/dsh-think-intensity

DeepSeek Harness
fengzhiyushui12 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

为第三方模型补齐推理档位并按策略自动选择强度

30.7/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/10/23 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add fengzhiyushui/dsh-think-intensity
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:需留意
是什么
dsh 原生插件 · other
装得上吗
实装验证未通过(unknown),装前请到仓库确认最近更新与 issue
L4 · 真实安装等级说明 →
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
活跃:最近一次提交在 12 天前
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 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 →
⚠︎ 实装验证未通过(unknown · 2026/10/24) ——可能是验证环境差异,装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🟢 扫描:未发现敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

扫描于 2026/11/3(0 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/schemastery@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh
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DSH 思考强度策略插件:在模型已有档位之上决定每次请求用哪一档,可观测、可回滚。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-think-intensity DeepSeek Harness (DSH) 思考强度策略插件在已有档位之上决定每次请求用哪一档,可观测、可自愈、可回滚。 解决的问题 在 DeepSeek Harness (DSH) 中,模型的“思考强度”(推理等级)不是一个随意的运行时参数,而是一段严格的能力声明(reasoningEfforts): 1. 官方内置模型(如 DeepSeek Reasoner、OpenAI o1/o3 等)已内置该声明,因此在输入框点开模型选择时,原生自带第二行【推理等级 >】; 2. 自定义第三方模型(如阶跃星辰 StepFun step-5-preview、智谱 GLM glm-5.3、第三方中转站端点等)在添加时,DSH 设置界面并未开放推理档位配置,导致模型缺少 reasoningEfforts 声明; 3. 结果:DSH 客户端默认将它们当作纯文本模型,隐藏了推理等级菜单;若强行携带参数还会导致网关报错 UNSUPPORTED_REASONING_EFFORT。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-think-intensity

DeepSeek Harness (DSH) 思考强度策略插件在已有档位之上决定每次请求用哪一档,可观测、可自愈、可回滚。

解决的问题

在 DeepSeek Harness (DSH) 中,模型的“思考强度”(推理等级)不是一个随意的运行时参数,而是一段严格的能力声明(reasoningEfforts):

1. 官方内置模型(如 DeepSeek Reasoner、OpenAI o1/o3 等)已内置该声明,因此在输入框点开模型选择时,原生自带第二行【推理等级 >】;
2. 自定义第三方模型(如阶跃星辰 StepFun step-5-preview、智谱 GLM glm-5.3、第三方中转站端点等)在添加时,DSH 设置界面并未开放推理档位配置,导致模型缺少 reasoningEfforts 声明;
3. 结果:DSH 客户端默认将它们当作纯文本模型,隐藏了推理等级菜单;若强行携带参数还会导致网关报错 UNSUPPORTED_REASONING_EFFORT。

本插件专为解决该痛点而设计:
- 原生激活:自动为缺失声明的第三方模型补齐档位映射,原生唤出 DSH 客户端的【推理等级 >】二级菜单;
- 显式优先:只要用户在界面上选了某一档位,插件 100% 尊重并原样放行,绝不修改;
- 缺省策略:没选档位时,按配置策略(如全局 high、子 agent 独立 max、辅助调用压缩 low)自动注入;
- 自愈防错:若网关拒绝某档位,会话内自动加入黑名单降级放行,避免死循环重试;
- 安全沙箱:零侵入,卸载后干净无残留。

原生交互与视觉体验

本插件完全复用 DSH 官方客户端原生 UI,不引入突兀的第三方悬浮窗或重绘组件。在对话框底部点击模型弹出菜单时,呈现官方标准二级菜单:

┌──────────────────────────────────────┐
│ 模型 step-5-preview / glm-5.3 >│ │ 推理等级 High >│ └──────────────────────────────────────┘

点击 推理等级,即可原生展开切换选择:
* Off(关闭思考)
* Low(低强度)
* Medium(中强度)
* High(高强度)
* Max(最高强度)

核心策略决策链

插件在每次发起请求时的决策流向如下:

┌──────────────┐
│ 发起 Agent 请求│ └──────┬───────┘ │ ▼ 界面是否显式选档? ──(是)──► 100% 保持用户选择不变,直接放行
│ (否)
▼
是否为子 Agent 会话? ──(是)──► 选用 subagentLevel 配置
│ (否)
▼
是否为辅助调用 (compaction等)? ──(是)──► 选用 purposeLevels 映射
│ (否)
▼
选用全局 defaultLevel 配置 │ ▼
能力守卫 (resolveModelInfo)
├── 目标模型支持该档位? ──► 注入档位并发送 ├── 目标模型为非推理模型? ──► 自动剥离残留参数防报错 └── 命中网关错误黑名单? ──► 自动降级放行

配置文件路径对照

DSH 的配置层存放在各 Profile 目录下的 cordis.patch.yml 中:

| 操作系统 | 桌面端客户端路径(默认 Profile 为 desktop) | Web 端路径(默认 Profile 为 web) |
| Windows | %USERPROFILE%\.dsh\profiles\desktop\cordis.patch.yml | %USERPROFILE%\.dsh\profiles\web\cordis.patch.yml |
| macOS | ~/.dsh/profiles/desktop/cordis.patch.yml | ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml |
| Linux | ~/.dsh/profiles/desktop/cordis.patch.yml | ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml |

启用与配置

在对应 Profile 的 cordis.patch.yml 中追加或修改条目配置:

- id: think-intensity
config:
defaultLevel: high # 没显式选档的日常对话统一注入 high;留空 = 不干预 subagentLevel: max # 子 agent 会话单独跑最高档 max;留空 = 回落 defaultLevel
providers: [] # 只对列出的 provider 路由生效;空数组 = 全部生效
purposeLevels: # 辅助调用分档 compaction: low # 记忆压缩等系统内部任务使用低档节省 token session-title: off # 生成会话标题关闭思考 backfillEnabled: true # 为缺失档位的第三方模型自动补全声明,激活原生菜单

完整配置项说明

| 配置键 | 类型 | 默认值 | 说明 |
| defaultLevel | string | 空 | 全局默认思考档位(low / medium / high / max 等);留空表示不主动干预 |
| subagentLevel | string | 空 | 子 agent 会话(origin === 'subagent')默认档位;留空回落到 defaultLevel |
| providers | string[] | [] | 白名单路由列表;为空时对全部路由生效 |
| purposeLevels | object | {} | 内部任务目的(purpose)到档位的映射表 |
| statsFlushMs | number | 30000 | 统计信息落盘最小间隔(毫秒),写入 $DSH_HOME/storages/think-intensity-stats.json |
| backfillEnabled | boolean | false | 是否自动回填补齐缺失声明;false 为 dry-run(只记录日志不改写) |
| backfillLevels | object | {} | 回填档位字典;留空时自动使用内置的标准 DEFAULT_BACKFILL_LEVELS |
| routeDefaultLevel| string | 空 | 路由级默认档位;仅当该路由下所有模型均支持该档时才写入 |

手动声明第三方模型档位(无需开启自动回填)

如果你希望针对特定模型精确控制档位映射,也可以直接在 cordis.patch.yml 的 llm-pi-ai 节点下手动添加 reasoningEfforts:

- id: llm-pi-ai
name: "@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai"
config:
providers:
stepfun:
models:
- id: step-5-preview
name: step-5-preview
contextWindow: 1024000
reasoningEfforts:
off: null # off 表示支持关闭思考,向网关不发送多余参数 low: low medium: medium high: high max: max zai-coding-cn: models:
- id: glm-5.3
name: GLM-5.3
contextWindow: 1000000
maxTokens: 131072
input:
- text
reasoningEfforts:
off: null
low: low
medium: medium
high: high
max: max

保存后重启 DSH,对话框即刻激活原生选择菜单。

安装与卸载

方式 1:通过 npm 安装(发布后官方推荐)

桌面端安装
dsh plugin --profile desktop add dsh-think-intensity

Web 端安装
dsh plugin --profile web add dsh-think-intensity

方式 2:通过 GitHub Release 标签安装(固定版本)

dsh plugin --profile desktop add github:fengzhiyushui/dsh-think-intensity#v0.1.0

方式 3:本地源码安装

dsh plugin --profile desktop add /path/to/dsh-think-intensity

卸载

dsh plugin --profile desktop remove dsh-think-intensity

检查当前配置确认已彻底剥离
dsh --profile desktop --dump-config
卸载仅移除插件挂载,不会删除已生成的历史统计文件 $DSH_HOME/storages/think-intensity-stats.json(按需手动清理)。

本地开发与测试

1. 安装依赖(pnpm)
pnpm install

2. 编译产物(TSDown 产生 lib/index.js 单文件与 lib/types)
pnpm run build

3. 运行 124 项全量单元测试
pnpm run test

4. 类型检查
pnpm run typecheck

测试用例覆盖的核心场景

1. 显式选择优先:用户界面选档时 100% 放行;
2. 缺省兜底策略:未选档请求正确注入 defaultLevel / subagentLevel / purposeLevels;
3. 能力守卫:无档位模型不报错,非推理模型自动剥离残留参数;
4. 自定义 Wire 映射:如 high: ultra 正确发往上游网关;
5. 网关错误自愈:遇到 UNSUPPORTED_REASONING_EFFORT 自动加入会话内黑名单降级;
6. 回填合法性校验:杜绝写入非法档位声明或空字典;
7. 并发与 HMR 防护:热安装与配置冲突时延迟重试;
8. 内置标准档位表:DEFAULT_BACKFILL_LEVELS 符合官方 Catalog 规范。

已知边界与说明

* 自愈黑名单仅保存在内存中:DSH 重启后黑名单自动清空,避免临时网络波动导致的误判被持久化固化;
* 非推理模型参数剥离:如果模型本身不支持思考却带了继承档位,插件会主动剥离该参数防止网关报错;这是“显式优先”唯一的安全防护例外。

开源协议

本项目采用 MIT License 许可协议。
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