dsh-model-meta-autofill

DSH 插件：为自定义供应商（llm-pi-ai 设置区）里配置的模型自动预填元数据——上下文长度（contextWindow）、输出上限（maxTokens）、显示名（name）与输入模态（input）——数据来源为 models.dev（Model Metadata Registry）。

在「Models」页从自定义网关发现（interrogation）出来的模型、或手工录入的模型，通常只有 id。本插件把目录里已知的元数据填回该模型的配置项，让界面可直接查看、也让上游据此做容量调度；已由你手动设置过的字段一律不被覆盖。

工作原理

1. 离线索引：构建时把 models.dev 目录归一化去重后打进包内（lib/data/models.dev.json），离线立即可用。
2. 实时刷新（可选，默认开）：启动时（及可选定时）拉取最新目录（models.dev/api.json）并合并到索引之上；每个数据源独立失败隔离，失败不影响其余源与离线索引。
3. 设置写入：插件监听 llm-pi-ai 设置区的变化（模型被采纳/编辑），对「有缺的模型」生成补丁，通过设置管线的 update 写入——这就是「自动预填」。
   • 只填缺失字段，绝不覆盖你设置过的值；
   • 只处理存在于你自己设置层的 provider 路由（组合 base 里仅有的 provider 不会被物化进用户文档）；
   • models 列表有改动时整表重述（设置合并对数组是整表替换语义，避免部分列表悄悄丢模型）；
   • 写出的文档是幂等的：填完之后没有缺失项，因此不会循环写。
4. Host 服务：ctx.modelMeta 向其他插件暴露索引与纯函数助手（lookup / stats / refresh / buildSectionPatch）。

说明：fillReasoning（推理属性）为保留开关，默认关闭——各供应商对推理模式的 wire 拼写不同，目录数据没有可移植的通用表达，宁可不动。

安装

插件是**宿主侧（host）**插件，需装入运行 dsh web 的 profile（例如 ~/.dsh/profiles/web）。

从 npm 安装（发布版）：

dsh plugin --profile web add dsh-model-meta-autofill

或从源码安装（本地构建）：

pnpm install          # 依赖解析需要 ../deepseek-harness checkout（见「开发」）
pnpm build            # 生成 lib/（含打包的 lib/data/*.json）
npm pack              # 产出 tarball
dsh plugin --profile web add dsh-model-meta-autofill@<tarball路径>

cordis.patch.yml（dsh.bundle.patch）会在安装时自动插入一行配置到 profile 的补丁层：

- insert:
    - id: model-meta-autofill
      name: 'dsh-model-meta-autofill'
      config:
        sources: [models.dev]
        refreshOnStart: true
        refreshIntervalMs: 0
        timeoutMs: 15000
        autoApply: true
        dryRun: false
        fillName: true
        fillInput: true
        fillReasoning: false

重启 dsh web（或对应管理面重载插件）后生效。首次运行时若 llm-pi-ai 已存在带模型的 provider，初始扫描会立即补填一次。

Web 界面操作（插件自带）

插件同时带一个客户端 half（dsh.client 声明，走壳的 /plugins 动态加载协议，零改壳代码），样式沿用设置页的设计语言（720px 栏宽、border-l2 细线卡片、胶囊按钮、--dsw-alias-* 令牌）。重启后，设置页出现「模型元数据」分区：

• 顶部工具栏（靠前位置）：**「全部覆盖」主按钮——一次把所有已匹配模型换成 models.dev 的值；旁边是「显示名称携带厂商名」**开关（决定填充的显示名是否写成 xAI: Grok 4.5 这种厂商前缀形式；选择会记住），以及「刷新」与模型/匹配计数；
• 每个自定义供应商一张卡片，点头部可折叠/展开，带「N 个模型 / 已匹配 M」标签；
• 卡片内每个模型一行：模型 id（等宽字体）· 当前配置 · models.dev 目录值（随开关实时预览显示名）·「填充」按钮；
• 目录没有该模型 → 按钮置灰显示「无匹配」；填充未匹配会明确提示「models.dev 没有匹配到：」；写入失败显示宿主返回的具体原因（含孤儿锁提示）。
• 卡片底部**「获取网关模型」**区块：拉取网关自身的模型列表（见下），勾选后一键添加到该供应商；新加的裸 id 会被自动填充接管。

同一能力也开放为 HTTP 端点（本机回环，可直接 curl / 浏览器 console 调用）：

端点	方法	说明
/model-meta-autofill/api/status	GET	插件状态（源、索引条数）
/model-meta-autofill/api/models	GET	全部供应商 + 模型的匹配状态与目录值
/model-meta-autofill/api/apply	POST	{provider, modelId, overwrite?, nameStyle?} 单模型换用目录值；返回 {ok:true, applied} 或 {ok:false, reason:'no-match'|...}
/model-meta-autofill/api/apply-all	POST	{nameStyle?} 全部覆盖（一个补丁覆盖所有已匹配模型）；返回 {ok, filled, missed}
/model-meta-autofill/api/discover	POST	{provider, url?} 拉取网关模型列表。缺省 URL 启发式：baseURL 以 /v1 结尾则追加 /models，否则追加 /v1/models；可传 url 完全覆盖（指向任意返回 {data/models/results:[...]} 或顶层数组的清单）。宿主侧解析路由的 apiKeyEnv 凭证随请求发送，值不到达浏览器；返回 {ok, url, count, models:[{id, name?, catalog?}]}
/model-meta-autofill/api/discover/add	POST	{provider, modelIds} 把发现的模型追加到该供应商的 models 列表（已配置的自动跳过）；返回 {ok, added}

配置

键	类型	默认	说明
enabled	boolean	true	总开关
sources	string[]	[models.dev]	要合并的目录源：models.dev（Model Metadata Registry，https://models.dev/api.json）、PublicProviderConf 的 dist/{name}.json 的 name（如 aihubmix，需先 pnpm gen:data <name> 生成快照），或直接给 http(s):// URL。后面的源对同一模型优先生效
refreshOnStart	boolean	true	启动时拉取一次实时目录
refreshIntervalMs	number	0	>0 时按此间隔定时刷新（毫秒）
timeoutMs	number	15000	单次拉取超时
autoApply	boolean	true	是否把补丁写入设置区（关掉则插件只提供 ctx.modelMeta 查询）
dryRun	boolean	false	试运行：只记录将补填的条目，不写设置（配合日志观察）
fillName	boolean	true	补显示名
fillInput	boolean	true	补输入模态（text，视觉模型再加 image）
fillReasoning	boolean	false	保留；当前恒为 false

数据源

默认且唯一的打包上游是 models.dev（Model Metadata Registry，API 为 https://models.dev/api.json）——按厂商聚合的标准模型元数据目录：`limit.context/output` 一律为数字、字段口径统一（modalities.input/output、reasoning、知识截止日期、成本），覆盖包含最新型号的全量模型。如需 PublicProviderConf 网关拼写兜底，可用 pnpm gen:data aihubmix 生成快照并把 aihubmix 加进 sources。

• 更新打包数据（在本仓库根目录）：

pnpm gen:data      # 拉取默认源并规整为 src/data/{source}.json（归一化逻辑即插件自身）
pnpm build         # 重新打包

• 容量字段兼容两类写法：纯数字（1048576）与带后缀字符串（128K/1M/256k，按 1024 进制换算）；同一 base id 的多供应商记录自动去重并保留信息最全的一条。
• 插件对模型 id 的别名做了兼容：精确 id、小写、provider/ 前缀剥除、~ 变体，均可命中。
• 目录中未出现的（新发布/小众）模型不会被猜测——「能查到多少填多少」。

开发

前置：需要一份 DeepSeek Harness 源码 checkout 与本仓库同级放置于 ../deepseek-harness——typecheck/测试所需的 @deepseek-ai/* 类型与实现通过 tsconfig.json 的 paths 指向该 checkout（npm 上发布的同名包版本可用于安装时的运行时依赖，但开发期以 checkout 为准）。

pnpm typecheck            # tsc -p tsconfig.json（src + tests）
pnpm test                 # node 内置测试器 + tsx：dataset / enrich / api / 集成（真实 SettingsProvider）
pnpm build                # tsc -p tsconfig.build.json + scripts/copy-data.mjs → lib/

集成测试（tests/integration/settings-autofill.spec.ts）用内存版 SettingsProvider（与 dsh 设置实现的加载/持久化接口一致）验证：初始扫描补填、事后采纳补填、用户值保留、幂等终止、dry-run 零写入、base-only provider 不被物化。

局限

• 目标设置区固定为 llm-pi-ai（自定义供应商）。
• 「获取网关模型」走的是网关的 OpenAI 兼容 /models 清单接口（可用覆盖 URL 指向任意兼容清单），与 llm-pi-ai 自带的协议级模型发现（discoverModels）是两条独立通路。
• 只填目录里有据可查的字段；目录条目缺容量时不下发任何猜测值。
• 补丁按「缺失才填」生成，用户的既有值（含 modelOverrides）始终优先。

License

MIT