前言¶

DeepSeek Harness (DSH) 原生不會自動續寫。當一個 turn 因達到輸出 token 限制（max-tokens）而結束時，harness 會停止會話，UI 上提示「回答被截斷，發送「繼續」可讓模型接着輸出」。這是有意爲之的設計，等待用戶決定是否繼續。

對於需要連續輸出的場景，每次手動輸入兩個字符會增加操作成本。dsh-plugin-continue-on-limit 解決這個問題：它監聽宿主側的 turn/end 事件，當檢測到截斷原因時，自動發送一條 follow-up 提示詞。

核心功能¶

該插件是一個宿主側插件，不涉及客戶端邏輯，不依賴 UI 快照字段。它通過 agent.followup() 發送消息，消息的身份標識爲 cordis-host-runner，在界面中渲染爲插件觸發狀態，而非模擬用戶輸入。

插件受以下機制約束：
* 每會話 burst 上限
* 最小間隔
* 全局開關

安裝與啓用¶

安裝前請確保環境滿足條件：Node.js 版本需大於等於 22，且使用 pnpm 進行安裝（pnpm 在某些沙箱環境下無法創建 junction，可能導致依賴不可達）。

1. 在 profile 的 package.json 中添加依賴。
2. 將插件加入到 bundles 列表。

{
  "dependencies": {
    "dsh-plugin-continue-on-limit": "^0.1.0"
  },
  "dsh": {
    "profile": {
      "bundles": [
        "@deepseek-ai/dsh-base",
        "@deepseek-ai/dsh-web-app",
        "dsh-plugin-continue-on-limit"
      ]
    }
  }
}

3. 在 profile 目錄下運行 pnpm install。
4. 重啓 DeepSeek Harness。

插件通過 cordis.patch.yml 自動掛載，無需手動編寫 patch 列表。安裝完成後，請前往 Plugins 頁面確認該插件已啓用。

配置¶

插件的所有配置項均爲 .volatile() 類型，在 Plugins 頁面修改後無需重載 fiber，且 enabled: false 可以在運行中途切斷正在進行的鏈路。

主要配置項如下：

配置值會被鉗制，負數或非法值會回落到默認值。

工作原理¶

檢測機制¶

插件監聽 session/event 中的 turn/end 事件，並檢查 event.data.reason.kind 是否爲 max-tokens。它不使用客戶端 SessionSnapshot，因爲該快照缺少檢測所需的字段。

發送時機¶

插件不能在 turn/end 回調中同步發送消息。這是因爲 Session.append 在廣播期間會開啓重入閘門，而 Agent.followup() 內部需要調用 append，同步調用會導致 “session append cannot reenter” 錯誤。

因此，發送邏輯被推遲到 agent.whenIdle() 之後執行。此時 phase.kind 必爲 idle，wakeDriver 纔會啓動新的驅動循環處理 inbox 中的消息。

消息身份¶

爲了不冒充人類輸入，插件發送的消息 source.kind 被設置爲 cordis-host-runner。這是 harness 爲宿主側行爲預留的 source 類型，確保 approval 等流程不會誤判。

安全與限制¶

三道閘¶

• burst 上限：maxConsecutive 默認爲 3，防止模型反覆溢出佔用過多上下文。設置爲 0 需謹慎。
• 死循環兜底：minIntervalMs 防止無意義的快速重複續寫。
• 輸入校驗：配置值經過嚴格校驗和鉗制，負數不會回落到 0（關閉限制），而是回落到默認值。

安全特性¶

• 排隊優先：當 inbox 中已有用戶排隊消息時，插件會跳過當前續寫，讓用戶的請求先執行。
• 去重：同一 turn 內不重複續寫，發送排隊期間（pending 狀態）也不重複調度。
• 異常隔離：followup() 拋錯只記錄日誌，不向回調冒泡。

測試¶

該插件包含 61 個通過測試。測試覆蓋了純決策邏輯（不依賴 Cordis）、宿主側集成測試（mock ctx 驅動真實 apply）以及加載契約測試。

運行測試命令：

npm test

總結¶

dsh-plugin-continue-on-limit 爲 DeepSeek Harness 提供了自動續寫截斷回答的能力。它通過宿主側事件監聽和精確的時機控制，在不干擾用戶意圖的前提下，自動處理模型輸出上限問題。適合需要長文本生成且希望減少手動交互的開發者使用。

更多信息請參考 SkillHub 插件目錄 或 GitHub 倉庫。