dsh-llm-bailian-kimi
DeepSeek Harness 的 LLM 适配器插件， 用于接入阿里云百炼（DashScope）上的 Kimi 模型。
只解决一件事：在 DSH 里用百炼的 kimi/kimi-k3，并且能发图片。
- ✅ 图片输入（多模态）
- ✅ 流式输出 + 思考链（
reasoning_content） - ✅ Function Calling
- ✅ token / 缓存命中统计
- ✅ 纯 ESM JavaScript，无构建步骤——
dsh plugin add一步装完，不会触发 pnpm 的allowBuilds拦截
安装
dsh plugin --profile web add github:sologuy/dsh-llm-bailian-kimi然后在 $DSH_HOME/.credentials.yaml 里放百炼 API Key：
DASHSCOPE_API_KEY: sk-xxxxxxxx重启 DSH 即可在模型选择器里看到「阿里云百炼」分组。
不重启热挂载
如果不想重启正在跑的实例，改用 $DSH_HOME/cordis.patch.yml（DSH 会 watch 该文件并事务性重新应用）：
- insert:
- id: llm-bailian
name: dsh-llm-bailian需要插件能按包名被解析到，即位于 $DSH_HOME/profiles/node_modules/ 下。
> ⚠️ 热挂载能换"挂不挂"，换不了已 import 进内存的代码。 > 改了插件源码、或改了包名但文件路径不变时，Node 的 ESM 模块缓存会继续返回旧模块， > 必须重启 DSH 进程才生效。会话都持久化在磁盘上，重启不会丢。
配置
插件开箱即用（默认只带 kimi/kimi-k3）。要改模型目录或端点，在 $DSH_HOME/settings.yaml 加 llm-bailian-kimi: 段——该段热加载，改完存盘即在下一次请求生效：
llm-bailian-kimi:
apiKeyEnv: DASHSCOPE_API_KEY
baseURL: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
reasoningEffort: max # high | max
models:
- id: kimi/kimi-k3
name: Kimi K3 · 百炼
description: 1M 上下文 · 支持图片
contextWindow: 1000000
input: [text, image] # ← 声明 image 才能发图| 字段 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
apiKeyEnv | DASHSCOPE_API_KEY | 凭证引用名，按请求解析 |
baseURL | 百炼 OpenAI 兼容端点 | 换 workspace 端点时改这里 |
reasoningEffort | max | 调用方未指定时的兜底档位 |
maxTokens | 65536 | 单请求输出上限默认值 |
defaultContextWindow | 1000000 | 目录里没写 contextWindow 的模型用它 |
headers | {} | 附加请求头（如 workspace 路由） |
streamIdleTimeoutMs | 300000 | 流空闲超时 |
模型条目的 input 不声明 image 就是纯文本模型——这是对端点的声明而非探测，声明了但端点不支持会在请求时被服务端拒绝。
范围：这不是通用百炼适配器
插件注册的路由是 bailian-kimi，不是 bailian —— 名字是刻意收窄的，因为它的思考参数派发 （thinking: {type: 'enabled'} + reasoning_effort）是 Kimi 方言，换个模型就未必成立。实测：
| 百炼模型 | 本插件的思考派发 |
|---|---|
kimi/kimi-k3 | ✅ |
qwen3.8-max | ✅（顺带能用，但未做完整验证） |
deepseek-v3.2 | ❌ 400 'reasoning_effort' must be one of: 'none','minimal','low','medium','high' |
而且 off 档位被刻意拿掉了（见下方坑 3），这对能关思考的模型是错的。
要接百炼上的其他模型，建议另开 dsh-llm-bailian-qwen / -glm 之类的兄弟插件， 各自占一个路由名。两个插件抢同一个路由会直接 DUPLICATE_ADAPTER，整个注册失败。
为什么需要这个插件
DSH 自带两个适配器，接百炼时都过不去：
| 适配器 | 阻塞点 |
|---|---|
dsh-llm-deepseek | 对图片直接抛 UNSUPPORTED_CONTENT，根本不发图 |
dsh-llm-pi-ai | 对未知 baseURL 自动推断 supportsDeveloperRole: true，把系统提示发成 role: 'developer'，百炼返回 400 role 'developer' is not allowed。而 DSH 的 PiAiCompatProfile 只暴露 thinkingFormat / supportsReasoningEffort 两个开关，配置层够不到这个字段 |
> 这个插件本质上是在绕过 upstream 缺失的一个配置字段。 > 如果 PiAiCompatProfile 补上 supportsDeveloperRole（约 3~5 行），接百炼就退化成一段 > settings.yaml 配置，本插件即可退役。欢迎去 upstream 推动这个改动。
顺带说明：百炼官方文档写"图片仅支持公网 URL，不支持 Base64"，但实测 base64 完全可用，含 7MB 大图（见 probe/RESULTS.md）。所以本插件不需要 OSS 签名 URL 那一套。这属于未文档化行为，未来若收紧，只需改 lib/serialize.js 的 imagePart() 一个函数。
百炼特有的三个坑（实现时已处理）
1. 系统提示必须用 role: 'system'，developer 会被 400 拒绝。 2. 工具调用续片的 id / name 是 JSON null，不是空串也不是缺字段。判断必须写 typeof x === 'string' && x.length > 0；写 !== undefined 会被 null 击穿， 首片的有效值被续片覆盖，工具调用随即失败。 3. 绝不能发 thinking: {type: 'disabled'}。kimi-k3 不允许关思考，会返回一条 极具误导性的 400 invalid temperature: only 0.6 is allowed for this model。 因此本插件只提供 high / max 两档，不提供 off。
另有一条 Node 侧注意事项：using 显式资源管理语法 Node 22 原生 ESM 尚不支持，本插件用显式 [Symbol.dispose]()；且不要加 export default——Cordis 以模块命名空间读取 name/inject/Config/apply，多一个默认导出会让它改用裸函数，从而丢掉 Config schema 的默认值。
验证
probe/ 下是可复现的实测脚本，对着你自己的百炼 Key 跑：
export DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxx
python3 probe/mkimg.py # 生成三档测试图（含随机数字，排除幻觉）
python3 probe/t_image.py # base64 图片输入
python3 probe/t_wire.py # wire 兼容性边界（9 项）
python3 probe/t_stream_tool.py # 流式 + 工具调用分片形态实测结果记录在 [probe/RESULTS.md](probe/RESULTS.md)。
兼容性
针对 DSH 0.1.0-rc.6 开发与验证。契约以运行时 node_modules/@deepseek-ai/dsh-llm/lib/types/*.d.ts 为准。
License
MIT