前言¶

DeepSeek Harness（DSH）通过插件扩展模型接入方式，超算互联网（SCNet）计算服务客户端已登录的模型可通过 dsh-connect-scnet 插件接入。使用时复用客户端已保存的 API key，无需二次配置。

插件说明¶

dsh-connect-scnet 是一个 DSH 插件，由维护者 hualuo520-h 开发，分类为「模型推理」。它的作用是把 SCNet 客户端里已登录的模型接入 DSH 的模型选择器，并复用客户端自己的 API key，不要求用户手动填写。

安装后，DSH 的模型选择器里会多出 scnet 这个 provider 和它的 30 个模型，包括 SCNet-Max、DeepSeek-V4-Pro-0813、Qwen3.8-Max、Kimi-K3、GLM-5.3 等。

安装与启用¶

安装前需要满足两个前提：1）DSH 版本 0.2.0-rc.0 及以上；2）先登录一次 SCNet 客户端。

安装命令：

dsh plugin --profile <你的 profile> add dsh-connect-scnet

也可以直接从仓库安装：

dsh plugin --profile <你的 profile> add github:hualuo520-h/dsh-connect-scnet

安装完成后重启 DSH，在模型选择器里选择 scnet。如需修改配置，见下文「配置项」。

API key 获取方式¶

插件按以下顺序查找 API key，命中第一个即使用：

1. DSH 凭据服务里的 SCNET_API_KEY（ctx.credentials.resolve("SCNET_API_KEY")）。该服务会优先使用已存值而非环境变量，因此 setx SCNET_API_KEY sk-… 后重启 DSH 也算。
2. 本插件的 credentialFile 配置，可以是 JSON 文件本身，也可以是装着它的目录。
3. SCNet 客户端默认凭据目录：%USERPROFILE%\.sclaw\agent\scnet-credentials\。客户端把 key 落在 {"scnet":{"type":"api_key","key":"sk-…"}} 这种文件里。目录里有多个时按 mtime 取最新的一份（mtime 相同则按文件名定序）。

三处都没有时，插件抛 MISSING_CREDENTIAL，DSH 会把 scnet 显示成「未配置」而不是报错崩溃。

key 首尾的空白会被静默去掉；去掉之后如果还剩不能进 HTTP 头的字符（中间有空白、非 ASCII），插件报 INVALID_CREDENTIAL。

建议先启动一次 SCNet 客户端并登录，再装这个插件，最省事。

配置项¶

插件提供两个配置字段：

这两个字段都不是 volatile，所以在 UI 里改不了。如需修改，要写进 profile 的 cordis.patch.yml。注意只能写 id 定向覆盖，不要再 insert 一次（bundle 自己的 patch 已经插过 llm-scnet，同一个 id 出现两次会让插件树加载直接失败）：

- id: llm-scnet
  config:
    baseURL: https://my-gateway.example/v1

为什么没有设置卡片¶

DSH 的 Models 设置页只给两个 settings namespace 画表单：llm-deepseek 和 llm-pi-ai。第三方插件的 namespace 都会落在 unknown 分支，页面只渲染一句「高级提示」，提交按钮恒为禁用。也就是说第三方插件没法借这个页面收 key。

dsh-connect-trae / dsh-connect-qoder 因此各自带了一个 lib/client.js 自绘卡片。本插件选择不带 client 半边，代价是设置页里看不到输入框，收益是少一个需要跟着 host 版本走的 React 半身，而 key 本来就应该由客户端自己提供。

模型目录¶

GET https://api.scnet.cn/api/llm/v1/models 能返回 31 个 id，但每条只有 {"id": "SCNet-Max", "object": "model", "ownedBy": "system"}，没有 contextWindow、maxTokens，也没有模态信息。所以目录来自 models.js（30 条），由 scripts/gen-models.mjs 从 SCNet 客户端自己的 ~/.sclaw/agent/models.json 生成。

更新模型表：

node scripts/gen-models.mjs

生成脚本会校验来源（provider 必须是 scnet、api 必须是 openai-completions、条数必须是 30、每条 reasoning 模型必须有完整的 7 档 thinkingLevelMap、maxTokens 不得超过 contextWindow），任何一条不符就退出。

厂商表里有两个模型 maxTokens 大于 contextWindow（Qwen3.5-122B-A10B 102400/131072、Qwen3-235B-A22B 32768/131072），生成器把它们夹到窗口本身，并把夹过的条目记在 models.js 表头。

协议兼容性¶

dsh-connect-scnet 定义了八个兼容字段，前六条是通过真实端点跑探针定下来的，后两条是把 pi-ai 的默认值显式写出来（为了在代码里看得见依赖关系）：

关于「怎么关思考」的实测结论：能关的有 enable_thinking:false、thinking:{type:"disabled"}、reasoning:{effort:"none"}；不能关的有不传字段、chat_template_kwargs:{thinking:false}、reasoning_effort:"off"；thinking_budget:0 会报 HTTP 400 code:"10013"。

reasoning_effort:"off" 关不掉思考，是选择 thinkingFormat:"qwen" 而不是 "openai" 的根本原因。

已知限制¶

• 余额。实测账号里只有 SCNet-Max 能真正调通，其余 29 个模型返回 402 Insufficient Balance。这是账号侧的事，插件照实把它们列出来。
• 思考等级照抄客户端 models.json 的 thinkingLevelMap，映射为 null 的档位 pi-ai 会剔除，所以那些模型不会显示 minimal / xhigh 之类的空档。
• 图片：input 含 image 的 11 个模型走 DSH 的 durable attachment 服务；如果 profile 里没有 attachments 服务，带图请求会报 UNSUPPORTED_CONTENT。

文件说明¶

生态背景¶

DeepSeek Harness 的理念是「一切皆插件」，社区目录与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。安装前建议检查源码与许可证。