CodeBuddy 接入 zhang-tod/dsh-codebuddy

dsh-codebuddy

⚠️ 非官方第三方插件。本项目与腾讯控股有限公司及其关联公司无任何隶属、合作、赞助或背书关系。
「CodeBuddy」「腾讯」等名称与标识为其各自所有者的商标，此处仅作指示性描述（nominative use），用于说明本插件连接的是哪一个服务。
本项目不含任何腾讯的代码、资源或凭据，也不绕过任何鉴权。

把 腾讯 CodeBuddy 开放平台 的模型接入 DeepSeek Harness（DSH）。
零源码补丁：不改 DSH 的任何文件，不碰 node_modules，纯插件。

这是什么 / 不是什么

| ✅ 是 | ❌ 不是 |
| 一个标准 DSH 插件（package.json + cordis.patch.yml + host 入口 + 设置页） | 不是 DSH 官方的 provider |
| 用你自己的 CodeBuddy API Key 直连官方 OpenAI 兼容网关 | 不提供、不转售、不共享任何 API Key |
| 带图形设置页：填 Key → 测试 → 获取模型 → 选模型 | 不是命令行工具，不需要改配置文件即可用 |
| 探测式模型发现（网关没有模型清单接口） | 不代理、不中转、不经第三方服务器 |

前置条件

| 项 | 要求 |
| DSH | 已在 0.1.7-rc.2 与 0.2.0-rc.2 上验证（依赖 @deepseek-ai/dsh-llm 的 LlmAdapter 契约）。peerDependencies 范围：>=0.1.7-rc.2 \|\| >=0.2.0-rc.1 <3.0.0-0 |
| Node.js | ^22.19.0 \|\| >=24.0.0 |
| 账号 | 一个腾讯 CodeBuddy 开放平台账号与 API 密钥（sk- 或 ck- 开头） |

本插件不需要 DSH 的账号体系，也不需要任何其它凭据。

安装

⚠️ 先看这条：不要用 link:

本插件的 lib/index.js 在顶层静态 import @deepseek-ai/dsh-llm。该包由 DSH 自身提供，只在 profile 的 node_modules 树里可解析。

- link: 安装 → 插件以软链形式存在 → 解析不到 @deepseek-ai/dsh-llm → 加载期直接抛 ERR_MODULE_NOT_FOUND，表现为「装上了但设置里什么都没有」
- file: 安装 → pnpm 把插件实体复制进 profile 的 node_modules → 能往上层解析到 DSH 的包 → ✅ 正常工作

所以：用 file: 绝对路径，或干脆手动复制目录。

方式 A：file: 依赖（推荐）

1. 把本仓库放到一个固定位置，例如 E:\WorkBuddy\dsh-codebuddy
2. 在 DSH profile 的 package.json 里：
- 加依赖："dsh-codebuddy": "file:E:/WorkBuddy/dsh-codebuddy"（Windows 用正斜杠）
- 加进 dsh.profile.bundles 列表
3. 让 profile 安装依赖（DSH 桌面版的「设置 → 插件」页面添加本地路径，或按你的 profile 类型走对应安装流程）
4. 重启 DSH（必须，插件在启动时注册）

方式 B：手动复制

把本仓库的 lib/、cordis.patch.yml、package.json 复制到：

<DSH profile 目录>/node_modules/dsh-codebuddy/

然后重启 DSH。

方式 C：npm / GitHub（若已发布）

dsh plugin --profile <你的profile> add dsh-codebuddy
或
dsh plugin --profile <你的profile> add github:<owner>/dsh-codebuddy

注意：这两种方式同样依赖「插件能解析到 profile 里的 @deepseek-ai/dsh-llm」，若安装后报 Cannot find module '@deepseek-ai/dsh-llm'，请改用方式 A 或 B。

配置

重启后进入 设置 → CodeBuddy：

| 步骤 | 操作 |
| 1 | 在「API 密钥」填入你的 Key（sk- / ck- 开头），点 保存密钥（存进 DSH 凭据库，不写进配置文件） |
| 2 | 点 测试连接 —— 应显示「✅ 连接成功，密钥有效」 |
| 3 | 点 获取模型 —— 逐个探测网关，把可用模型列出来（见下方成本说明） |
| 4 | 到 设置 → 模型，provider 选 CodeBuddy (unofficial)，选中你要的模型 |

接口地址是只读的。 它由 cordis.patch.yml 的 baseURL 决定；要改就改配置或设环境变量 CODEBUDDY_BASE_URL，然后重启 DSH。设置页故意不提供修改入口（以前有个「保存地址」按钮，点了会显示「已保存」但其实什么都没发生，已移除）。

一次「获取模型」要发多少次请求？

每条候选都是一次真实计费的补全请求。

| 模式 | 请求数 | 说明 |
| 默认（浅探测） | 22 次（最坏 44） | 只探已知清单；「最坏」是「无法判定」的重试轮 |
| 勾选「深度探测」 | 60 次（最坏 120） | 追加 38 条按命名规律猜的未来版本号 |

内置保护：

- 会话内缓存（30 分钟，键 = 端点 + 密钥指纹）→ 重复点击 0 请求
- 限流熔断：一批里出现 ≥3 个 429，或连续 3 批都撞 429 → 立刻停
- 额度熔断：撞到 code 14018（额度用尽）→ 第一批就停，不再浪费请求
- 总时限 60 秒：到点中断在飞的请求（含退避），不会挂几分钟
- 可取消：探测中按钮变「取消」，点它会真的把中断传到服务端

内置模型清单

探测失败时的兜底清单（28 条，2026-10-01 实测校准，2026-10-04 修订 contextWindow/maxTokens，2026-10-17 补 6 个模型）。contextWindow 统一为 1000000（本机既定偏好），网关硬上限实测为 1048576 tokens。

| ID | 名称 | 上下文 | 最大输出 | 输入 |
| auto | Auto 自动路由 | 1000000 | 8192 | 文本 |
| fast-model | 快速 (Fast) | 1000000 | 48000 | 文本 / 图片 |
| balanced-model | 均衡 (Balanced) | 1000000 | 48000 | 文本 / 图片 |
| deep-model | 极致 (Deep) | 1000000 | 48000 | 文本 / 图片 |
| hy4-preview | Hy4 Preview (混元4) | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| hy3 | Hy3 (混元3) | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| hy3-x | Hy3 X (混元3) | 1000000 | 64000 | 文本 / 图片 |
| hy3-preview | Hy3 Preview | 1000000 | 8192 | 文本 |
| hy3-preview-agent | Hy3 Preview Agent | 1000000 | 8192 | 文本 |
| deepseek-v4.1-flash | DeepSeek V4.1 Flash | 1000000 | 128000 | 文本 / 图片 |
| deepseek-v4-pro | DeepSeek V4 Pro | 1000000 | 32768 | 文本 / 图片 |
| deepseek-v4-flash | DeepSeek V4 Flash | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| glm-5.3 | GLM 5.3 | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| glm-5.3-flash | GLM 5.3 Flash | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| glm-5.3-flashx | GLM 5.3 FlashX | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| glm-5.2 | GLM 5.2 | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| glm-5.1 | GLM 5.1 | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| glm-5v-turbo | GLM 5V Turbo (视觉) | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| minimax-m3 | MiniMax M3 | 1000000 | 8192 | 文本 |
| minimax-m3-pay | MiniMax M3 Pay | 1000000 | 8192 | 文本 |
| kimi-k3 | Kimi K3 | 1000000 | 8192 | 文本 |
| kimi-k3-2 | Kimi K3.2 | 1000000 | 32000 | 文本 / 图片 |
| kimi-k2.8-preview | Kimi K2.8 Preview | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| kimi-k2.7 | Kimi K2.7 | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| kimi-k2.6 | Kimi K2.6 | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| kimi-k2.5 | Kimi K2.5 | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |
| space-bunny | Space-Bunny (推理) | 1000000 | 128000 | 文本 / 图片 |
| step-5-preview | Step-5 Preview (阶跃) | 1000000 | 8192 | 文本 / 图片 |

模型清单会随官方变化。清单是兜底的，「获取模型」探测的结果才是准的（探测到的模型会在本次会话内直接进入模型选择器）。

推理档位（思考深度）

档位按模型给，不是所有模型都有全部档位 —— 每个模型的档位来自「官方声明 ∩ 网关实测接受」。
模型选择器里会显示该模型实际支持的档位（Off / Low / Medium / High / XHigh / Max 的子集）。

| 模型 | 档位 | Off 可关 |
| deepseek-v4.1-flash | Low / High / Max | ✅ |
| deepseek-v4-pro | High / XHigh | ✅ |
| deepseek-v4-flash | High / XHigh | ✅ |
| space-bunny | Low / Medium / High / XHigh / Max | ❌ |
| glm-5.3 / -flash / -flashx | Low / High / Max | ❌ |
| glm-5.2 | High / XHigh | ✅ |
| glm-5.1 | Low / Medium / High / XHigh / Max | ❌（强制档位，不传会报错） |
| step-5-preview | Low / Medium / High | ❌ |
| hy3 / hy3-x | Low / High | ❌ |
| hy4-preview | High | ❌ |
| kimi-k2.8-preview | Low / High / Max | ❌ |
| kimi-k3-2 | Low / High / XHigh | ❌ |

几条容易踩的规则：

- Off = 不发 reasoning_effort 字段，不是发 "off"。发字面量 "off" 在 DeepSeek 三个模型上实测全部 400/11133。
- 网关对一批模型根本不校验档位（glm/hy/step 对任何字符串都回 200），所以「能发出去」不等于「档位有效」——插件只列官方声明过的档位。
- glm-5.1 是唯一强制档位的模型：不传 reasoning_effort 直接 400/11150，选 Off 会降级成最低档 low。
- 没列出的模型走保守兜底（High / Max），不会退化成「没有档位」。

数据与隐私

请在使用前读完本节。

| 项 | 说明 |
| API Key 去向 | 仅作为 Authorization: Bearer 头发往 https://copilot.tencent.com/v2。不经过作者、不经过本插件的任何服务器（本插件没有服务器） |
| 对话内容 | 你的提示词、代码、系统提示词、工具调用参数会全部上传到上述腾讯网关，按其隐私政策处理，可能跨境 |
| 遥测 | 无。本插件不含任何统计、上报、埋点、回传 |
| 请求身份 | 每个请求会带 DSH 框架的标准 User-Agent（deepseek-harness/<版本>）。这是 DSH 的框架契约要求，非本插件添加 |
| Key 存储 | 存进 DSH 凭据库（~/.dsh/.credentials.yaml），不写明文到配置文件。若凭据库不可用会退化为进程环境变量（仅当次会话有效） |
| 删除 Key | 设置页有「删除密钥」。若你的 Key 由只读来源（如 ~/.dsh/.env）提供，插件会如实告诉你删不掉，而不是假装成功 |
| 提 Issue 时 | 请勿粘贴 API Key、完整请求日志，或任何含凭据的截图 |

故障排查

| 现象 | 含义 | 怎么办 |
| HTTP 400 · code 11102 | 模型不存在 | 点「获取模型」重新探测，从列表里选 |
| HTTP 400 · code 11128 Illegal API invocation from an unapproved channel | 网关的渠道校验失败：正文命中了它的客户端指纹黑名单（两种判据：①顶格命中，②整段字面量出现在任意位置） | v1.1.2 起自动规避顶格命中（加换行）；v1.1.3 起自动规避整段命中（在句间断行，如 DSH Web GUI 那段运行时说明）。若仍出现，插件会把正文打散后自动重试一次；反复失败说明网关又加了新形态，请升级插件或提 Issue（带上 requestId，别贴密钥） |
| HTTP 400 · code 11115 prompt is too long | 上下文超限 | 插件会归为 CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED，DSH 会自动压缩后重试；持续失败就精简会话 |
| HTTP 429 · code 14018 额度已用尽 | 账号额度用尽（永久失败，不是限流） | 到 codebuddy.cn 充值或购买加量包。重试无用 |
| HTTP 429（无 14018） | 真限流 | 稍后重试；插件会尊重 Retry-After 并熔断 |
| HTTP 401 / 403 | 密钥无效或过期 | 重新填写 Key |
| 无法解析凭据 "CODEBUDDY_API_KEY" | 还没填 Key | 在设置页填并保存 |
| 网关返回空响应 | 网关回了 200 但没有任何内容块 | 插件会按 EMPTY_RESPONSE 自动重试 |
| 响应流被截断 | 连接中途断了（代理/网关重启） | 插件按 TRANSPORT 重试，不会把半截内容当完整回答 |
| 流式响应空闲超时 | 连上之后网关一个字节都不再发（代理静默断流 / 网关卡死） | 空闲 60 秒即主动断开并按 TRANSPORT 重试。不会像以前那样干等约 5 分钟（那是 Node fetch 的默认 bodyTimeout），也不会抛出一个无法理解、且不重试的裸错误 |
| 装完设置里没有 CodeBuddy | 大概率用了 link: 安装 | 改用 file: 或手动复制（见「安装」） |
| 模型选择器里看不到新模型 | 探测结果只在本次会话内生效 | 重启后重新点一次「获取模型」 |
| Cannot find module '@deepseek-ai/dsh-llm' | 插件不在 profile 的 node_modules 树内 | 用 file: 或手动复制安装 |

已知限制

1. 模型发现结果不跨会话持久化。 探测到的新模型会在本次会话内立刻进入模型选择器，但重启 DSH 后回到内置清单，需要重新点一次「获取模型」。
（跨会话持久化需要给插件条目加 Config schema 并依赖 @deepseek-ai/schemastery，会牵动 profile 的 lockfile，暂未做。）
2. 接口地址不能从设置页改。 端点由配置 / 环境变量决定。
3. 深度探测的猜测清单会过时。 38 条按命名规律猜的版本号（如 hy5、deepseek-v5）随官方更新而失效，且默认不启用。
4. 模型元数据（上下文窗口 / 最大输出）是静态声明的。 官方调整后需要更新 cordis.patch.yml；探测不会自动修正已收录模型的元数据。
5. 一次「获取模型」会产生真实计费请求（见上方成本表）。
6. 流式空闲超时按「字节」判定，会被心跳骗过。 看门狗判定的是「两次收到数据之间是否静默」——只要网关持续吐任意字节（例如 SSE 注释 : keepalive、半截帧），计时就被重置，即使那轮回答实际已经死掉。
实测：完全不发字节 → 60 秒准时超时；每 200ms 发一次心跳 → 永不超时。
（Node fetch 自带的 300 秒 bodyTimeout 同样会被心跳骗过，所以这不是本插件的退步，是这条守卫的适用边界。）
若遇到「一直转圈但网关在发心跳」，请手动中断后重发。
7. 失败等待的上界约 5.5 分钟。 空闲超时 60 秒 × 最多 5 次重试 + 退避（累计约 30 秒）。
这是把「必然失败」换成「大概率自愈」的取舍：正常抖动会自愈，网关真死时会比修复前多等一点。

卸载与回滚

1. 从 profile 的 package.json 移除 dsh-codebuddy 依赖与 dsh.profile.bundles 条目
2. 删除 <profile>/node_modules/dsh-codebuddy/
3. 重启 DSH —— 设置里的 CodeBuddy 分区应消失
4. 如需清理凭据：设置页点「删除密钥」，或手动移除凭据库里的 CODEBUDDY_API_KEY
5. 回滚到「二进制补丁」老方案：恢复你原来的 selfheal 脚本与 profile 里的旧 provider 段

开发

npm test # 零网络、零额度的回归测试（node --test）

CI：每次 push 与 PR 都会跑全量测试（.github/workflows/ci.yml）。

为什么 CI 里能跑：lib/index.js 顶层 import @deepseek-ai/dsh-llm，该包已发布到 npm，CI 里装它即可，无需安装整个 DSH：

npm i -D @deepseek-ai/dsh-llm@0.2.0-rc.2 # ⚠️ 必须钉版本：该包 dist-tags 的 latest 是很旧的 0.0.1-rc.1
node --test "test/*.test.mjs"

写成 glob（引号要保留）而不是 node --test test/：Node 的 --test 只把文件/glob 当测试入口，裸目录名会被当成 CJS 入口模块去 require，直接 MODULE_NOT_FOUND 并记成 1 个失败测试。

测试覆盖：SSE 解析边界（CRLF 跨分片、多行 data:、尾帧）、块生命周期与 index 分配、工具调用参数拼接、usage 计数互斥、错误分类（11102 / 11115 / 14018 / 401 / 5xx）、流截断守卫、流式空闲超时、目录合并（增/减/作用域）、探测的熔断与总时限、模型清单双副本一致性，以及一个本地 mock 网关端到端。

在本机开发时，测试要在已安装副本里跑 —— lib/index.js 要解析的 @deepseek-ai/dsh-llm 是 DSH profile 提供的。把 lib/ 与 test/ 同步到 <profile>/node_modules/dsh-codebuddy/ 再跑。（CI 里不需要这一步，因为依赖直接从 npm 装。）

许可

MIT。上游 @deepseek-ai/dsh-llm 系列同为 MIT，第三方声明见 THIRD-PARTY-NOTICES.md。

致谢

- DeepSeek Harness —— 插件框架与 LlmAdapter 契约
- @deepseek-ai/dsh-llm-deepseek —— 适配器实现的参考