dsh-deepseek-protocol-doctor
用于 DSH 的离线 DeepSeek 请求、工具循环、reasoning_content 和 SSE 诊断
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:Whning0513/deepseek-protocol-doctor#dced0044b83c0ca475b60946108fe36df5294c5bDeepseek Protocol Doctor 以 dsh-deepseek-protocol-doctor 发布，当前版本为 0.1.2。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。
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我在接 DeepSeek tool calling 时碰到过几类很像“模型抽风”的问题：工具结果明明传回去了，请求还是 400；流式输出看着正常，最后拼出来的参数却不是 JSON；同一段 history 在关掉 thinking 后能跑，打开就报错。
最后发现不少问题都出在请求和响应的拼接上。于是写了这个小工具，把 request JSON 或 SSE 录制丢进去，先排查这些常见坑。它只看你给它的内容，不会调用模型。
demo 换成你正在用的 profile：
dsh plugin --profile demo add github:Whning0513/deepseek-protocol-doctor
重启 DSH 后会多出两个工具：
deepseek_protocol_check：检查请求和消息历史。deepseek_stream_check：检查保存下来的 SSE / JSONL 流。比如可以直接对 DSH 说：
用 deepseek_protocol_check 看看这个请求里的工具调用哪里不对：{ ... }
插件需要 Python 3.10+。一般能在终端里运行 python3 就行；如果 Python 装在别处，可以设置 DSV4_DOCTOR_PYTHON。
仓库里也带了一个标准 SKILL.md：skills/deepseek-protocol-doctor。DSH 会从项目的 .agents/skills/、.dsh/skills/，以及用户目录下的对应位置自动发现它。其他兼容 Agent Skills 的客户端也可以直接复制这个目录。
例如装到当前项目的共享目录：
mkdir -p .agents/skills
cp -R /path/to/deepseek-protocol-doctor/skills/deepseek-protocol-doctor .agents/skills/
Skill 只负责把排查步骤组织好，实际协议检查仍调用同一套 dsv4-doctor，没有第二份实现。
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install -e .
dsv4-doctor check fixtures/valid_tool_loop.json
dsv4-doctor check fixtures/invalid_tool_loop.json
dsv4-doctor stream fixtures/stream_interleaved.jsonl
不想安装也可以直接跑：
PYTHONPATH=src python -m dsv4doctor check fixtures/valid_tool_loop.json
check 接受完整的 OpenAI-compatible 请求，也接受单独的 messages 数组。stream 接受 SSE 和 JSONL。
退出码 1 表示查到了 error。warning 默认不拦 CI；需要严格一点时加 --fail-on-warning。
tool_call_id，或者一轮调用还没收齐结果就开始了下一轮；reasoning_content 被客户端丢掉；function.arguments 还没拼完就被当成 JSON 解析；function.arguments: null 时，记录 SSE_TOOL_ARGUMENTS_NULL 信息，不把这个片段单独判为错误；required 或 additionalProperties: false；max_tokens、thinking mode 和 /beta 路由里几个容易忽略的配置。报告里每条问题都有固定 code，方便在 CI 里处理。输出支持 text、JSON 和 SARIF：
dsv4-doctor check request.json --format json
dsv4-doctor check request.json --format sarif > result.sarif
工具不会替你补一段假的 reasoning_content。这个字段应该保存模型原始返回值；伪造一个字符串虽然可能绕过一次检查，但会把错误内容写回会话。
max_tokens 检查，不给出假装精确的 token 数。PYTHONPATH=src python -m unittest discover -s tests -v
npm test
npm pack --dry-run
如果你手上有真实失败记录，欢迎先脱敏，再放进 fixtures/ 提 issue。最想补的是 Open WebUI、Cline、OpenCode 和本地推理后端的案例。具体要求写在 CONTRIBUTING.md。
公开但缺少协议 capture 的兼容性报告记录在 COMPATIBILITY.md。这些报告不能直接转成 finding 或 fixture。
这是第三方项目，不是 DeepSeek 官方组件。MIT License。