dsh-effort-auto-toggle

DeepSeek Harness（DSH）桌面版的推理档位自动调度插件：在输入栏模型选择器旁边加一枚 「自动」按钮——点亮后，每条请求的 reasoning_effort 由插件按消息复杂度自动选择； 熄灭后回到原生手动选档，模型弹窗的推理等级列表保持原样（不注入任何伪档位）。

本项目是 dsh-adaptive-effort 的 fork。上游在推理等级下拉框里注入 一个「自动」档位，模型切走或快照残留时会把它原样发给服务端，触发 UNSUPPORTED_REASONING_EFFORT 报错；本 fork 把「自动」从档位列表挪到独立按钮， 并在 passthrough 路径上消毒一切非真实档位，从根上消灭该错误。

特性

• 按钮开关：点亮 = 自动调度；熄灭 = 原生手动档位，熄灭瞬间还原你进入自动前的选择。
• 模型自适应档位（0.2.0+）：不写死 low/high/max。每次请求向宿主 llm 服务查询当前 模型的真实档位表（glm-5.3 是 low/high/max，别的 adapter 可能是 low/high/highx/max/ultra……），调度器内部三档语义映射上去： 轻 → 最轻档、重 → 最重档、中 → 约 2/3 处（3 档→第 2 档，5 档→第 3 档）。
• 复杂度打分：MiniMax / 任何 OpenAI 兼容端点的小模型（打分时关闭思考，快且便宜）给 最近一条用户消息打分；无 key / 超时 / 网络不可用时回退零依赖启发式（关键词 + 长度 + 代码块），回退结果不缓存，下一条消息自动重试打分模型。
• 工具连续性升级（会话隔离）：闲聊定低档后，若同会话 10 分钟内出现重工具调用， 自动升档，避免长链推理在低档下断链。
• 手动优先：模型选择器里手选的档位永远原样透传（含各模型独有档名如 ultra）。
• GLM-5.3 安全：强制思考模型上手动 off 会被钳到最轻档，而不是等 API 报错。
• 实时显示：点亮时按钮直接带档位原文（自动·low / 自动·highx），消息角标同步 （glm-5.3 · low），档名就是 adapter 自己的英文命名。
• 账本：每次调度决策 + 实际 token 用量记 JSONL（~/.dsh/effort-auto-toggle/）， 附带 markdown 汇总报告。

前置要求

• DeepSeek Harness 桌面版（在 2026-10 的宿主上验证；依赖点见下方「兼容性」）
• Node.js ≥ 20（跑安装脚本与测试用；DSH 自带的 node 也行）

打分模型可选：不配 key 时用 --mode heuristic 安装，纯启发式也能工作， 只是没有小模型打分那么准。

安装

git clone <repo-url>
cd dsh-effort-auto-toggle

# 看看本机有哪些 profile（不给 --profile 时会自动列出）
node tools/install.mjs

# 装进一个测试 profile（推荐先用非 live profile 试）
node tools/install.mjs --profile "<profile 目录>"

# 带打分模型安装（任何 OpenAI 兼容 chat 端点）
node tools/install.mjs --profile "<profile 目录>"   --mode minimax --minimax-key <你的key>   --minimax-url https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4   --minimax-model glm-5.3-flash

# 直播 profile 需要显式 --force（脚本默认拒绝 desktop，防误伤）
node tools/install.mjs --profile "<…>/profiles/desktop" --force <其余参数同上>

装完重启 DSH。安装脚本幂等（重复跑只更新），改写 package.json / cordis.patch.yml 前都会留 .bak-<时间戳> 备份；--dry-run 可预览。

Windows / macOS / Linux 通用：profile 自动探测 ~/.dsh/profiles/，路径全部走 os.homedir() + path.join。

配置

安装时写进 profile 的 cordis.patch.yml，之后设置卡上直接改（无需重启）：

字段	默认	说明
enabled	true	总开关
autoOn	false	按钮当前状态（点亮=true）
mode	minimax	minimax（小模型打分）/ heuristic（纯启发式）
minimaxApiKey	—	打分端点 key
minimaxBaseUrl	—	OpenAI 兼容 chat 端点
minimaxModel	—	打分模型名（选便宜快的）
allowToolUpgrade	true	工具连续性升档开关

仅 yaml 可改：scoreTimeoutMs（默认 9000ms，超时回退启发式）、clampForcedThinkingOff（默认 true）、ledgerDir（默认 ~/.dsh/effort-auto-toggle）。

使用

1. 重启 DSH 后，输入栏模型选择器左侧出现「自动」按钮（熄灭状态）。
2. 点亮 → 从下一条消息起自动调度；按钮随实际请求跳动显示档位 （自动·low → 自动·high → …）。
3. 再点熄灭 → 还原你进入自动前手选的档位，一切回到原生行为。
4. 每条回复下方角标显示该请求实际用的档位。

账本与报告

node lib/report.js <sessionId前缀>     # 汇总某会话的调度与 token 报告

JSONL 每行一个事件：调度决策（tier / 理由 / 打分来源 / 分数）与 usage 回填 （实际 input/output token）。

卸载

node tools/install.mjs --profile "<profile 目录>" --remove

恢复 package.json / cordis.patch.yml 原样并删除插件文件，重启 DSH 生效。

测试

npm test          # 21 个用例，零依赖（node --test），无需 npm install

覆盖：passthrough 消毒、手动优先、点亮调度全链路（5 档模型端到端）、连续性升档、 会话隔离、ladder 纯函数、按钮档位显示（含无 sessions 服务的降级）。

与 dsh-adaptive-effort 的差异

	adaptive-effort（上游）	本 fork
自动入口	档位下拉框注入「自动」档	独立按钮，档位列表不动
auto 泄漏	可能（切模型/快照残留 → API 报错）	passthrough 全消毒
档位表	写死 low/high/max	跟随模型真实档位表（0.2.0+）
档位显示	中文	adapter 原文（英文）
打分回退缓存	回退结果被缓存，整回合卡启发式	回退不缓存，下条消息重试
连续性保护	跨会话泄漏	会话隔离（0.1.5+）
宿主 settings	旧 register() API（新宿主上静默死亡）	现代 describe/update（0.1.2+）

兼容性

宿主依赖点（均在 2026-10 桌面版 asar 源码中核实）：

• agent/request waterfall（prepend 注册）
• session/event（usage 回填账本）
• llm 服务 resolveModelInfo(provider, model)（0.2.0 档位表来源）
• settings 服务现代 describe / update（ns = profile entry id）
• client 侧 conversation.input.right 插槽、modelSelection 会话投影、 configForms、sessions 服务（嵌套 ctx.inject 捕获）

宿主更新若改动这些锚点，本插件需要跟进；欢迎提 issue。

License

MIT