前言¶
在 DSH（DeepSeek Harness）裏配好多個模型之後，你往往還需要一種可復現的方式對比它們：同一套挑戰、同一套參考庫、輸出可對照的排名，而不是憑單次對話印象下結論。把檢測邏輯塞進獨立腳本，又要自己管 API Key、provider 和流式調用，和 DSH 裏已有的模型配置容易脫節。
下面介紹社區插件 dsh-fingerprint（維護者 Practice019，分類爲模型推理）。它在 DSH Web UI 左側欄增加「指紋檢測」整頁：勾選你已配置的模型、設定輪次，通過 lmfpd-sdk 跑 LM Fingerpoint Detection，得到相對參考庫的封閉排名表。模型調用走宿主側的 ctx.llm.stream()，前端只做 UI 與 fetch，不新增 provider、不改你的 settings。
這是什麼¶
dsh-fingerprint 是 DSH 插件，包版本 0.1.0，許可證 MIT。倉庫：Practice019/dsh-fingerprint；社區目錄頁：SkillHub 條目（獨立社區站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係）。
給已經安裝 DSH 且至少配置了一個模型的用戶使用。裝好後左側欄多一行「指紋檢測」，點開即可選模型、跑若干輪「指紋挑戰」、查看排名。
核心功能¶
- 模型選擇與輪次：在面板裏勾選已在 DSH 中配置好的模型，設置檢測輪次後啓動任務。
- LM 指紋檢測：檢測邏輯依賴運行時包 lmfpd-sdk（
package.json中爲^0.2.0），執行 LM Fingerpoint Detection。 - 排名結果：完成後展示模型在參考庫語境下的排名表。
- 安全與配置邊界：明文 API Key 僅在宿主側解析；任意 DSH 已配模型均可參與，無需把憑據交給插件前端。
首次運行需從網絡下載約 3.6 MB 參考數據（Windows 上緩存路徑爲 %LOCALAPPDATA%\lmfpd\data.bin）。倉庫自述測試狀態：tests: 188 passing，selfcheck: 29 checks。
安裝與啓用¶
環境與版本¶
| 項 | 要求 |
|---|---|
| DSH | engines.dsh：>=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0（以插件 package.json 爲準） |
| Node.js | >= 22 |
| 賬號 | 無額外要求，使用你已在 DSH 中配置好的模型 |
若啓動時出現跳過本插件或 pluginCompatibilityWarning，說明當前 DSH 版本不在上述範圍內。README 建議優先升級 DSH 到兼容的 0.2.x 線，而不是把「版本豁免」當作常規步驟；僅在確實被拒絕加載且你明確接受風險時，才考慮 dsh plugin … allow-version（命令細節見倉庫 README）。
依賴（本地克隆或開發時）¶
倉庫不包含 node_modules/，在插件目錄內需要先安裝依賴，否則 node --test 會因找不到 lmfpd-sdk 失敗：
cd <plugin-dir>
npm install
推薦：由 DSH 安裝插件¶
dsh plugin --profile <profile> add github:Practice019/dsh-fingerprint
<profile> 爲你的 profile 名（例如 web 或自定義 profile）。該命令會把包寫入 profile 的 dsh.profile.bundles，無需手改 profile 列表。
desktop profile 特例：普通 dsh CLI 會拒絕管理 desktop profile（由 Electron 應用獨佔）。在桌面版上首選在應用內 Web UI → 側欄「插件」頁安裝；若用 CLI，須使用應用隨附的 dsh.cmd（路徑爲安裝目錄下 resources\runtime\cli\bin\dsh.cmd），並先完全退出應用。README 註明勿誤用 resources\app\runtime\... 下的 junction 路徑。
通過 dsh plugin add 安裝時，pnpm 通常會順帶解析依賴；若裝完後仍報缺少 lmfpd-sdk，在插件安裝目錄手動執行一次 npm install。
裝完後可改一次 profile 的 cordis.patch.yml（或重啓 DSH）以觸發重新組合。驗證掛載可運行（在插件源碼目錄）：
node tools/selfcheck.mjs
全 PASS 時退出碼爲 0。
典型用法¶
- 確認 DSH 中已配置至少一個可用模型。
- 安裝並啓用 dsh-fingerprint（見上一節）。
- 打開 DSH Web UI，在左側欄進入 「指紋檢測」。
- 勾選要參與檢測的模型，設置輪次，啓動檢測。
- 等待任務完成（首次運行會下載參考數據），在頁面查看排名表。
具體 UI 字段與中斷/接回行爲以你安裝的插件版本爲準；實現上所有 LLM 調用經宿主 ctx.llm.stream() 完成，與你在 DSH 裏已有的模型配置一致。
適用場景與注意¶
適合：已在 DSH 裏維護多模型配置、需要用同一套 lmfpd 參考庫做橫向對比的開發者或評測場景。
注意：
- 插件在當前 DSH 進程的權限與環境下運行；安裝前請自行查看源碼與 MIT 許可證，確認可接受依賴與網絡行爲（含首次下載參考數據）。
- DSH 生態理念是「一切皆插件」；本插件不修改你的 provider 憑據存儲方式，但也不替代你對第三方包 lmfpd-sdk 的審閱。
- 僅支持 README /
package.json聲明的 DSH 0.2.x 代（含-rc），0.3.x 及以上不在engines.dsh放行範圍內，需等待插件更新或按 README 謹慎處理兼容性。
結尾¶
dsh-fingerprint 把 LM 指紋檢測收進 DSH 側欄：複用已有模型配置、宿主側調用、輸出排名表，避免另起一套 Key 與 provider 管理。進一步瞭解可訪問 SkillHub 目錄頁 與 GitHub 倉庫 的 README（含 desktop 安裝、本地 junction 開發裝法與自檢命令）。
