前言¶
做智能体开发时经常遇到这种情况：模型默认的 temperature 或 maxTokens 不合适，想临时改一下对比效果，但每次都要去改配置文件、重启服务。如果只是想在做某次对话时把 temperature 从默认值调到 0.2，现有做法要么改全局配置影响所有会话，要么没有入口可改。
DeepSeek Harness（DSH）的理念是「一切皆插件」，这类需求正适合做成插件。下面介绍的 dsh-sampling-sliders 就是这样一个插件：在输入栏加一个「采样」按钮，点开就能用滑杆调整 temperature 和 maxTokens，对每次模型调用生效。
这是什么¶
dsh-sampling-sliders 是由 Semidia 维护的 DSH 插件，当前版本 0.1.0，采用 MIT 许可证。它的定位一句话可以说清：输入栏「采样」按钮弹出 temperature / maxTokens 滑杆，经 agent/request 钩子微调每次模型调用的采样参数。
它作用于所有 Provider，包括官方 DeepSeek 和第三方接入，因为拦截发生在 Provider 路由之前——不管请求最终路由到哪个模型，采样参数都会被应用。
核心功能¶
插件的已核实能力如下：
1、输入栏「采样」按钮，位于 conversation.input.right 插槽，点击弹出采样面板。
2、两个滑杆，各带一个「覆盖」开关：
temperature：范围 0–2，步进 0.05；maxTokens：范围 512–32768，步进 256。
不勾选「覆盖」时该字段跟随模型默认值，不会注入。
3、热调 / 持久化两种模式：
- 持久化：值写入 settings，长期生效，重启后仍在；
- 热调：值仅在本次运行期间生效，下次启动自动清除。
工作原理¶
插件分为 Host 和 Client 两部分。
Host（src/index.ts）通过 inject: ['settings'] 注入 settings，注册名为 sampling-sliders 的 settings 命名空间，schema 为 { mode, temperature?, maxTokens? }。它同时监听 agent/request 瀑布事件：先 await next() 拿到机器本来会使用的 LlmCallConfig，如果命名空间里有数值，就把它们合并进返回的替换配置。启动时如果发现残留的 mode: 'hot' 值，会将其清空——这就是热调模式「下次启动自动清除」的实现方式。
Client（dist/client.js）是一个通过 window.__ModuleLoader__.load({ id, factory }) 注入的浏览器 bundle，经 connection.api.settings.describe/update/replace 读写命名空间，负责渲染按钮和弹层。
之所以滑杆只有 temperature 和 maxTokens 两个字段，是因为 LlmCallConfig 抽象层只暴露 temperature / maxTokens / stop，没有 top_p，插件没有做超出抽象层的猜测。
安装与启用¶
这是一个 Out-of-tree bundle，从 GitHub 直装即可，不需要 npm 账号，也不需要 npm publish。本包自带 dsh.client 元数据与 exports["./client"]，客户端 bundle 会随页面加载自动注入。
完整步骤如下：
# 1. 构建
npm install && npm run build
# 2. 装进 profile（本地目录方式）
dsh plugin --profile web add link:D:/path/to/dsh-sampling-sliders
# 3. 组合挂载（两种任选其一）
# a. 加入 profile package.json 的 dsh.profile.bundles
# （会应用本包 cordis.patch.yml 里的 insert 行）
# b. 在 profile 的 cordis.patch.yml 里手动加：
# - insert:
# - id: sampling-sliders
# name: dsh-sampling-sliders
# 4. 重启
dsh --profile web # 或重启 web 服务
第 1 步把 TypeScript 源码编译为 Host 产物并生成 Client bundle；第 2 步把本地目录链接进 web profile；第 3 步的两种方式效果相同，选一种即可；第 4 步重启后插件生效。
典型用法¶
启用后使用流程很简单：
1、在输入栏找到「采样」按钮，点击弹出采样面板。
2、拖动 temperature 或 maxTokens 滑杆到目标值，勾选对应的「覆盖」开关。两个字段可以只覆盖其中一个，未勾选的字段跟随模型默认。
3、选择模式：需要临时调试就选热调，重启后自动清除；确认这组参数要长期使用就选持久化，值会写入 settings，重启后仍然生效。
之后每次模型调用都会应用这组参数，无论请求路由到哪个 Provider。
适用场景与注意¶
适合的场景：
- 调试阶段想临时压低 temperature 观察输出稳定性，改完即弃；
- 某类任务确实需要更大的 maxTokens 上限，希望长期生效；
- 同时使用官方 DeepSeek 和第三方接入，希望一组采样参数对所有 Provider 统一生效。
使用前有几点需要注意：
1、拦截器只在插件运行期间生效。值通过 settings 持久化，但卸载插件后不会再注入，配置也就不起作用了。
2、滑杆只有 temperature 和 maxTokens 两个字段，这是 LlmCallConfig 抽象层的边界，不是插件偷工。
3、插件以当前 dsh 进程的权限运行。安装第三方插件前，建议先阅读源码（本仓库的 Host 源码就在 src/index.ts，可以逐行核对上面描述的拦截逻辑），确认许可证与自身使用场景兼容。
结语¶
dsh-sampling-sliders 解决的问题很具体：让采样参数的调整从「改配置、重启」变成「点按钮、拖滑杆」，并且用热调 / 持久化两种模式区分了临时实验和长期配置两类需求。拦截点选在 Provider 路由之前，也让它对混合接入的场景同样有效。
- GitHub：https://github.com/Semidia/dsh-sampling-sliders
- 社区目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/Semidia/dsh-sampling-sliders（社区目录为独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系）
