commandcode-go-for-dsh:DeepSeek Harness 的 Command Code Go 提供者

前言

DeepSeek Harness (DSH) 采用插件化架构,通过扩展可以接入不同的模型提供商。如果你需要使用 Command Code 的模型(如 DeepSeek V4 Pro/Flash)并通过 DSH 的 TUI 或 Web 界面进行管理,commandcode-go-for-dsh 插件提供了直接的集成方案。该插件移植自 commandcode-go-for-pi,并增加了用量查询功能。

插件介绍

这是一个非官方插件,不属于 Command Code 或 DeepSeek 官方项目。它作为 DeepSeek Harness 的 Provider 运行,支持在 TUI (dsh --profile tui) 和 Web UI (dsh web) 中调用 Command Code 的模型。

核心功能包括:
* 模型路由:将模型请求转发至 https://api.commandcode.ai/alpha/generate。
* 用量查询:通过 /cc-usage 或 /ccusage 主机命令查看计划余额和重置周期。
* 模型目录:种子官方 Command Code 目录,包含 DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen 等模型。
* 推理控制:支持在请求中传递推理强度参数。

安装与启用

安装插件时,必须为每个正在使用的 Profile 单独添加。插件与配置是隔离的,但凭证是共享的。

# 在 TUI Profile 中安装
dsh plugin --profile tui add github:gonegirl07/commandcode-go-for-dsh

# 在 Web Profile 中安装
dsh plugin --profile web add github:gonegirl07/commandcode-go-for-dsh

安装完成后,必须重启应用或刷新浏览器才能生效。

认证配置

使用该插件前,需要配置 Command Code 的 API Key。

方法一:环境变量

export COMMANDCODE_API_KEY="user_..."

方法二:DSH 凭证文件
在 ~/.dsh/.credentials.yaml 中配置,注意文件权限应设为 600:

COMMANDCODE_API_KEY: user_...

模型选择与配置

插件已内置官方目录,通常可以直接在界面中选择。

  • TUI 操作:

    1. 输入 /model 进入模型选择。
    2. 选择 Command Code Go。
    3. 输入 s 选择第一个 Pro 模型(如 deepseek/deepseek-v4-pro)。
  • Web 操作:

    1. 进入 Settings -> Models,或直接在 Composer 的模型选择器中查找。
  • 默认模型配置(可选):
    在 ~/.dsh/settings.yaml 中添加:

    agent-default-model:
      provider: commandcode
      model: deepseek/deepseek-v4-pro
      reasoningEffort: high

使用示例

在 TUI 提示符或 Web Composer 中输入以下命令查看用量:

/cc-usage

该命令为 DSH 的主机命令(Host Slash Command),如果菜单中未出现,请重启 dsh web 并刷新浏览器。

输出示例:

Command Code  individual-go
Month   $8.77 / $10 left
5-hour  $0.14 / $3    reset Aug 16, 19:15
Week    $1.23 / $6    reset Aug 22, 10:44
Cycle   ends Sep 15, 2026

推理级别支持

DeepSeek V4 Pro / Flash 仅支持特定的推理级别,其他级别不会被转发到 API。

DSH 参数设置 API 请求参数 (params.reasoning_effort)
off 不传递该参数
high "high"
max "max"

注意:当设置为 off 时,Pro 模型仍会进行推理,只是不指定强度。

注意事项

  1. 非官方:插件由社区维护,非官方项目。
  2. 端点变更:插件调用的 /alpha 端点未公开文档,可能随时变更。
  3. 网络限制:dsh web 仅监听 127.0.0.1,局域网其他设备无法直接访问,除非进行 SSH 隧道或特定端口绑定。
  4. 闭源模型:部分闭源的模型 ID 可能需要 Command Code 的 Pro 或 Max 订阅层级。
  5. 其他推理级别:除了 off、high、max 之外,其他推理级别配置会被忽略。

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