DeepSeek Harness 插件

dsh-zai-coding-models

DeepSeek Harness bridge plugin: exposes the newest Zhipu/Z.AI coding-plan models (e.g. glm-5.3) on the zai-coding-cn route before the bundled pi-ai catalog catches up.(英文原文)

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来源信息

GitHub 仓库
auuduu/dsh-zai-coding-models
最近更新
2026年8月20日
分类
工具与能力
GitHub stars
1
载体类型
plugin
目录证据
上游声明已找到 dsh.bundle
证据路径
package.json#dsh.bundle
核对版本
0.1.0-rc.8
上游核对日期
2026-08-20

该证据由上游目录提供。本站没有安装、运行或安全审核这个插件。

安装

默认先复制一段 Prompt,让 Agent 读 GitHub 仓库和源码;需要自己装时再切到命令。

复制这段 Prompt,发给 DSH、Codex 或其他 Agent,让它先读 GitHub 仓库和源码。

请先不要安装或执行任何命令。阅读这个插件的 GitHub 仓库、README 和关键源码,然后用清楚、直接的方式回答以下问题,帮助我判断它是否适合我的需求:

1. 这个插件是什么,解决什么问题;
2. 适合哪些用户和典型使用场景;
3. 安装后如何使用,并给出一个最小使用示例;
4. 有哪些已知限制,以及隐私、安全、兼容性或维护风险;
5. 给出“推荐 / 有条件推荐 / 不推荐”的明确建议和理由。

请区分仓库明确说明、根据源码推断和未知信息。证据不足时请明确说明,不要猜测或照抄 README。

GitHub:https://github.com/auuduu/dsh-zai-coding-models
插件名:dsh-zai-coding-models
作者:auuduu

检查来源文件

安装前先看这个插件目录里的 README 和其他文件。

文件资源管理器4 个文件
README.zh.md来源说明 · 只读预览
README 语言

dsh-zai-coding-models

English | 中文

一个 DeepSeek Harness(DSH)桥接插件:在自带 pi-ai 目录跟上来之前,把智谱 / Z.AI coding 套餐的最新模型——目前是 GLM-5.3——补到内置的 zai-coding-cn 提供方路由上。

如果你买了智谱 coding / token 套餐,在 DSH 的 Models 页面添加了 API key,但模型选择器里只有上一代的模型(没有 GLM-5.3),这个插件就是为你准备的:你的 token 套餐在智谱发布新模型的第一时间就能用上——不需要升级 DSH、不需要折腾重启、不需要手改 settings.yaml

它做了什么

DSH 从打包进依赖树的 pi-ai 目录解析每个提供方的模型列表。智谱发布新模型时(GLM-5.3 于 2026 年 8 月上线 coding 端点),目录会滞后一到两个发布周期。DSH 本身有一等的逃生口——在配置里声明提供方 profile 的 models 列表——本插件就是把这个逃生口打包,让 dsh plugin add 一步到位:

  • 原样保留内置的六个 zai-coding-cn 模型(glm-4.5-air、glm-4.7、glm-5-turbo、glm-5.1、glm-5.2、glm-5v-turbo);
  • 新增 glm-5.3,按官方能力声明:纯文本、1M 上下文、128K 最大输出,思考档位 Low / Medium / High / Max(GLM-5.3 不能关闭思考——Low 就是最轻的档);
  • 设置端点需要的 compat 开关(thinkingFormat: zaisupportsReasoningEffort: true——少了后者,effort 参数会被静默丢弃);
  • 其他一概不碰:你的 API key、端点、其余提供方仍留在你自己的设置里。

安装

dsh plugin --profile web add dsh-zai-coding-models                  # 从 npm 安装
dsh plugin --profile web add github:auuduu/dsh-zai-coding-models   # 从 GitHub 安装

(把 web 换成 tui/headless/你的 profile)。然后重启一次 DSH——插件 bundle 在启动时读取。你已经存好的 ZAI_CODING_CN_API_KEY(Models 页面写入的)原样生效;GLM-5.3 出现在原有 Z.AI Coding CN 提供方下的模型选择器里。

卸载:dsh plugin --profile web remove dsh-zai-coding-models

原理

包里声明的 dsh.bundle.patch 层定向到内置的 llm-pi-ai 组合行,提供一份基础 provider profile:

- id: llm-pi-ai
  config:
    providers:
      zai-coding-cn:
        models:
          - id: glm-4.5-air        # 只写 id 的条目
          - id: glm-4.7            #   从已安装目录
          - id: glm-5-turbo        #   继承全部字段
          - id: glm-5.1
          - id: glm-5.2
          - id: glm-5v-turbo
          - id: glm-5.3
            name: GLM-5.3
            contextWindow: 1000000
            maxTokens: 131072
            reasoningEfforts:
              low: low
              medium: high
              high: high
              max: max
            compat:
              thinkingFormat: zai
              supportsReasoningEffort: true

DSH 会把你的用户设置按提供方合并到这份 base 之上,所以只存了 apiKeyEnv: ZAI_CODING_CN_API_KEY 的 profile(Models 页面写出来的形态)能干净合并。同样的 YAML 也可以直接放进 ~/.dsh/settings.yaml(不想装插件的话)——见[手动配方](#手动配方不用插件)。

已知限制

  • models 列表会替换该路由的目录——这是 DSH 的语义,不是本插件的选择。列表随插件版本钉死,所以 pi-ai 发 glm-5.4 时,本插件要发新版本才会带上(而如果它已经收录了你要的模型,卸载本插件即可回到目录)。留意 releases,或者 DSH 升级后看看选择器。
  • 如果你的用户级 settings.yaml 已经为 zai-coding-cn 声明了 models,你的层会覆盖插件的。只保留一个来源。
  • patch 替换 llm-pi-ai 行的整个 config;内置行目前不带 config,但若未来 DSH 版本给这一行加了 config,本插件可能需要跟进。

手动配方(不用插件)

加进 ~/.dsh/settings.yaml(热生效,无需重启):

llm-pi-ai:
  providers:
    zai-coding-cn:
      apiKeyEnv: ZAI_CODING_CN_API_KEY   # 保留你现有的
      models:
        - id: glm-4.5-air
        - id: glm-4.7
        - id: glm-5-turbo
        - id: glm-5.1
        - id: glm-5.2
        - id: glm-5v-turbo
        - id: glm-5.3
          name: GLM-5.3
          contextWindow: 1000000
          maxTokens: 131072
          reasoningEfforts:
            low: low
            medium: high
            high: high
            max: max
          compat:
            thinkingFormat: zai
            supportsReasoningEffort: true

上游状态

pi(pi-ai 的上游项目)的 main 分支已经收录 glm-5.3(packages/ai,由 models.dev 数据库生成);一旦 pi-ai 发版且 DSH 某个版本采纳,本插件对该模型就 redundant 了。它定位就是桥接,走的也正是 DSH 官方为生态工作推荐的贡献路径。

许可

MIT