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@jiesou/dsh-commandcode-go-provider

Commandcode Go Provider

Command Code Go 的 dsh 提供商适配器:动态扫描 Go-plan 模型目录,并通过 harness LLM 接口提供 /alpha/generate

插件会安装到这里;不确定时保持 web。

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @jiesou/dsh-commandcode-go-provider@0.1.15
README兼容性版本

兼容性与来源证明

Commandcode Go Provider 以 @jiesou/dsh-commandcode-go-provider 发布,当前版本为 0.1.15。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
any
发布来源
npm
Registry 更新时间
2026/11/4

版本

0.1.15stable
2026/10/3
0.1.14stable
2026/9/30
0.1.13stable
2026/9/27
查看其余 10 个版本收起版本
0.1.12stable
2026/9/16
0.1.11stable
2026/9/10
0.1.10stable
2026/9/5
0.1.9stable
2026/9/4
0.1.8stable
2026/9/3
0.1.7stable
2026/8/31
0.1.6stable
2026/8/25
0.1.5stable
2026/8/16
0.1.4stable
2026/8/15
0.1.2stable
2026/8/14

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最新版
0.1.15
DSH
*
HMR
重启进程
Tree shaking
未声明可安全裁剪
解包体积
109.4 kB
文件数
13
Surface
any
许可证
MIT
发布源
npm
GitHub
★ 18
周下载
300
安全扫描
✓ v0.1.15 扫描通过
最近提交
2026/10/3
查看源码 ↗项目主页 ↗
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Whale Widgetdsh-whale-widgetDSH Web 界面右下角的 DeepSeek 余额小鲸鱼挂件:余额/今日已用/峰谷定价、自定义泡泡点击序列(文本/余额/今日/峰谷/图片/随机语句与并列加权选择)、逐行样式与字体、悬浮快捷编辑、音效与每轮消耗、自定义角色/动图/音效、吸附与翻转自定义Our Free Model@ebony-vinyl/dsh-our-free-modelOur Free Model — 在 dsh 里装上这个插件即可,无需登录、注册或填 API Key,就能使用包括 DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3 在内的前沿模型,桌面端另有 EAC 协付渠道;2.0 起接入 LobsterAI、Qoder、TRAE、Cline、Loomy、Raccoon、MiniMax、ZCode、Gemini 十个账号渠道(原有匿名免费通道保留)(登录、账号池、积分领取、本地 OpenAI 网关与局域网转发、数据看板与运行日志),六页毛玻璃界面统一呈现。Usage@linxin666/dsh-usage用于 dsh Web GUI 的使用统计插件:检测各提供商的余额和编程套餐配额,并实时记录令牌使用情况;侧边栏 Settings 行上方显示紧凑的价格概览卡片Connect Workbuddydsh-connect-workbuddy把本机登录的 WorkBuddy 模型(国内版与国际版)接入 DeepSeek Harness:每次刷新按上游目录自动读取每个模型的积分倍率,支持逐模型图片输入开关、多账号切换与账号池自动换号,并提供每日签到、卡片与输入框里的胶囊积分读数等只读积分概览。

README

dsh-commandcode-go-provider

Command Code Go API provider for dsh.

English

Command Code 提供的订阅分两种:

  1. Provider API:提供标准 OpenAI 兼容端点,可以直接接入任何 agent harness,不需要第三方插件。
  2. Go / GOAT / Pro Plan:调用 Provider API 端点会返回 403 upgrade_required,只能通过 Command Code 私有的 CLI 网关 /alpha/generate 使用(vendor lock-in)。

本插件针对第二种情况:通过 /alpha/generate 流式接入 DSH 的原生 LlmAdapter,让 Go / GOAT / Pro Plan 用户直接在 DSH 中使用订阅的模型。模型列表不写死在代码里,插件在启动时从 /provider/v1/models 拉取实时目录,并按官方 CLI catalog (CDN) 的 Min plan 列筛选:

  • 只保留 Min plan 为 Go and above 的模型(计划顺序 Go < GOAT < Pro < Max),Go 计划包含的 premium 例外(GPT-5.6 Luna、Grok 4.5、Muse Spark 1.2 Contributor)自然落在其中,无需维护品牌名单。
  • 同一份 catalog 还提供每个模型支持的 Reasoning Effort 档位。

安装

从 npm 安装(预构建产物,推荐):

dsh plugin --profile web add @jiesou/dsh-commandcode-go-provider

或从 GitHub 安装:

dsh plugin --profile web add github:jiesou/dsh-commandcode-go-provider

安装之后

Command Code 的 API Key 应写入 ~/.dsh/.credentials.yaml:

echo 'COMMANDCODE_API_KEY: [your key, be like user_xxxx]' >> ~/.dsh/.credentials.yaml

模型列表 无需任何配置 ,插件在启动时从 /provider/v1/models 同步你的 Go 计划包含的模型,并从官方 CLI catalog (CDN) 合并每个模型的 Reasoning Effort 支持。挂载时上游不可达也不挂——目录暂时为空、不会拖垮插件。装完后在 Web 的 Models 页面选择 Command Code Go provider 及模型即可开始对话。

配置项

全部可选,默认即可用:

- id: commandcode-go-provider
  name: '@jiesou/dsh-commandcode-go-provider'
  config:
    apiKeyEnv: COMMANDCODE_API_KEY
    baseURL: https://api.commandcode.ai
    maxTokens: 64000
    defaultContextWindow: 1000000
    maxRequestImageBytes: 2097152
配置项类型默认值说明
apiKeyEnvstring"COMMANDCODE_API_KEY"读取 API Key 的环境变量名(或 credential ref)
baseURLstring"https://api.commandcode.ai"Command Code 网关 base URL,/alpha/generate 自动追加
maxTokensnumber64000单次请求输出 token 上限
defaultContextWindownumber1000000模型无精确 contextWindow 时的兜底值
maxRequestImageBytesnumber2097152(2 MiB)单次请求允许内联的 base64 图片字节上限
accountsobject{}多账号字典:每个 key 是一个独立 provider 路由。缺省或空 = 单账号模式,直接使用顶层字段
http1booleanfalse用 HTTP/1.1 发网关请求。Node ≥ 26 的 fetch 默认协商 HTTP/2 并把请求多路复用到一条连接上,网关边缘(Cloudflare)在高并发下会用 ENHANCE_YOUR_CALM 重置流;HTTP/1.1 把同一个限流变成可读的 429

多账号

accounts 字典把同一个 Go 计划的多个账号暴露成多个独立 provider(模型选择器里各占一项,各持各的 API Key)。每个账号字段缺省时回退到顶层同名字段,displayName 缺省用账号 key:

- id: commandcode-go-provider
  name: '@jiesou/dsh-commandcode-go-provider'
  config:
    accounts:
      commandcode-1:
        displayName: Command Code Go 1
        apiKeyEnv: COMMANDCODE_API_KEY
      commandcode-2:
        displayName: Command Code Go 2
        apiKeyEnv: COMMANDCODE_API_KEY_2
    baseURL: https://api.commandcode.ai
    retryPolicy:
      mode: always
账号字段类型缺省说明
displayNamestring账号 key模型选择器里的显示名
apiKeyEnvstring顶层 apiKeyEnv该账号的 credential ref,在 Web Models 页对应账号卡片里写入
baseURLstring顶层 baseURL覆盖该账号的网关地址
maxTokensnumber顶层 maxTokens覆盖该账号的输出上限
defaultContextWindownumber顶层 defaultContextWindow覆盖该账号的兜底容量
maxRequestImageBytesnumber顶层 maxRequestImageBytes覆盖该账号的图片字节上限
retryPolicyobject顶层 retryPolicy覆盖该账号的重试策略

模型目录只扫描一次、所有账号共享;改动设置后下个请求即生效,无需重启。把 accounts 清空或删掉即回到单账号模式。

Reasoning effort 不需要配置:档位来自官方 CLI catalog,模型只暴露它真正接受的档位(low/medium/high/xhigh/max),加一个显式 Off 入口。Default 表示"不发送 reasoning_effort"字段,由上游自行决定深度。Off 与 Default 的 wire 形态一致,但显式声明"不推理"的意图。catalog 里档位为空的模型干脆不显示档位选择器。

图片

/alpha/generate 是无状态的:网关不保存图片,也没有上传接口(官方 CLI 同样把整段历史里的图片每轮内联重发一次)。所以本插件按 DSH 的路由标准处理图片:

  • 单张图片重编码到 1 MiB 以内(2048×2048 像素总预算)。
  • 一轮请求内联的 base64 图片总量超过 maxRequestImageBytes(默认 2 MiB)时,不发请求,而是抛出 IMAGE_OFFLOAD_REQUIRED 并报出需要 offload 的张数。DSH 会据此把最旧的图片记入 image/offload 事件并重试;之后每轮都以占位文本代替这些图片的字节,模型仍能从占位文本里读到图片身份和可读路径。
  • 已经 offload 的图片不再读取字节、不再编码、不再上传。

两个值都是 base64 口径(约等于原图字节 ×4/3)。默认组合约等于"一张整尺寸图 + 一张半尺寸图":想更省流量就调小,想给模型更多图就调大。注意 maxRequestImageBytes 必须大于单张上限的 base64 长度(1 MiB 图约 1.4 MB),否则一张图也放不下。

兼容性

声明在 package.json 的 dsh.compatibility:DSH >=0.1.7-alpha.1 <0.2.0,Node.js ^22.19.0 || >=24.0.0,Profile web / headless。

>=0.1.7-alpha.1 是硬下限,不是偏好:该版本起 dsh-llm 把工具结果改成独立的 role: 'tool' 消息(toolCallId 移到消息层),并重写了 dsh-settings 的表单模型(installSection 被 SettingsForms 取代、配置字段需标记 volatile() 才会出现在设置页)。本插件按新模型实现,0.1.6 及更早的 role: 'user' + tool-result block 形态不再支持。

逐版本证据(每个版本都用 dsh plugin add <tarball> 装进一次性 Profile,冷启动到发出真实请求,再卸载):

DSH 版本安装启动卸载
0.1.7-rc.2通过通过通过

0.1.7-alpha.1 / alpha.2 / rc.1 满足声明下限,但未逐版本实测。

复现方式:DSH_HOME=<空目录> dsh --profile compat --from-default-profile headless,装入对应版本的 @deepseek-ai/dsh-base / 依赖与插件 tarball,dsh --profile compat --dump-config 检查插件行,冷启动用真实网关请求校验 provider 与模型目录,最后 dsh plugin --profile compat remove 复查卸载后仍能启动。

Credit

移植自 brent-weatherall/opencode-commandcode-provider 到 DSH。

本 plugin 加入了动态 reasoning effort 提取功能,从 https://unpkg.com/command-code@latest/dist/bundled/command-code-knowledge/reference/models.md 解析。

License

MIT