DeepSeek Harness 插件：dsh-llm-kimi

前言¶

DeepSeek Harness (DSH) 采用插件化架构，允许通过适配器接入不同的 LLM 服务。Kimi (Moonshot AI) 提供了 Code 专用接口与通用开放平台接口，且存在国内与海外区域差异。dsh-llm-kimi 插件为 DSH 提供了 Kimi 模型的 LLM 适配层，通过三个路由覆盖三种 Key 类型，解决多 API 端点与密钥管理的集成问题。

核心功能¶

该插件实现以下能力：
* 多路由适配：支持 Kimi Code 订阅与 Moonshot 开放平台两种 Key，覆盖国内与海外区域。
* 思考模式：支持通过 reasoning_effort 参数控制思考深度。
* 工具调用与多模态：支持 Function Calling 以及图片输入（通过 base64 data URI）。
* 热更新：配置与密钥修改后，无需重启进程即可生效。

安装与启用¶

通过命令行安装插件。构建产物已随仓库提交，无需本地编译。

# 从 GitHub 安装
dsh plugin --profile web add github:haveanote06/dsh-llm-kimi

# 或从 npm 安装（发布后）
dsh plugin --profile web add dsh-llm-kimi

安装完成后，重启 dsh web 服务，并在 Web 界面的 “Kimi” 设置页进行配置。

路由与密钥配置¶

插件定义了三个路由，分别对应不同的 API 端点和 Key 引用。配置时需指定路由类型与对应的 API Key。

路由详情¶

密钥配置方式¶

支持三种配置方式，任选其一。路由默认读取对应的环境变量，也可通过 apiKeyEnvCode/apiKeyEnvCn/apiKeyEnvGlobal 或公共 apiKeyEnv 覆盖。

1. 环境变量
   启动 dsh web 前设置：

   export KIMI_API_KEY=sk-kimi-...
   # 或
   export MOONSHOT_API_KEY=sk-...

2. Web 凭证库（推荐）
   通过 API 直接写入凭证库，无需重启。写入后 Models 页面对应行显示绿色”已配置”圆点。

   curl -X POST http://127.0.0.1:3080/api/credentials.set \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"type":"client-request","rpcId":"set1","method":"credentials.set","payload":{"ref":"KIMI_API_KEY","value":"<你的key>"}}'

3. 凭证文件
   在 ~/.dsh/.credentials.yaml 文件中追加（文件权限建议 0600）：

   KIMI_API_KEY: <key>

注意：当前 DSH 平台限制，内置 Models 页面对 llm-deepseek / llm-pi-ai 以外的命名空间（如本插件的 llm-kimi）渲染为只读。因此第三方 LLM 插件的 Key 无法直接在 Models 页填写，需使用上述方式或本插件自带的 “Kimi” 设置页。

模型与思考模式¶

支持的模型¶

插件提供联合模型目录，覆盖 Kimi Code 与开放平台模型。上下文长度与模态如下：

思考模式参数¶

使用 thinking 参数控制。旧式 enable_thinking 布尔值会被静默忽略。

{
  "thinking": {
    "type": "enabled",
    "reasoning_effort": "low"
  }
}

reasoning_effort 支持 low、high、max。

协议义务¶

插件严格对齐官方 LLM 适配器协议：
* 流式响应顺序：usage 事件优先于 finish 事件，finish 后不再输出内容。
* 工具参数：工具调用参数保持 RAW JSON 格式。
* 错误处理：遵循双路径错误处理，并尊重 options.signal 取消请求。

生态链接¶

• GitHub 仓库：https://github.com/haveanote06/dsh-llm-kimi
• 插件目录：https://www.skillhub.cn/plugins/haveanote06/dsh-llm-kimi