前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）里跑 DeepSeek Flash 时，上下文一膨胀，模型推理常从「推进任务」滑向「围着细节打转」：句子里 I、Let me 变多，工具和文件读了一大堆，任务清单却迟迟不更新。改采样参数或加外部代理，往往动到整条调用链，也不一定对准「语态」这一点。
Lichadai 维护的 dsh-we-need-plugin（当前发行版 0.7.1）走另一条路：在 llm/stream 层、最后一条真实 user task 之前，插入一条来自 seed.txt 的 assistant seed，让模型更容易延续 We need、Let's、We、Should 一类计划式表达。这是概率性引导，不是硬开关；provider 不限，只要上游 model id 同时包含 deepseek 与 flash 就会尝试注入。
这是什么¶
dsh-we-need-plugin 是 DSH Host 插件，分类上属于模型推理相关能力。项目托管在 GitHub，社区目录见 SkillHub。许可证为 MIT；package.json 要求 DSH >= 0.2.2-rc.1、Node >= 22。
它不新增 HTTP 代理、不改动 tools / 采样参数，也不在工具步追加 seed；命中后把注入后的 messages 交回原来的 provider adapter，API key 与 baseURL 保持 DSH 既有配置。
WeNeed 指什么¶
README 把 WeNeed 描述为一类思维风格，而非某个私有模型开关。典型开头包括：
We need understand the task...
Need inspect the inputs...
Let's plan before acting...
Should verify against the requirement...
作者归纳的三点特征是：注意力相对稳定、更愿意连续用工具推进、较少陷入反复自我检查的「雷霆大思考」。反之，若大量出现 I、Let me、I will，往往说明工具 schema、工作区杂乱目录或过长 skill catalog 冲散了注意力。插件用 seed 提高进入前一种风格的概率；上下文仍须自行收拾，seed 不能替代清理。
核心功能¶
下面按生效条件与工作流说明已核实行为。
模型筛选¶
匹配只看 DSH 传给上游的 model 字段（modelId），默认 不读 UI 显示名。规则在 cordis.patch.yml 中为 targetRules: [[deepseek, flash]]，大小写不敏感，两个词须同时出现；provider 名称不参与。
例如 deepseek-v4.1-flash 会命中；deepseek-v4-pro 不含 flash，不命中。除模型规则外，还须满足：非插件自有 provider、非 tool step / 压缩等特殊请求、DSH 提供 ctx.llm.prepareCall 等（详见 README「0.6 模型筛选规则」）。0.7.1 起 Pro 系列默认不纳入；与 DeepSeek + Flash 的组合保持一致。
注入方式¶
命中后流程大致为：
1. 过滤 skill catalog；
2. 在最后一条真实 user task 前插入 1 条 assistant seed；
3. 经 prepareCall 取得原 provider 句柄并 stream；
4. 原 adapter 发请求；__weneedBypass 避免递归进入本插件。
seed 同时写入 content 与 reasoning_content，长度以 seed.txt 实际内容为准（0.7.1 起不再固定 728 字符，非空即可）。旧 seed 会先剥离，单次请求最多一条。seed 不写回 DSH 会话历史。
明确不做的事¶
插件不修改 temperature、max_tokens、tool_choice；不记录 API key 或请求 telemetry；不保证每一步都进入 WeNeed。
安装与启用¶
安装前建议阅读仓库中的 index.js、cordis.patch.yml 与 LICENSE。插件在 当前 dsh 进程权限 下运行，只安装你信任的 bundle。
官方 README 给出的安装方式如下（--profile desktop 可按你的 profile 替换）。
从 npm：
dsh plugin --profile desktop add dsh-we-need-plugin@0.7.1
从本地 tarball：
npm pack
dsh plugin --profile desktop add ./dsh-we-need-plugin-0.7.1.tgz
从 GitHub 指定 commit：
dsh plugin --profile desktop add github:Lichadai/dsh-we-need-plugin#<commit>
安装后需 完全重启 DSH；若提示 restart-required，表示已安装尚未激活。发行包见 Releases。
典型用法与习惯¶
多数用户 无需配置 interceptModels：无高级路由时走 delegated 模式，任意已配好的 provider 只要 model id 命中即可。
- 在 DSH 中选择上游 model id 同时含
deepseek与flash的 Flash 型号（如deepseek-v4.1-flash）。 - 安装插件并重启后，正常发起 agent 任务即可；插件在 stream 层自动注入 seed。
- 按 README「0.5 使用技巧」：工具尽量后调用——先分析、计划，再读文件或跑命令；工作区保持精简；skill catalog 过长时优先减上下文，而不是只依赖 seed。
可选增强：若能改 System Prompt，可将 README「5.3」中的 seed 原样追加到 System Prompt 末尾，可能提高触发概率；此为可选项，且会影响所有步骤，需自行 A/B。
若仅想扩大识别范围（例如未来 Pro 型号），可改 cordis.patch.yml 的 targetRules，无需改核心代码。只有需要插件 自行发 HTTP、严格控制字段顺序时，才配置 interceptModels（高级用法，见 README 第 8 节）。
适用场景与注意¶
适合谁： 已在 DSH 中使用 DeepSeek Flash（经任意 OpenAI 兼容 provider），希望减轻「Let me 式」空转、更稳定地出现计划型推理语态的开发者。README 强调插件 仅适用于 DeepSeek Harness；作者在 Qoder 等不回传 reasoning_content 的环境下做过测试，同样 seed 可能不稳定，需以实际客户端为准。
边界： seed 是增强手段；工具过多、目录过杂时，效果会下降。出现退化语态时，README 建议先减量信息与工具调用，而非一味加 seed。
生态说明： DSH 奉行「一切皆插件」；SkillHub 等为社区目录，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。
结尾¶
dsh-we-need-plugin 把「在 task 前放一段 WeNeed assistant 延续」收敛成 DSH 原生、provider 无关的一层拦截：默认 DeepSeek + Flash 筛选，delegated 模式下沿用原有密钥与 endpoint。若你要在 Harness 里试用，可从目录页或 GitHub 查看文档与 0.7.1 安装说明，并结合使用技巧管理上下文体量。
