dsh-llm-volcengine

DSH PLUGIN模型与账号接入

仓库 Badakonpro/dsh-llm-volcengine · npm dsh-llm-volcengine

模型与账号接入 L5 · 运行验证通过 安全审查:低风险 可信度:金 可安装插件
安装这个插件

为 DeepSeek Harness (DSH) 接入火山方舟 Agent Plan 与 Coding Plan 的插件,注册两个 LLM 提供商路由,并已验证思考强度兼容性。

验证等级 L5 L5 · 运行验证通过
GitHub 星标 2 复刻 0 · 未关闭 issue 4
最近更新 2026-08-16 创建于 2026-08-16
README 7.6 KB 正文体量,越大说明说明书写得越细

安装

可安装插件
在 DSH 里执行,装完用 dsh plugin list 确认已挂上;标了 L4 / L5 的命令已在沙盒里真实跑通
dsh plugin --profile web add github:Badakonpro/dsh-llm-volcengine#v0.1.0
兼容 DSH 版本0.2.0-rc.2 等 11 个版本版本不匹配时安装会报错
Node.js 要求未标注来自仓库 package.json 的 engines 字段
前置依赖@deepseek-ai/dsh-credentials@*、@deepseek-ai/dsh-launch-environment@* 等 5 个需要同时安装的同级依赖
npm 包名dsh-llm-volcengine可用 npm view 查看包信息

能做什么

4 项功能
字段来自项目仓库与公开索引,中文说明由本站标注

dsh-llm-volcengine:为 DeepSeek Harness 接入火山方舟推理服务的 DSH plugin

  • 注册火山方舟提供商
  • 支持思考强度调节
  • 自动处理兼容性问题
  • 多模型覆盖

上游标签

agent-plancoding-plandeepseek-aideepseek-harnessdshdsh-bundledsh-pluginllmvolcenginevolcengine-ark

验证等级与安全审查

L5 · 运行验证通过
自动化流程结论,不是人工审核
验证等级L5 · 运行验证通过在 dsh 沙盒中完成安装与运行冒烟——装得上、跑得起来
安全审查低风险静态分析结论,未标注不代表已通过审查
仓库健康度稳定按仓库活跃度与最近更新时间给出
可信度金综合仓库活跃度与验证结果

上面的结论来自上游最近一次自动化验证(2026-10-08): 同一套检查会在插件发新版后重跑,页面显示的是最新一次的逐项结果。

逐项检查结果

L1 · 已找到 ✓ 通过
  • L1.0_DEFAULTED_FROM_L3 由 L3 推定 默认通过——L3 安装规范已通过(全库 L3 扫描策略)
L2 · 结构化 ✓ 通过
  • L2.0_DEFAULTED_FROM_L3 由 L3 推定 默认通过——L3 安装规范已通过(全库 L3 扫描策略)
L3 · 安装规范 ✓ 通过
  • L3.1_INSTALL_COMMAND_PARSED 安装命令已解析 方式:安装规范解析
  • L3.2_DSH_VERSION_DECLARED DSH 版本已声明 方式:DSH 版本声明
L4 · 安装已测 ✓ 通过
  • L4.1_INSTALL_EXECUTED_CONFINED 受限沙盒内执行安装 方式:沙盒安装执行
  • L4.2_INSTALL_SUCCESS 沙盒安装成功 方式:沙盒安装执行
  • L4.3_ARTIFACT_CONFIRMED 安装产物已确认 方式:沙盒安装执行
L5 · 运行已测 ✓ 通过
  • L5.1_INSTALL_PASSED_SANDBOXED 沙盒安装通过 方式:沙盒安装执行
  • L5.2_WEB_BOOT_READY Web 启动就绪 方式:Web 启动
  • L5.3_HTTP_SERVED HTTP 服务响应 方式:HTTP 请求
  • L5.4_PLUGIN_INVENTORY_ACTIVE 插件清单中已激活 方式:插件清单查询

风险详情

  • 审查结论 通过
  • 结论说明 vet 静态分析未发现可疑行为,判定为干净(clean)。
  • 风险计数 严重 0 / 高 0 / 中 0
  • 风险详情 未发现严重或警告级问题。

仓库档案

模型与账号接入
字段来自项目仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方Badakonpro仓库 dsh-llm-volcengine · 默认分支 main
分类模型与账号接入ai
收录类型可安装插件声明了 dsh.bundle、可用 dsh plugin add 安装的条目
开发语言JavaScript仓库主语言
许可证MIT商用或二次分发前请确认条款原文
星标 / 复刻 / issue2 / 0 / 4收录时的数值,非实时
创建 / 更新2026-08-16 · 2026-08-16最后推送 2026-08-16
本站收录2026-08-27首次进入本站目录的时间

README 全文

7.6 KB
作者原文,中文版优先;只做安全转义,不改内容

dsh-llm-volcengine


DeepSeek Harness (DSH) 的火山方舟 Agent Plan 与 Coding Plan 提供商,思考强度兼容性已实测验证。

一个 DSH profile bundle,通过自带的 pi-ai LlmAdapter 注册两条 LLM 路由,让模型目录与兼容性开关直接进入 pi-ai,不依赖 dsh-llm-pi-ai settings 的 compat schema。端点支持的档位会暴露 low / medium / high / xhigh / max 思考强度。

为什么需要

在 settings.yaml 里手配火山方舟路由会踩几个坑,本 bundle 一次性解决:

坑 后果 本 bundle 的做法
Agent Plan 必须用 openai-responses 走 /api/plan/v3 Anthropic 风格的 /api/plan 路径没有思考强度控制 走社区验证的 Responses 路径,reasoning.effort 原生映射
Coding Plan 网关拒绝 OpenAI 的 developer 角色(HTTP 400) 一旦开启 reasoning,带系统提示词的请求全部失败 每个 Coding Plan 模型设 compat.supportsDeveloperRole: false
Coding Plan 网关拒绝 store,且字段名是 max_tokens 而非 max_completion_tokens 请求形态不对就被 400 compat.supportsStore: false、maxTokensField: "max_tokens"
各模型 maxTokens 不同(DeepSeek 384000、GLM 128000、Kimi 32000……) 一个统一上限会撑爆部分模型或浪费另一些 每个模型带各自实测上限
网关的 OutofContextError 文案不在 pi-ai 的溢出检测里 长对话溢出时崩溃而非自动压缩重试 (下游已修正,见发布说明)

安装

在某个 DSH profile 根目录(如 ~/.dsh/profiles/web)执行:

dsh plugin --profile web add dsh-llm-volcengine

重启 DSH(或重载 profile)让新 bundle 层被组合进来。两个提供商出现在模型选择器中:

  • volcengine-plan/<模型>
  • volcengine-coding/<模型>

凭据

bundle 依次尝试候选凭据引用(从左到右)通过 DSH 凭据服务解析,再回退到环境变量:

路由 默认尝试顺序
volcengine-plan ARK_AGENT_PLAN_API_KEY、VOLCENGINE_ARK_PLAN_API_KEY、ARK_CODE_API_KEY
volcengine-coding ARK_CODING_PLAN_API_KEY、VOLCENGINE_CODING_API_KEY、HUOSHAN_API_KEY

在 web 的 Models 页录入 key(写入 DSH 凭据库),或 export 环境变量。如果已有 ARK_CODE_API_KEY / HUOSHAN_API_KEY,bundle 会作为回退自动使用。

通过 cordis.patch.yml 的 bundle config 可覆盖每条路由首选的引用:

- id: llm-volcengine
name: dsh-llm-volcengine
config:
agentPlanApiKeyEnv: ARK_AGENT_PLAN_API_KEY
codingPlanApiKeyEnv: ARK_CODING_PLAN_API_KEY
defaultReasoning: high

defaultReasoning 取 off | minimal | low | medium | high | xhigh | max(默认 high)。

提供商路由

volcengine-plan — 火山方舟 Agent Plan

  • 端点:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/plan/v3
  • 协议:多数模型用 openai-responses;Kimi K2.6 / K2.7 Code 用 openai-completions(同一个混合 api 的 provider)
  • reasoning.effort 映射到所选思考档位
模型 ID 上下文 输出上限 输入 思考档位
deepseek-v4-pro 100万 384000 文本 low·medium·high·xhigh·max
deepseek-v4-flash 100万 384000 文本 low·medium·high·xhigh·max
glm-5.2 100万 128000 文本 low·medium·high·xhigh·max
glm-5.3 100万 128000 文本 low·medium·high·xhigh·max
kimi-k3 100万 128000 文本+图像 low·high·max
minimax-m2.7 20万 128000 文本 low·medium·high·xhigh·max
minimax-m3 51.2万 128000 文本+图像 low·medium·high·xhigh·max
doubao-seed-2.0-mini 25.6万 128000 文本+图像 low·medium·high·xhigh·max
doubao-seed-2.0-lite 25.6万 128000 文本+图像 low·medium·high·xhigh·max
doubao-seed-2.0-code 25.6万 128000 文本+图像 low·medium·high·xhigh·max
doubao-seed-2.0-pro 25.6万 128000 文本+图像 low·medium·high·xhigh·max
kimi-k2.6 25.6万 32000 文本+图像 off·high
kimi-k2.7-code 25.6万 32000 文本+图像 high

volcengine-coding — 火山方舟 Coding Plan

  • 端点:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3
  • 协议:openai-completions,supportsDeveloperRole: false、supportsStore: false、supportsStrictMode: false、maxTokensField: "max_tokens"
  • DeepSeek/GLM 接受 reasoning_effort;Kimi 用 qwen 的 enable_thinking 开关;MiniMax/Doubao-seed-code 不支持思考控制(推理内容自动捕获)
模型 ID 上下文 输出上限 输入 思考档位
deepseek-v4-pro 100万 384000 文本 low·medium·high·xhigh·max
deepseek-v4-flash 100万 384000 文本 low·medium·high·xhigh·max
glm-5.2 100万 128000 文本 low·medium·high·xhigh·max
glm-5.3 100万 128000 文本 low·medium·high·xhigh·max
kimi-k2.6 25.6万 32000 文本+图像 off·high
kimi-k2.7-code 25.6万 32000 文本+图像 high
minimax-m2.7 20万 128000 文本 —
minimax-m3 51.2万 128000 文本+图像 —
doubao-seed-code 25.6万 32000 文本+图像 —
doubao-seed-2.0-code 25.6万 65536 文本+图像 low·medium·high·xhigh·max
doubao-seed-2.0-pro 25.6万 128000 文本+图像 low·medium·high·xhigh·max
doubao-seed-2.0-lite 25.6万 128000 文本+图像 low·medium·high·xhigh·max

工作原理

bundle 插入一条插件 row(id: llm-volcengine)。apply 时:

  1. 用 createProvider 直接构建两个 pi-ai Provider,把完整 compat 块附在每个 Model 上。因为模型是在代码里构造的(不走 dsh-llm-pi-ai 的 settings 解析),Coding Plan 网关所需的 compat 字段能直接进到 pi-ai,不受已安装的 dsh-llm-pi-ai compat schema 限制。
  2. 用 @deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai 导出的 PiAiAdapter 包裹它们——它已实现 harness 的 LlmAdapter 契约(stream/resolveModel/listModels),并按模型 thinkingLevelMap 做思考档位限幅。
  3. 通过 ctx.llm.registerAdapter 注册这两条路由,提供商由此进入模型选择器与请求路由,和内置路由并无二致。

Agent Plan 的模型共用一个混合 api 的 provider(createProvider 的 api 用 map),Kimi K2.6/K2.7 Code 分发到 openai-completions,其余走 openai-responses。

致谢

模型目录、输出上限与兼容性开关来自社区验证的火山方舟 pi 扩展:

本 bundle 把这些 compat 结论适配到 DeepSeek Harness 的 LLM 接缝。

许可证

MIT

常见问题

8 问
答案由本站依据条目字段整理,不引用上游原文
dsh-llm-volcengine 怎么安装?

在 DSH 里执行 `dsh plugin --profile web add github:Badakonpro/dsh-llm-volcengine#v0.1.0` 即可。对应的 npm 包名是 `dsh-llm-volcengine`。

dsh-llm-volcengine 的验证等级是什么意思?

L5 · 运行验证通过。在 dsh 沙盒中完成安装与运行冒烟——装得上、跑得起来

dsh-llm-volcengine 安全吗?

低风险。vet 静态分析未发现可疑行为,判定为干净(clean)。

dsh-llm-volcengine 支持哪些 DSH 版本?

上游记录的兼容版本包括 0.2.0-rc.2、0.1.7-rc.2、0.1.7-alpha.2、0.1.6-alpha.2、0.1.6-alpha.1、0.1.5-rc.2、0.1.3-alpha.2、0.1.3-alpha.1。版本较多,只列出前 8 个。

dsh-llm-volcengine 需要什么运行环境?

需要同时安装 @deepseek-ai/dsh-credentials@*、@deepseek-ai/dsh-launch-environment@*、@deepseek-ai/dsh-llm@*、@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai@*、@earendil-works/pi-ai@*。环境不满足时安装会失败,建议先确认本机版本。

dsh-llm-volcengine 用的是什么许可证?

上游标注为 MIT。商用或二次分发前请到仓库确认许可证原文。

dsh-llm-volcengine 有哪些功能?

注册火山方舟提供商、支持思考强度调节、自动处理兼容性问题、多模型覆盖。

这条记录的数据可靠吗?

本站按仓库名去重后合并整理,字段以作者仓库与 npm 元数据为准;安装命令、仓库地址与 README 保持原文,带 L4 / L5 标记的安装命令已在隔离沙盒里真实跑通。

模型与账号接入
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插件的元信息来自作者仓库;分类、验证等级与安全结论的中文说明为中文整理,最近核验 2026-10-08。