dsh-free-deepseek

免 API Key 用 DeepSeek。把 chat.deepseek.com 网页版注册成 DeepSeek Harness 的模型提供方：装完插件，模型选择器里直接出现 DeepSeek Flash / DeepSeek Reasoner，选中即用。

一句话原理：登录你自己的 DeepSeek 网页账号 → 本地起一个代理 → 任何支持 OpenAI / Claude SDK 的工具把 base_url 指过来，就相当于用网页版额度跑 agent。

插件自带内核：DeepSeek 代理的完整源码 + 五个平台（Windows / Linux / macOS，x64 与 arm64）预编译好的 PoW 求解器都打在包里。所以换一台电脑只需要两步——装插件、填一次 token，不用装 git、不用 clone 仓库、不用装 Go 去编二进制。

内核基于开源项目 fuckds（AGPLv3），本项目做的是打包、托管与 harness 接入。

快速开始

在 DeepSeek Harness 里：设置 → 插件 → 添加插件 → 输入 dsh-free-deepseek → 安装。

然后写一次登录态（唯一需要手动的一步）：

npx dsh-free-deepseek token '<你的 userToken>'

重启 Harness，模型选择器里就会出现 DeepSeek Flash / DeepSeek Reasoner。

插件第一次运行时会把自带内核铺到 ~/.dsh-free-deepseek/fuckds、按当前平台挑好 PoW 求解器、生成 .env，并以 detached 方式把代理拉起来常驻。服务地址 http://127.0.0.1:8787。

想用命令行直接跑整套（不走 Harness 也行）：

npx -y dsh-free-deepseek install   # 铺内核 + 写配置 + 注册 Harness 插件
dsh token '<你的 userToken>'
dsh up && dsh status
dsh chat "用一句话解释什么是 QUIC"

怎么拿 userToken

浏览器登录 https://chat.deepseek.com
F12 → Application → Local Storage → https://chat.deepseek.com → userToken → 复制 value
或者在该页 Console 里执行：

copy(JSON.parse(localStorage.getItem("userToken")).value)

切小号时不要点网页上的「退出账号」，会吊销旧 token；应清 localStorage + cookies。多账号可以一次写多个，组成号池自动轮询： dsh token t1 t2 t3

换一台电脑要做什么

步骤	做什么	是否需要手动
1	装插件（Harness 面板输包名，或给本地目录路径）	手动
2	写一次 userToken	手动（登录态是你个人的，无法预置）
3	铺内核、选 PoW 二进制、生成 .env、拉起代理	全自动

不需要：git、Go 工具链、Chromium / playwright（除非你要用浏览器引擎而不是直连）。

模型与档位（能不能自己调）

能。网页版其实只有一个模型，请求里的 model 只是别名，真正决定输出质量/速度的是「深度思考」开关：

请求里的 `model`	深度思考	适用
`deepseek-flash` / `deepseek-v3` / `deepseek-web`	关	快，日常问答、批量改写
`deepseek-reasoner` / `deepseek-r1`	开	慢一些，推理/数学/复杂代码

优先级：单次请求参数 > .env 全局默认 > 模型别名推断。

dsh model flash      # 全局默认关思考（最快）
dsh model reasoner   # 全局默认开思考
dsh model auto       # 按每次请求的模型名决定
dsh restart          # 改完重启生效

单次请求覆盖：

{ "model": "deepseek-flash", "thinking": true, "messages": [...] }

temperature / top_p / max_tokens / stop 网页版不支持，传了不生效（不报错）。

三种接入方式

1. DeepSeek Harness 插件（dsh）

dsh harness

把本包装进 Harness 的 desktop profile：~/.dsh/profiles/desktop/node_modules/dsh-free-deepseek，并在 profile 的 package.json 里登记依赖与 bundle。重启 Harness 后，模型选择器里会多出：

模型	说明
`deepseek-flash`（快）	日常问答，默认不深度思考
`deepseek-reasoner`（深度思考）	推理/数学/复杂代码

两个模型都支持档位选择：off / minimal / low / medium / high / max。off 关掉深度思考（最快），其余档位开思考（网页版只有开/关两态，强度由它自己决定，档位只是「开」的不同写法）。

插件结构对齐官方 dsh-workbuddy-connect：宿主侧 apply() 用 ctx.llm.registerAdapter(['deepseek-web'], adapter) 注册 provider，内部起一个 loopback shim 把 Harness 的 reasoning_effort 翻译成本地内核的 thinking 布尔值。插件还会自动托管内核进程，Harness 启动时内核没跑就拉起来。

它还会检查 pwsh（PowerShell 7）：Harness 的 shell 工具直接调 pwsh，而 Windows 只自带 5.1。缺了就会「只能聊天不能干活」（子进程起不来，0xC0000142）。插件启动时自动发现并把它的目录注入 PATH，缺了会提示你跑：

dsh pwsh     # 用 winget 装一份 PowerShell 7

想在 Harness 的插件面板里「输入名字安装」，需要先把包发到 npm：npm publish（见文末）。

2. Codex 插件

dsh codex

会在 ~/.dsh-free-deepseek/codex-marketplace 生成一个本地插件市场并写进 ~/.codex/config.toml。之后打开 Codex → 插件，搜 dsh-free-deepseek 安装，得到三个工具：

工具	作用
`deepseek_chat`	走本地代理问 DeepSeek（可开深度思考）
`deepseek_status`	代理状态、登录态、队列
`deepseek_set_mode`	切换 flash / reasoner / auto 并自动重启

插件会自动拉起代理进程，第一次调用稍慢（约 3~20 秒），之后秒回。

3. OpenAI SDK / 任意兼容客户端

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8787/v1", api_key="any")

for chunk in client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一个快排"}],
    stream=True,
):
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

3. Claude Code / Anthropic SDK

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8787
export ANTHROPIC_API_KEY=any

支持 /v1/messages、流式、tools、thinking 块、count_tokens。

命令一览

命令	说明
`dsh install`	安装/更新内核 + 注册 Codex 插件 + 装 WorkBuddy 技能 + 装 Harness 插件
`dsh token <t...>`	写入网页登录态（支持号池）
`dsh up` / `down` / `restart`	后台启停
`dsh status`	状态：引擎、登录态、并发
`dsh chat "..."`	端到端验证，`--no-thinking` 关思考
`dsh model [flash\|reasoner\|auto]`	切换档位
`dsh harness`	只装 DeepSeek Harness 插件
`dsh codex`	只注册 Codex 插件
`dsh skill`	只安装 WorkBuddy 技能
`dsh mcp`	直接跑 stdio MCP server

环境变量：DSH_HOME（默认 ~/.dsh-free-deepseek）、DSH_PORT（默认 8787）、DSH_CORE（指定已有内核目录）、DSH_ROOT（Harness 家目录，默认 ~/.dsh）。

自检：node test/smoke.mjs（用桩模块模拟 Harness 宿主，验证 provider 装配与 shim 翻译，不需要真跑 Harness）。

两种引擎

引擎	原理	单轮耗时	依赖
`browser`（默认，开箱即用）	Playwright 驱动真实网页	~2.2–2.9s	Chromium
`direct`	直连网页内部接口 + Go 解 PoW	~1.2–1.9s	Go ≥ 1.21

装了 Go 后重跑 dsh install 会自动编译 bin/ds-pow，把 ENGINE 改成 direct 再 dsh restart 即可提速。图片输入也只有 direct 引擎支持。

已知限制

限流：网页版按账号限流，约连续 3~4 条后冷却 1 分钟左右。号池可缓解。
无状态上下文：每条请求都把历史按 ## System / ## User / ## Assistant 段落拼成一条新 prompt 发出，所以超长对话会变慢、且模型不记得「对话 ID」。
不是官方 API：逆向网页接口，账号风控/封禁风险自担；仅供个人学习研究，请勿商用或对外提供服务。
采样参数无效（见上）。
输出与网页版一致，受网页版本身的策略限制。

目录结构

lib/index.js                   # DSH 宿主插件：注册 provider + 托管内核
lib/shim.js                    # loopback shim：reasoning_effort → thinking
lib/core.js                    # 内核托管：自带内核自动铺开 + 健康检查 + 拉起进程
lib/pwsh.js                    # 发现并注入 PowerShell 7（AppX 别名也能认）
cordis.patch.yml               # DSH bundle 补丁（insert llm-deepseek-web）
bin/dsh.mjs                    # 统一 CLI（安装/启停/档位/接入）
scripts/bundle-core.mjs        # 把内核与五平台 PoW 二进制打进 core/（发布前跑）
core/                          # 构建产物（git 忽略，npm 包内自带）
  src/                         # DeepSeek 代理完整源码
  bin/ds-pow-<平台>-<架构>      # 预编译 PoW 求解器，五个平台
plugin/                        # Codex 插件（MCP server）
  .codex-plugin/plugin.json
  .mcp.json
  server.mjs                   # 零依赖 stdio MCP server
skill/dsh-free-deepseek/
  SKILL.md                     # WorkBuddy 技能描述
test/smoke.mjs                 # 离线自检（桩宿主 + 假内核）

发布到 npm（让 Harness 插件面板能搜到）

node scripts/bundle-core.mjs ../fuckds   # 先把内核与 PoW 二进制打进 core/
npm login
npm publish

发布后，在 DeepSeek Harness 的插件面板里直接输入 dsh-free-deepseek 就能安装，无需本地 dsh harness。

没有 npm 账号时，面板的「添加插件」也支持本地目录路径，填 ~/.dsh-free-deepseek/pkg 效果一样。

许可

本项目代码遵循 AGPL-3.0，与上游 fuckds 保持一致。使用本项目产生的任何账号风险由使用者自行承担，作者不对封号、数据丢失等后果负责。

dsh-free-deepseek

免 API Key 用 DeepSeek。把 chat.deepseek.com 网页版注册成 DeepSeek Harness 的模型提供方：装完插件，模型选择器里直接出现 DeepSeek Flash / DeepSeek Reasoner，选中即用。

一句话原理：登录你自己的 DeepSeek 网页账号 → 本地起一个代理 → 任何支持 OpenAI / Claude SDK 的工具把 base_url 指过来，就相当于用网页版额度跑 agent。

内核基于开源项目 fuckds（AGPLv3），本项目做的是打包、托管与 harness 接入。

快速开始

在 DeepSeek Harness 里：设置 → 插件 → 添加插件 → 输入 dsh-free-deepseek → 安装。

然后写一次登录态（唯一需要手动的一步）：

npx dsh-free-deepseek token '<你的 userToken>'

重启 Harness，模型选择器里就会出现 DeepSeek Flash / DeepSeek Reasoner。

想用命令行直接跑整套（不走 Harness 也行）：

npx -y dsh-free-deepseek install   # 铺内核 + 写配置 + 注册 Harness 插件
dsh token '<你的 userToken>'
dsh up && dsh status
dsh chat "用一句话解释什么是 QUIC"

怎么拿 userToken

浏览器登录 https://chat.deepseek.com
F12 → Application → Local Storage → https://chat.deepseek.com → userToken → 复制 value
或者在该页 Console 里执行：

copy(JSON.parse(localStorage.getItem("userToken")).value)

切小号时不要点网页上的「退出账号」，会吊销旧 token；应清 localStorage + cookies。多账号可以一次写多个，组成号池自动轮询： dsh token t1 t2 t3

换一台电脑要做什么

步骤	做什么	是否需要手动
1	装插件（Harness 面板输包名，或给本地目录路径）	手动
2	写一次 userToken	手动（登录态是你个人的，无法预置）
3	铺内核、选 PoW 二进制、生成 .env、拉起代理	全自动

不需要：git、Go 工具链、Chromium / playwright（除非你要用浏览器引擎而不是直连）。

模型与档位（能不能自己调）

能。网页版其实只有一个模型，请求里的 model 只是别名，真正决定输出质量/速度的是「深度思考」开关：

请求里的 `model`	深度思考	适用
`deepseek-flash` / `deepseek-v3` / `deepseek-web`	关	快，日常问答、批量改写
`deepseek-reasoner` / `deepseek-r1`	开	慢一些，推理/数学/复杂代码

优先级：单次请求参数 > .env 全局默认 > 模型别名推断。

dsh model flash      # 全局默认关思考（最快）
dsh model reasoner   # 全局默认开思考
dsh model auto       # 按每次请求的模型名决定
dsh restart          # 改完重启生效

单次请求覆盖：

{ "model": "deepseek-flash", "thinking": true, "messages": [...] }

temperature / top_p / max_tokens / stop 网页版不支持，传了不生效（不报错）。

三种接入方式

1. DeepSeek Harness 插件（dsh）

dsh harness

模型	说明
`deepseek-flash`（快）	日常问答，默认不深度思考
`deepseek-reasoner`（深度思考）	推理/数学/复杂代码

dsh pwsh     # 用 winget 装一份 PowerShell 7

想在 Harness 的插件面板里「输入名字安装」，需要先把包发到 npm：npm publish（见文末）。

2. Codex 插件

dsh codex

工具	作用
`deepseek_chat`	走本地代理问 DeepSeek（可开深度思考）
`deepseek_status`	代理状态、登录态、队列
`deepseek_set_mode`	切换 flash / reasoner / auto 并自动重启

插件会自动拉起代理进程，第一次调用稍慢（约 3~20 秒），之后秒回。

3. OpenAI SDK / 任意兼容客户端

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8787/v1", api_key="any")

for chunk in client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一个快排"}],
    stream=True,
):
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

3. Claude Code / Anthropic SDK

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8787
export ANTHROPIC_API_KEY=any

支持 /v1/messages、流式、tools、thinking 块、count_tokens。

命令一览

命令	说明
`dsh install`	安装/更新内核 + 注册 Codex 插件 + 装 WorkBuddy 技能 + 装 Harness 插件
`dsh token <t...>`	写入网页登录态（支持号池）
`dsh up` / `down` / `restart`	后台启停
`dsh status`	状态：引擎、登录态、并发
`dsh chat "..."`	端到端验证，`--no-thinking` 关思考
`dsh model [flash\|reasoner\|auto]`	切换档位
`dsh harness`	只装 DeepSeek Harness 插件
`dsh codex`	只注册 Codex 插件
`dsh skill`	只安装 WorkBuddy 技能
`dsh mcp`	直接跑 stdio MCP server

环境变量：DSH_HOME（默认 ~/.dsh-free-deepseek）、DSH_PORT（默认 8787）、DSH_CORE（指定已有内核目录）、DSH_ROOT（Harness 家目录，默认 ~/.dsh）。

自检：node test/smoke.mjs（用桩模块模拟 Harness 宿主，验证 provider 装配与 shim 翻译，不需要真跑 Harness）。

两种引擎

引擎	原理	单轮耗时	依赖
`browser`（默认，开箱即用）	Playwright 驱动真实网页	~2.2–2.9s	Chromium
`direct`	直连网页内部接口 + Go 解 PoW	~1.2–1.9s	Go ≥ 1.21

装了 Go 后重跑 dsh install 会自动编译 bin/ds-pow，把 ENGINE 改成 direct 再 dsh restart 即可提速。图片输入也只有 direct 引擎支持。

已知限制

限流：网页版按账号限流，约连续 3~4 条后冷却 1 分钟左右。号池可缓解。
无状态上下文：每条请求都把历史按 ## System / ## User / ## Assistant 段落拼成一条新 prompt 发出，所以超长对话会变慢、且模型不记得「对话 ID」。
不是官方 API：逆向网页接口，账号风控/封禁风险自担；仅供个人学习研究，请勿商用或对外提供服务。
采样参数无效（见上）。
输出与网页版一致，受网页版本身的策略限制。

目录结构

lib/index.js                   # DSH 宿主插件：注册 provider + 托管内核
lib/shim.js                    # loopback shim：reasoning_effort → thinking
lib/core.js                    # 内核托管：自带内核自动铺开 + 健康检查 + 拉起进程
lib/pwsh.js                    # 发现并注入 PowerShell 7（AppX 别名也能认）
cordis.patch.yml               # DSH bundle 补丁（insert llm-deepseek-web）
bin/dsh.mjs                    # 统一 CLI（安装/启停/档位/接入）
scripts/bundle-core.mjs        # 把内核与五平台 PoW 二进制打进 core/（发布前跑）
core/                          # 构建产物（git 忽略，npm 包内自带）
  src/                         # DeepSeek 代理完整源码
  bin/ds-pow-<平台>-<架构>      # 预编译 PoW 求解器，五个平台
plugin/                        # Codex 插件（MCP server）
  .codex-plugin/plugin.json
  .mcp.json
  server.mjs                   # 零依赖 stdio MCP server
skill/dsh-free-deepseek/
  SKILL.md                     # WorkBuddy 技能描述
test/smoke.mjs                 # 离线自检（桩宿主 + 假内核）

发布到 npm（让 Harness 插件面板能搜到）

node scripts/bundle-core.mjs ../fuckds   # 先把内核与 PoW 二进制打进 core/
npm login
npm publish

发布后，在 DeepSeek Harness 的插件面板里直接输入 dsh-free-deepseek 就能安装，无需本地 dsh harness。

没有 npm 账号时，面板的「添加插件」也支持本地目录路径，填 ~/.dsh-free-deepseek/pkg 效果一样。

许可

本项目代码遵循 AGPL-3.0，与上游 fuckds 保持一致。使用本项目产生的任何账号风险由使用者自行承担，作者不对封号、数据丢失等后果负责。

Spark-Matt/dsh-free-deepseek

dsh-free-deepseek

快速开始

怎么拿 userToken

换一台电脑要做什么

模型与档位（能不能自己调）

三种接入方式

1. DeepSeek Harness 插件（dsh）

2. Codex 插件

3. OpenAI SDK / 任意兼容客户端

3. Claude Code / Anthropic SDK

命令一览

两种引擎

已知限制

目录结构

发布到 npm（让 Harness 插件面板能搜到）

许可

Community comments

Spark-Matt/dsh-free-deepseek

dsh-free-deepseek

快速开始

怎么拿 userToken

换一台电脑要做什么

模型与档位（能不能自己调）

三种接入方式

1. DeepSeek Harness 插件（dsh）

2. Codex 插件

3. OpenAI SDK / 任意兼容客户端

3. Claude Code / Anthropic SDK

命令一览

两种引擎

已知限制

目录结构

发布到 npm（让 Harness 插件面板能搜到）

许可

Community comments