dsh-project-models

按项目给 DeepSeek Harness（dsh）的主 agent 和 sub-agent 分别指定模型。在项目 A 里开会话，主 agent 和 sub-agent 自动用 A 的模型；换到项目 B 自动换成 B 的，不用每次手选。

安装

git clone https://github.com/futuretea/dsh-project-models.git
cd dsh-project-models && pnpm install && pnpm build
dsh plugin --profile web add "$(pwd)"

也可以 pnpm pack 后安装生成的 tarball。支持 dsh >=0.2.2-rc.1 <0.3.0。

用法

配置页

Web UI 侧栏 插件 → 已安装插件 → dsh-project-models，页面下方的「项目模型」里：

• 「添加项目」填项目目录（绝对路径或 ~/...），分别选主智能体和子智能体的模型；模型支持推理强度时旁边会出现强度下拉框。
• 点「保存」写回当前 profile 的 cordis.patch.yml；路径为空、不是绝对路径或与其他项目重复时不能保存。

命令

在会话输入框里用 /project-models，改动写回同一份配置：

命令	作用
/project-models	查看当前项目的配置和本会话正在用的模型
/project-models main <provider>/<model> [effort]	设置主 agent 模型，当前会话从下一步起立即生效
/project-models sub <provider>/<model> [effort]	设置 sub-agent 模型
/project-models remember	把本会话当前模型记为该项目的主模型
/project-models unset main|sub	删除一项
/project-models forget	删除该项目的全部配置

provider 是 dsh 里的提供方 id（如 openai、moonshotai、zai 或自定义提供方），model id 里可以带 /。命令会检查提供方已注册、模型可解析、推理强度在该模型声明的范围内。

也可以直接编辑 profile 的 cordis.patch.yml：

- id: project-models
  config:
    projects:
      - path: ~/dev/project-a
        main: { provider: openai, model: gpt-astra }
        sub: { provider: openai, model: gpt-sol }
      - path: ~/dev/project-b
        main: { provider: moonshotai, model: kimi-k3, reasoningEffort: high }
        sub: { provider: zai, model: glm-5.3 }

规则

• 按会话的根目录匹配项目：取路径最长的那条规则；路径支持 ~，符号链接会解析成真实路径。sub-agent 按它所属的顶层会话的目录匹配。
• 只作用于新建的会话和 sub-agent；恢复的会话保留它已记录的模型。
• sub-agent 的模型优先级：委派时显式指定的模型或推理强度（委派调用参数或 tool-subagent 的 agentOptions）> sub > dsh 默认（沿用父 agent）。
• 没写 main 时用 dsh 的默认模型；没匹配到任何项目时插件什么都不做。

已知限制

• 配置页只在 Web UI 里有；其他界面用命令或配置文件。
• 配置页的浏览器端代码用 esbuild 按 dsh 客户端模块格式自行打包，依赖 dsh Web 壳提供的共享模块（react、dsh-client-ui-primitives 等）；dsh 升级改变这些接口时，配置页最先需要跟着改。
• 用 --patch 或 $DSH_HOME/cordis.patch.yml 写的本插件配置优先级高于 profile，此时命令无法保存，会提示改配置文件。
• 新建项目规则时，项目路径取会话目录向上最近的含 .git 的目录，用的是 dsh 进程所在机器的文件系统；远程工作区里会退化为会话目录本身。

开发

pnpm install
pnpm typecheck  # Host 端与浏览器端类型检查
pnpm test       # 构建后运行单元测试、配置页逻辑测试和端到端测试

端到端测试用本地 mock 模型服务和真实的 dsh headless，通过 dsh plugin add 装进临时 profile，验证主模型、子模型、显式子模型优先、命令写回配置。不需要任何 API key，也不访问外网。