模型推理强度 icrefin/dsh-model-reasoning-levels

dsh-model-reasoning-levels

DeepSeek Harness Settings → Models 里按模型设置的推理强度等级。

Model Reasoning Levels —— 补齐每个模型缺失的推理强度控件，直接写进该模型在 profile cordis.patch.yml 中的 reasoningEfforts。

随包发布的 Models 页面可以编辑模型的 id、显示名、上下文窗口、最大输出 token 和输入类型，却有意不编辑推理强度：推理强度是按模型的能力，而那个编辑器是按提供商的。本插件把缺失的控件加在每个模型条目内部 ——就在 id/名字那一行的下方，或者展开后的上下文窗口/输入类型区域下方——并把选中的内容转换成该模型在 profile cordis.patch.yml 里的 reasoningEfforts。

它贡献了什么

| 界面 | 作用 |
| settings.models.provider-card（key 为 llm-pi-ai） | 抵达每个 pi-ai 提供商卡片，发现它的各个模型行，并把一份按模型设置的强度编辑器 portal 进每个模型条目——手工声明的路由同样覆盖 |
| Locale 命名空间 dsh-model-reasoning-levels | 英文与简体中文文案 |
| scripts/reasoning-efforts.mjs | 校验一份选择，并打印它变成的 reasoningEfforts YAML 与 settings 路径 op |

只有浏览器这一半：宿主半（exports["."]）的存在，只是为了让 Loader 行能带上
浏览器半（exports["./client"]）。没有路由、没有 service、没有 Config。

它长什么样

Settings → Models → Baidu Team → Customized settings → Models
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ [deepseek-v4.1-flash] [DeepSeek-V4.1-Flash] ⌄ 🗑 │
│ Reasoning effort levels Inherited │
│ [Off] [Minimal] [Low] [Medium] [High] [XHigh] [Max] │
│ Low wire value: low High wire value: high │
│ [Inherit catalog] [Non-reasoning] [Apply] { off: null, … } │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Settings → Models 页面里附加在模型条目内部的推理强度等级控件

控件就长在一个模型条目里：七枚等级芯片、每个已选的思考等级一个协议值输入框、 Inherit catalog / Non-reasoning / Apply 三个动作，以及当前选择会变成的那个确切的 reasoningEfforts 值。

控件如何进入模型行

随包发布的页面没有在模型行内部声明任何 seat，它的 ModelRow 是内部组件。
唯一被认可的、行级的改动方式，是整体遮蔽 settings.section 的 models 条目——也就是把整个页面整体遮蔽一份。本插件走的是更窄的那条路：先拿到提供商卡片的 seat，再以结构化方式发现每一个模型行。

- 模型行的 id 输入框带着由随包页面的 settings.models locale 命名空间生成的 aria-label（Model ID 1、模型 ID 1……）。插件绑定该命名空间并匹配这个 label，因此发现过程跟随当前语言，也从不依赖被哈希过的 CSS 类名。
- 它为每个 modelEntry 追加一个容器，并把 React 编辑器 portal 进去，所以控件就活在模型条目内部，也随该行一起消失。
- MutationObserver 在折叠区展开、增删一行或页面重渲染时重新发现。随包页面若调整了行的结构，这个选择器就需要跟着更新。

保存，以及页面自身的 Apply

编辑器通过 settings 传输层写入（settings.mutate 路径 op），由宿主负责持久化。
随包页面持有它自己的一份模型列表草稿，它自己的 Apply 会为手工声明的路由整体写入 models 数组，这可能把卡片打开时载入的 reasoningEfforts 值又还原回去。

为了让编辑器里的值说话算数，这一行会记住用户应用过的声明；如果后续的设置变更把它改回去，就再写一次——最多三次，这样被拒绝时会如实报告，而不是无休止重试。
因此先应用强度、再用卡片的 Apply 改别的字段，最终会收敛到你选中的强度值。

对目录（catalog）路由，编辑器走的是更窄的 providers.<route>.modelOverrides.<id>.reasoningEfforts 路径，页面的模型编辑器不会碰它——除非页面（通过编辑模型列表）把 models 数组实体化，而那种情况下适配器会拒绝 modelOverrides 与它并存。只要卡片还开着，这一行的重写就能覆盖这种情况。

等级词汇表是封闭且有序的

off, minimal, low, medium, high, xhigh, max——正是 harness 自己的 THINKING_LEVELS，按强度递增排列。无论芯片以什么顺序点击，编辑器始终按这个顺序生成映射。off 表示“不思考”，其余六个是思考等级。

转换规则（用的是适配器自己的规则）

每个被选中的等级都会成为一个 key，其值是 dispatch 发出的那个拼写，所以自带词汇表的网关可以改名（max: ultra）。插件在写入之前就强制执行 @deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai 的 resolveModelReasoning 规则：

| 选择 | 结果 |
| 带协议值的 off, low, high, max | { off: null, low: 'low', high: 'high', max: 'max' } |
| 只有 off | 拒绝——不能思考的模型用 false |
| 什么都没选 | 拒绝——要继承就省略这个字段 |
| 非 off 等级缺协议值 | 拒绝——它需要 dispatch 发出的那个值 |
| 协议值为空字符串 | 拒绝 |
| 七个之外的等级 | 拒绝 |
| “Non-reasoning” 形式 | reasoningEfforts: false |
| “Inherit catalog” 形式 | 该字段被 unset，恢复继承 |

一份声明出来的映射会替换模型的能力集合：没声明进去的等级就不会被提供。
所以用户保留 off 时它必须出现在映射里，也所以“只有 off”是 false，而不是 { off: null }。

值最终落在 cordis.patch.yml 的哪里

编辑器写的是 settings 路径 op，宿主把它们持久化进 profile 的 cordis.patch.yml。reasoningEfforts 与随包行本来就在编辑的那些字段并列：

- id: llm-pi-ai
name: "@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai"
config:
providers:
baidu-team:
models:
- id: deepseek-v4.1-flash
reasoningEfforts: { off: null, low: 'low', high: 'high', max: 'max' }
contextWindow: 1000000
maxTokens: 256000
input: [text, image]
name: DeepSeek-V4.1-Flash

展开写法和上面等价，手工编辑时更省事：

reasoningEfforts:
off:
low: 'low'
high: 'high'
max: 'max'

一个不能思考的模型，和一个保留已安装目录能力的模型：

- id: acme-plain
reasoningEfforts: false # no selector beyond off
- id: acme-catalog
contextWindow: 128000 # reasoningEfforts omitted -> inherits

两个落点，以及编辑器为什么在两者之间选择

llm-pi-ai 承载一个模型条目时，用的是两种互斥形状之一：

| 落点 | 形状 | 编辑器的写入 |
| providers.<route>.models[] | 列表，条目自带 id | 按值替换：整个数组 |
| providers.<route>.modelOverrides.<id> | 以模型 id 为键的字典 | 一条窄路径：只写 reasoningEfforts |

适配器会拒绝：modelOverrides 与 models 列表并存、落在手工声明的路由上、以及针对已安装目录并不描述的 id。所以路由配置了 models（或是手工声明）时，编辑器用 models；目录描述了该路由且不存在 models 列表时，用最小的 modelOverrides 路径。走 models 时会实体化完整数组，这样一个条目的编辑不会删掉目录里的其余条目；而窄路径的 modelOverrides 写入不会在该条目上钉住任何别的字段。

编辑器读这个列表的方式与页面一致——用户层拥有 models 时读用户层，否则读组合基底，再否则读 schema 默认值——当两者都没有声明列表时，通过 llm/discoverModels 载入已安装目录（对目录提供商没有 endpoint I/O）。它从不把解析后的 value 引用进任何一次写入。

环境要求

- DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2——插件在 engines.dsh 里声明，并把 @deepseek-ai/dsh-* 的 peer 依赖固定在这一条线上。
- 从源码构建需要 Node.js >= 22.17 和 pnpm 11.8.0。
- 一个可写的 profile。桌面应用上的安装入口是 Settings → Plugins（见安装）。

安装

本仓库只发布 TypeScript 源码——lib/ 被 gitignore——所以安装 bundle 之前先构建它：

git clone https://github.com/icrefin/dsh-model-reasoning-levels.git
cd dsh-model-reasoning-levels
pnpm install
pnpm build # tsc -> lib/, tsdown -> lib/client.js
sh scripts/install.sh # packs dist/ and prints the install path
sh scripts/install.sh --profile <profile> # or pack and install into that profile

scripts/install.sh 会打包出 dist/dsh-model-reasoning-levels-<version>.tgz，并打印接下来怎么用它。加上 --profile <profile> 则改为把 tarball 安装进一个 CLI 管理的 profile，而不是只打印指引。

桌面 profile 归 Electron 应用所有，所以请从 Settings → Plugins 安装这个 tarball（插件管理器工具也可以）；dsh plugin add 会拒绝该 profile。往正在运行的 profile 里加 bundle 需要重启；客户端这一半还需要刷新页面。

开发用的检查套件是同一批命令：

pnpm check # typecheck both halves, build, then vitest
pnpm yaml check --levels off,low,high,max --wire low=low,high=high,max=ultra

pnpm check 先分别对宿主半与浏览器半做类型检查，再构建 bundle，最后跑测试套件——5 个文件共 50 个测试。

使用

1. 打开 Settings → Models，展开一个 pi-ai 提供商卡片（例如手工声明的 baidu-team 路由，或 OpenAI 这样的目录路由）。
2. 在 Customized settings → Models 下，每个模型行现在都带着自己的 Reasoning effort levels 控件。选中该模型对外提供的等级；每个非 off 等级都有一个协议值输入框，默认填的就是等级 id。
3. 用 Inherit catalog 省略 reasoningEfforts，模型不能思考时用 Non-reasoning。
4. Apply。控件写入一次 settings 变更并重新读取；旁边的小代码块显示确切的 YAML 值。

llm-deepseek 路由没有按模型的字段——它们的强度是路由级的——所以这个编辑器只为 llm-pi-ai 适配器家族渲染。

CLI：预览 YAML 与对应的 op

node scripts/reasoning-efforts.mjs check --levels off,low,high,max --wire low=low,high=high,max=ultra
node scripts/reasoning-efforts.mjs yaml --route baidu-team --model deepseek-v4.1-flash \
--levels off,low,high,max --wire low=low,high=high,max=max
node scripts/reasoning-efforts.mjs ops --route acme --model acme-think --overrides \
--levels off,high --wire high=high
node scripts/reasoning-efforts.mjs none --model acme-plain

pnpm yaml 就是同一个脚本。--json 输出机器可读的结果。退出码 1 表示这份选择不合法，原因写到 stderr。

限制

- 只支持 llm-pi-ai 适配器家族。 llm-deepseek 路由没有按模型的强度字段，编辑器对它们不渲染任何东西。
- 行发现是结构化的。 它跟随随包页面自己的本地化 Model ID <n> label；随包页面若重排了行结构，这个选择器就要更新，MutationObserver 重新发现的也正是这种情况。
- 插件自己不写 YAML。 它只发送 settings 路径 op，由宿主持久化。settings 文档只读时控件保持禁用；被拒绝或版本冲突的写入会在该行里报出来，而不是反复重试。
- 重写有次数上限。 已应用的值最多被还原三次，之后如实报告冲突。
- 目录路由依赖宿主的目录。 没有配置 models 列表的路由，其模型行来自 llm/discoverModels；拿不到它时，只有声明了 models 列表的路由可编辑。

常见问题

我应用的值，被页面自己的 Apply 弄回去了。 随包页面持有它自己的一份模型列表草稿，对手工声明的路由，它的 Apply 会整体写入 models 数组——把卡片打开时载入的 reasoningEfforts 值还原回来。这一行会察觉并把你的值再写一次，最多三次；如果它报了冲突，重新加载卡片再应用一次即可。

模型以前提供的某个等级，现在从选择器里消失了。 声明出来的映射就是模型完整的能力集合：映射里没列出的等级不会被提供。在这里把该等级加回来，或者选 Inherit catalog 丢掉这份声明，保留已安装目录条目的能力。

为什么单独一个 off 会被拒绝？ 只能“不思考”的模型就是非推理模型，适配器把这种情况拼作 reasoningEfforts: false，请用 Non-reasoning。在映射内部，off 的含义是“被要求这个等级时不发送任何内容”，所以它至少要和一个思考等级并列。

某个模型行里没有出现这个控件。 先看路由：只有 llm-pi-ai 卡片会拿到它。如果该行的 id 输入框是空的，先保存这个模型——没有模型 id 的编辑器无从指定对象，它会这么告诉你。

许可证

MIT——见 LICENSE。

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DeepSeek Harness 的独立插件——与 DeepSeek 官方无关。