DeepSeek Harness 插件：dsh-llm-kimi

前言¶

DeepSeek Harness (DSH) 採用插件化架構，允許通過適配器接入不同的 LLM 服務。Kimi (Moonshot AI) 提供了 Code 專用接口與通用開放平臺接口，且存在國內與海外區域差異。dsh-llm-kimi 插件爲 DSH 提供了 Kimi 模型的 LLM 適配層，通過三個路由覆蓋三種 Key 類型，解決多 API 端點與密鑰管理的集成問題。

核心功能¶

該插件實現以下能力：
* 多路由適配：支持 Kimi Code 訂閱與 Moonshot 開放平臺兩種 Key，覆蓋國內與海外區域。
* 思考模式：支持通過 reasoning_effort 參數控制思考深度。
* 工具調用與多模態：支持 Function Calling 以及圖片輸入（通過 base64 data URI）。
* 熱更新：配置與密鑰修改後，無需重啓進程即可生效。

安裝與啓用¶

通過命令行安裝插件。構建產物已隨倉庫提交，無需本地編譯。

# 從 GitHub 安裝
dsh plugin --profile web add github:haveanote06/dsh-llm-kimi

# 或從 npm 安裝（發佈後）
dsh plugin --profile web add dsh-llm-kimi

安裝完成後，重啓 dsh web 服務，並在 Web 界面的 “Kimi” 設置頁進行配置。

路由與密鑰配置¶

插件定義了三個路由，分別對應不同的 API 端點和 Key 引用。配置時需指定路由類型與對應的 API Key。

路由詳情¶

密鑰配置方式¶

支持三種配置方式，任選其一。路由默認讀取對應的環境變量，也可通過 apiKeyEnvCode/apiKeyEnvCn/apiKeyEnvGlobal 或公共 apiKeyEnv 覆蓋。

1. 環境變量
   啓動 dsh web 前設置：

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

2. Web 憑證庫（推薦）
   通過 API 直接寫入憑證庫，無需重啓。寫入後 Models 頁面對應行顯示綠色”已配置”圓點。

   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. 憑證文件
   在 ~/.dsh/.credentials.yaml 文件中追加（文件權限建議 0600）：

   KIMI_API_KEY: <key>

注意：當前 DSH 平臺限制，內置 Models 頁面對 llm-deepseek / llm-pi-ai 以外的命名空間（如本插件的 llm-kimi）渲染爲只讀。因此第三方 LLM 插件的 Key 無法直接在 Models 頁填寫，需使用上述方式或本插件自帶的 “Kimi” 設置頁。

模型與思考模式¶

支持的模型¶

插件提供聯合模型目錄，覆蓋 Kimi Code 與開放平臺模型。上下文長度與模態如下：

思考模式參數¶

使用 thinking 參數控制。舊式 enable_thinking 布爾值會被靜默忽略。

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

reasoning_effort 支持 low、high、max。

協議義務¶

插件嚴格對齊官方 LLM 適配器協議：
* 流式響應順序：usage 事件優先於 finish 事件，finish 後不再輸出內容。
* 工具參數：工具調用參數保持 RAW JSON 格式。
* 錯誤處理：遵循雙路徑錯誤處理，並尊重 options.signal 取消請求。

生態鏈接¶

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