dsh-opencode-models

DeepSeek Harness（DSH）插件：在设置页新增一栏 「OpenCode Go 模型同步」，一键拉取 OpenCode Go 服务端的全部模型、逐个实测可用性与视觉能力，并把可用模型写回 llm-pi-ai 的模型列表。

为什么需要它

dsh 设置里内置的「获取可用模型」按钮对 catalog 里的 provider 不发网络请求——它直接返回打包在 pi-ai npm 包里的静态快照（opencode-go 是 19 个模型）。OpenCode Go 服务端实际模型列表变动频繁（上新、下线、暂不可用），静态快照永远滞后。

本插件走真实路径：GET /models 拉全集 → 逐个实测 → 写回 settings.yaml。

安装

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add https://github.com/Retr67/dsh-opencode-models

安装后重启 dsh web 并刷新页面。

使用

1. 打开 dsh 设置 → OpenCode Go 模型同步；
2. 点击 「更新最新 OpenCode Go 模型列表」；
3. 等待进度完成（约 1 分钟：拉列表 + 全部模型两轮探测），页面会显示：
   • 新增：服务端有、配置里没有的模型；
   • 保留：继续可用的模型；
   • 移除：配置里有、服务端已下线的模型；
   • 服务端拒绝：在 /models 里但实测被拒的模型（400/401 明确拒绝、403 数据政策 opt-in）。

探测与安全策略

对每个模型发两类微型真实请求（max_tokens: 1，并发 6）：

探测	判定
文本 ping	200 → 可用；400/401 → 明确拒绝（不进列表）；403 → 需数据政策 opt-in；5xx → 暂时故障（保留）；网络错误 → 无法判定（保留）
图像 ping（1×1 PNG）	200 → 标注 input: [text, image]；否则纯文本

写回保护：

• 无变化不写：列表与当前配置一致时不触碰 settings.yaml；
• 大量失败中止：超过一半模型"无法判定"（网络层异常）时放弃本次写回，绝不清空列表；
• 保留手工元数据：已有条目的 name / contextWindow / maxTokens 原样保留，新条目给保守默认值；
• 视觉能力以实测为准（覆盖手工标注）。

工作原理

• 宿主端（dsh/index.js，零依赖）：注册 POST /opencode-models/refresh（启动后台刷新）与 GET /opencode-models/status（进度/结果）两个路由；从 llm-pi-ai settings 读取路由配置（baseURL / apiKeyEnv），经 dsh 凭据服务解析 API Key，探测完成后用 settings.mutate 原子写回模型数组。
• 浏览器端（dsh/client.js，零依赖手写懒加载 CJS bundle）：注册 settings.section slot，在设置面板新增独立一栏；按钮点击后轮询状态端点，实时渲染进度与结果。

默认目标 provider 是 opencode-go（llm-pi-ai 路由里的 opencode-go 条目）；任何 OpenAI 兼容聚合站只要按同样方式配置了路由，改一个配置项即可复用（见下）。

配置

无需配置即可使用（默认目标 opencode-go 路由）。如需调整，在 profile 的 cordis.patch.yml 里按 entry id 覆盖：

# ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml
- id: opencode-models    # 本插件在 patch 层的 entry id
  config:
    provider: opencode-go   # 目标 llm-pi-ai provider 路由名
    concurrency: 6          # 探测并发数（1-12）
    timeoutMs: 25000        # 单请求超时（5s-60s）

兼容性

• dsh ≥ 0.1.0-rc.7（web profile；在 0.1.2-alpha.x 上开发验证）
• 零构建、零运行时依赖（宿主与浏览器端均为 node/DOM 内置能力）
• 已验证的场景：模型上新自动补齐、下线模型自动移除、视觉模型自动标注、5xx 故障不误删

License

MIT