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Codebuddy Models — DeepSeek Harness 插件(DSH Plugin)
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dsh-codebuddy-models

Codebuddy Models

适用于 DeepSeek Harness (dsh) 的 CodeBuddy/WorkBuddy 模型包:读取本地桌面端登录信息,并将 CodeBuddy 订阅作为模型选择器中的原生提供商路由提供

插件会安装到这里;不确定时保持 web。

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:evlon/dsh-codebuddy-models#4f6119ad5805c365d21e3c795383e07ae33ccd4f
README兼容性版本

兼容性与来源证明

Codebuddy Models 以 dsh-codebuddy-models 发布,当前版本为 0.1.8。Plugin Hub 会校验它的 manifest,并保存精确安装来源,便于复现安装结果。

DSH 兼容范围
*
运行环境
web
发布来源
github
Registry 更新时间
2026/9/20

版本

0.1.8stable
2026/9/9
0.1.7stable
2026/9/8
0.1.6stable
2026/8/30
查看其余 4 个版本收起版本
0.1.5stable
2026/8/29
0.1.4stable
2026/8/29
0.1.3stable
2026/8/27
0.1.0stable
2026/8/27

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最新版
0.1.8
DSH
*
HMR
重启进程
Tree shaking
未声明可安全裁剪
解包体积
未提供
文件数
未提供
Surface
web
许可证
MIT
发布源
github
GitHub
★ 0
周下载
173
最近提交
2026/9/10
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README

dsh-codebuddy-models

把本机已登录的 CodeBuddy / WorkBuddy(腾讯代码助手) 订阅作为 dsh(DeepSeek Harness) 的原生 provider 接入,启用后 CodeBuddy 模型会直接出现在 dsh 的模型选择器中,可像其它模型一样被 agent 调用。

用 TypeScript 实现,不依赖 codebuddy2openai 的 Python 转换器:凭据读取、token 刷新、直连后端、SSE 流式全部在这个包里完成。

构建时用 esbuild 把运行期依赖(@deepseek-ai/dsh-llm、dsh-settings、schemastery、eventsource-parser)内联打包进 lib/index.js,发布产物自包含、无外部运行期 import——这样它在 DeepSeek Harness Desktop 的 preset-plugins 目录(没有 node_modules) 里也能像官方 dsh-tauri* 插件一样直接加载。

DeepSeek Harness 版本适配

本插件针对以下 DSH 宿主版本编译并测试(构建时对运行时引用做 esbuild 自包含内联,发布产物在宿主进程内零外部运行期 import):

宿主包适配的版本范围说明
@deepseek-ai/cordis^4.0.2组合容器(Context,type-only)
@deepseek-ai/dsh-llm^0.1.2-rc.1LLM 适配 / 流式 / 错误分类(运行时已内联)
@deepseek-ai/dsh-settings^0.1.2-rc.1设置服务(type-only)

注意:DSH 以 rc 预发布版本按日推进,而 npm 对预发布版本的范围匹配是按 major.minor.patch 元组锚定的——^0.1.2-rc.1 只会匹配 0.1.2.* 的预发布,不会自动覆盖后续新出的 0.1.3-rc.x/0.1.4-…。因此宿主升到下一个 rc 元组时,本插件需同步把 peer/dev 范围升到对应 rc、重新 pnpm install 并构建测试(源码兼容则发 patch;有 API 破坏则需适配后发版)。本版本号对应上面的适配范围;宿主超出该范围或为 alpha 不稳定快照时可能行为异常,请在升级宿主前先升级本插件。

alpha 说明:0.1.5-alpha.1 等 alpha 为不稳定快照,非官方发布通道,未按此适配,仅记录/可尝试使用,出现问题优先反馈。

工作原理

dsh 模型选择器 ── listProviders() / listModels('codebuddy')
   └─ CodeBuddyAdapter
        ├─ 读取桌面端登录凭据 %LOCALAPPDATA%\CodeBuddyExtension\Data\Public\auth\*.info
        │   (token 临近过期时自动调后端刷新并回写)
        └─ fetch https://copilot.tencent.com/v2/chat/completions  (stream + tools)
             └─ SSE → dsh StreamChunk → 回传 agent
  • 复用本机桌面端登录态,不做登录授权、不存密码。
  • 后端本身是标准 OpenAI chat-completions 协议,function calling / tool_calls 原生支持。
  • 只做文本模型(无图片输入)。

结构

文件职责
src/credentials.ts定位/解析 auth 文件、构造鉴权 headers、自动刷新 token
src/adapter.tsLlmAdapter 子类:消息序列化、请求后端、错误映射、模型目录
src/sse.tsSSE 解码(eventsource-parser)+ StreamChunk 翻译
src/index.ts插件装配:name/inject/Config/apply,注册 provider + adapter + settings 节
cordis.patch.ymldsh bundle 层:插入 llm-codebuddy 行

开发

pnpm install        # 安装依赖
pnpm build          # tsc 编译到 lib/ + esbuild 打包自包含 lib/index.js
pnpm test           # node --test 单元测试
node verify.mjs     # 校验 provider + models 在真实 llm runtime 上注册成功
node live-check.mjs # 用本机登录态打一次真实流式请求(需 CodeBuddy 已登录)

安装(推荐:已发布到 npm)

包已发布到 npm,任意 dsh profile 一行命令安装:

# 安装到默认(当前)profile
dsh plugin --profile <profile名> add dsh-codebuddy-models

# 例如装到 web GUI profile
dsh plugin --profile web add dsh-codebuddy-models

dsh plugin add 会在 profile 里 pnpm add 该包,并自动把 dsh-codebuddy-models 追加到 dsh.profile.bundles 层栈(因为包声明了 dsh.bundle)。装完重启/刷新 GUI 后,模型选择器中即出现 CodeBuddy 提供方及其模型。

模型 provider 目录在进程启动时组成,因此启用/移除该 bundle 后需要刷新/重启 GUI 才生效。

前置条件:本机需已登录 CodeBuddy / WorkBuddy 桌面端(插件读取其本地登录文件,不做登录授权)。

设置页 UI(模型配置)

dsh web 的设置页会多出一个「CodeBuddy 模型」区块(本包的 client 半 lib/client.js 注册),提供:

  • 模型目录(自动读取 · 只读说明):模型目录直接采用本机官方 CodeBuddy 客户端内置的 product.json(扫描本地扩展目录,10 分钟缓存),与官方模型选择器一致。
  • 请求参数:API 地址、默认上下文窗口 / 最大输出 / 流空闲超时。
  • 高级:自定义模型目录(models,回退用):折叠区,仅在扫描不到官方内置目录(未安装官方客户端 / 读取失败)时生效的手写目录。
  • 版本号:区块标题旁以徽标形式显示插件版本(构建时从 package.json 注入,如 v0.1.6),便于确认实际生效的插件版本。

保存即写入 llm-codebuddy 设置命名空间并即时生效(applies: live)。

说明:dsh 自带的「模型」设置页只认识 llm-deepseek / llm-pi-ai 两个命名空间,其它命名空间会显示「其余字段在 settings.yaml 中」的提示;因此本包自带了这个独立设置区块,而不是复用「模型」页内的编辑器。

开发模式(本地源码 bundle)

开发/调试本包时,用与 dsh-matrix 相同的本地 link 方式:

  1. 在 C:\Users\niukl\.dsh\profiles\web\package.json:
    • dependencies 加 "dsh-codebuddy-models": "link:E:/ai-works/dsh-codebuddy-models"
    • dsh.profile.bundles 加 "dsh-codebuddy-models"
  2. 在 profile 目录执行 pnpm install(自动创建 node_modules\dsh-codebuddy-models 符号链接)。
  3. 重启/刷新 :3080 GUI,模型选择器中即可看到 CodeBuddy 提供方及其模型。

(或者:在插件仓库目录执行 dsh plugin --profile web add ./dsh-codebuddy-models,等价且自动注册。)

配置

Config 全部可选,可用 $DSH_HOME/settings.yaml 的 llm-codebuddy: 节热改(applies: live)。models 是回退目录(仅在扫描不到官方 CodeBuddy 内置目录时生效),默认只有 auto:

llm-codebuddy:
  baseURL: https://copilot.tencent.com   # 后端 origin,会拼接 /v2/chat/completions;留空/省略则用此默认值
  defaultContextWindow: 1000000
  maxTokens: 64000
  streamIdleTimeoutMs: 300000

注意:baseURL 留空(空字符串)等价于省略,会回退到默认端点 https://copilot.tencent.com。不要把企业模型列表里的 serviceEndpoint(https://copilot.tencent.com/v2/openapi/chat/completions)当作 baseURL——那个端点是 OpenAPI 专用(需专门 key),桌面端登录态无法直连,会返回 11101 unauthorized: request is not from an OpenAPI client。 models: - id: auto # 回退目录(扫描不到官方目录时):默认仅 auto;可自行添加其它模型 ID retryPolicy: mode: normal maxRetries: 5


## 模型与权限

模型目录**自动采用本机官方 CodeBuddy 客户端的内置目录**(扫描本地扩展/客户端的 `product.json`,10 分钟缓存):VSCode / VSCode Insiders / CodeBuddy 系列客户端的官方扩展会静态携带这份模型清单,插件从中解析出聊天可用模型(自动过滤 completion 专用模型),因此选择器里出现的就是与官方一致的模型。**该目录只在运行时扫描、不写入 `settings.yaml`**,因此不会污染用户配置。

目录里的容量字段会被映射成 harness 的模型能力并暴露给**自动上下文压缩**(`dsh-compaction-basic`):`maxInputTokens → contextWindow`、`maxOutputTokens → defaultMaxTokens`。这样压缩器按每个模型的真实上下文窗口计算压力阈值(默认 80%),而不是统一按 100 万 —— 例如 `deepseek-v4-flash` 的输入容量 100 万、`hy3` 为 19.2 万,上下文接近用完时就会自动压缩,避免溢出。(在 v0.1.5 及之前模型一律回落到默认 100 万,压缩几乎永远不触发。)

官方目录扫描失败时(未安装官方客户端 / 改了清单结构 / 目录不可读)回退到配置里的**自定义目录**,默认只有 `auto`——`auto` 是唯一几乎必然长期有效的模型;其它模型 ID 仍可直接输入使用(适配器对任意 ID 宽容)。此时可在设置页的「自定义模型目录」里手动维护一份目录(为回退模型填上 `contextWindow`/`maxTokens` 同样能让压缩器按真实容量工作)。

具体账号能用哪些模型由**订阅策略**决定。某模型无权限时后端返回 `11136 / model not allowed by policy`,插件会映射为 `MODEL_NOT_ALLOWED` 错误并给出可读提示("您暂无该模型的使用权限,请联系管理员。")。

> 官方 `product.json` 内置目录示例:`default`、`glm-5v-turbo`、`deepseek-v4-flash`、`kimi-k2-instruct-taiji`、`default-1.2`、`hunyuan-turbos-vision`、`hunyuan-t1-vision`、`hy3` 等(随官方客户端版本更新)。

## 推理能力(reasoning)

CodeBuddy 模型原生返回 `reasoning_content`,适配器为每个模型声明了 `off / low / high / max` 四档推理努力(默认 `high`),并把请求里的 `reasoningEffort` 透传为 `reasoning_effort`。dsh 的 agent 循环默认会带一个 `reasoningEffort`,因此模型**必须**声明 reasoning 能力,否则调用会被 harness 以 `UNSUPPORTED_REASONING_EFFORT` 拒绝(表现为"模型可见但无法使用")。

## 工具调用(tool_calls)

CodeBuddy 后端的工具调用流式返回有一个特点:真实工具名只在**第一个** tool-call delta 里给出,随后的参数分片里 `function.name` 是**空字符串 `""`**(而非省略)。适配器的 SSE 翻译因此只在该字段**非空**时覆盖工具名,避免把有效名称被空串覆盖 —— 否则 dsh 会报 `unknown tool ""` 且无法路由到真实工具。

## 边界

- **未登录 CodeBuddy**:找不到 auth 文件时模型仍会显示,但请求失败并给出 `MISSING_CREDENTIAL` 提示。
- **token 过期**:自动刷新;刷新失败给出明确 `AUTH` 错误。
- **企业额度上限(`14012`)**:映射为 harness 规范的 `QUOTA` 错误,**不重试**,直接把「已达到企业为您设置的额度上限,如需调整额度,请联系企业管理员。」提示给用户(HTTP 错误体和流内错误块都会处理)。
- **模型无权限(`11136`)**:映射为 `MODEL_NOT_ALLOWED`,不重试,给出可读提示。
- **上下文溢出**:后端返回 "context length exceeded / too long" 之类错误时(HTTP 错误体或流内错误块),映射为 harness 规范的 `CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED`。dsh 的自动压缩恢复(`dsh-compaction-basic` 的 `agent/request-error` 监听)会据此先压缩历史再重试一次,而不是直接把溢出错误抛给用户。
- 需要本机已登录 CodeBuddy / WorkBuddy 桌面端。

## 发布到 npm

通过 GitHub Actions(`.github/workflows/npm-publish.yml`)自动发布:推送 `v*` 标签即触发「构建 → 测试 → `npm publish`」。需在仓库 Secrets 里配好 `NPM_TOKEN`。

```bash
npm version patch   # 或 minor / major —— 自动改版本号 + 打标签
git push && git push --tags   # 触发 Actions 发布

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