前言¶

DeepSeek Harness（DSH）設置頁內置的「獲取可用模型」按鈕對 catalog 裏的 provider 不髮網絡請求，它直接返回打包在 pi-ai npm 包裏的靜態快照（OpenCode Go 通常是 19 個模型）。服務端的模型列表變動頻繁（上新、下線、暫不可用），靜態快照永遠滯後。要獲取真實的可用模型列表，需要走真實路徑：GET /models 拉全集 → 逐個實測 → 寫回 settings.yaml。

插件介紹¶

dsh-opencode-models 是 DeepSeek Harness（DSH）的一個插件。在設置頁新增一欄「OpenCode Go 模型同步」，一鍵拉取 OpenCode Go 服務端的全部模型、逐個實測可用性與視覺能力，並把可用模型寫回 llm-pi-ai 的模型列表。

• 維護者：Retr67
• 許可證：MIT
• 技術特點：零構建、零運行時依賴

安裝與啓用¶

使用 npx 安裝：

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add https://github.com/Retr67/dsh-opencode-models

安裝後重啓 dsh web 並刷新頁面。

使用步驟¶

1. 打開 dsh 設置，找到 OpenCode Go 模型同步；
2. 點擊 「更新最新 OpenCode Go 模型列表」；
3. 等待進度完成（約 1 分鐘：拉列表 + 全部模型兩輪探測）。頁面會顯示新增、保留、移除以及服務端拒絕的模型。

核心功能與策略¶

插件對每個模型發兩類微型真實請求（max_tokens: 1，併發 6）來判定狀態：

• 文本 ping：200 → 可用；400/401 → 明確拒絕（不進列表）；403 → 需數據政策 opt-in；5xx → 暫時故障（保留）；網絡錯誤 → 無法判定（保留）。
• 圖像 ping：發送 1x1 PNG，200 → 標註 input: [text, image]；否則純文本。

寫回 settings.yaml 時有以下保護策略：

1. 無變化不寫：列表與當前配置一致時不觸碰文件。
2. 大量失敗中止：超過一半模型”無法判定”（網絡層異常）時放棄本次寫回，絕不清空列表。
3. 保留手工元數據：已有條目的 name / contextWindow / maxTokens 原樣保留。
4. 新條目不寫死規格：新模型只寫 id / name（+ 實測的視覺、思考檔位），contextWindow 與 maxTokens 交給 dsh 自己從內置的 pi-ai catalog 解析真實規格。

上下文窗口與最大輸出來源¶

模型條目沒有聲明 contextWindow / maxTokens 時，插件按以下順序解析：

1. 內置 pi-ai catalog 裏該模型的真實條目（例如 kimi-k3 → 上下文 1048576、輸出 131072）。
2. catalog 不認識時，回落到路由的 defaultContextWindow / defaultMaxTokens（dsh 默認 262144 / 32768）。

由此推論：不要手填猜的值，一旦條目裏寫了 contextWindow，它就永久覆蓋 catalog 的真實規格。

配置與兼容性¶

默認目標 provider 是 opencode-go。如需調整，在 profile 的 cordis.patch.yml 裏按 entry id 覆蓋：

# ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml
- id: opencode-models
  config:
    provider: opencode-go
    concurrency: 6
    timeoutMs: 25000

• 兼容性：dsh ≥ 0.1.0-rc.7（在 0.1.2-alpha.x 上開發驗證）。
• 思考強度：同步的模型帶 reasoningEfforts 聲明，WebUI 出現思考強度選擇器（關閉 / Minimal / Low / Medium / High / Max）。手動設爲 false 可禁用。

結尾¶

本插件通過真實探測填補了靜態快照的缺口，能自動補齊上新模型、移除下線模型，並標註視覺能力。所有探測請求會攜帶該 provider 路由配置裏的 headers，部分聚合網關（如 OpenCode Go）要求 x-opencode-session 請求頭，請確保配置正確。