前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）裏做智能體時，每一輪用戶問題對算力和推理深度的要求差很多：寒暄、查資料、多步排錯、大重構不該用同一套 model 和 reasoningEffort。手動在 Composer 裏來回切模型，既慢又容易忘；全程鎖在最強檔則成本和延遲都偏高。社區插件 dsh-auto-router（維護者 dakouchiya，分類：模型推理）按每一輪用戶請求的實際內容自動選檔，並在同一次回覆過程中根據工具報錯與進展再做升檔或降檔，同時在輸入框旁和回覆尾部展示當前檔位與開銷。

這是什麼¶

dsh-auto-router 是 DSH 的 Cordis 插件：在每輪開頭用小模型做任務分類（默認不依賴單純關鍵詞匹配），從五檔映射到 provider / model / reasoningEffort；通過 agent/pre-step 完成分類、通過 agent/request 以 waterfall 方式替換本次 LLM 調用的 LlmCallConfig。插件只讀判定，不向會話寫入額外內容，決策追加到 <DSH_HOME>/auto-router/decisions.jsonl。

五檔與落點模型¶

分類器在每輪開始時讀取本輪問題（可帶最近兩輪用戶消息作上下文），判斷需要多少「思考與驗證」，再在五檔中選一檔並說明原因。用戶可在消息開頭使用 #lite / #輕量 / #ultra / #極深 等指令直接指定檔位，不再調用分類器。

注入上下文（如 runtime-context、skill-catalog、子代理說明等）會在分類前過濾，避免長系統文案把每輪都頂到 deep。分類器超時（默認 6s）、報錯或輸出無法解析時，退回結構規則兜底，並在日誌中標明 reason。

升到 Pro 前的確認¶

當目標模型匹配 Pro（默認 modelPattern: pro）且當前基準不是 Pro 時，會先彈出確認（默認 15 秒窗口）。不點、超時或點「不切換」則保持原模型；點「切換」則本輪及後續步驟使用新配置。同輪只問一次；帶圖片/附件的回合跳過切模型確認。可在配置的 approval 塊調整 enabled、windowMs、modelPattern、skipWhenPinned。

一輪之內的改檔¶

首判只是起點。同一回覆裏，插件在兩個時機把「當前任務 + 剛發生的事 + 當前檔位」交給同一個便宴模型，輸出 up / down / hold 並附原因，據此最多升/降一檔：

1. 工具報錯時：把錯誤原文交給監督模型，由它判斷是檔位不夠還是任務本身問題（例如文件不存在類錯誤不會誤觸發升檔）。
2. 每 rejudgeEverySteps 步（默認 5）：看進展是否順暢，卡頓則 up，明顯偏高則 down。

沒有「報錯 2 次必升」這類固定閾值；拿不準則 hold。同輪內有限流（3 秒冷卻、maxRejudgesPerTurn 上限）。一輪中途若用戶又發新消息，會對新內容重新判定並按新檔執行。

安裝與啓用¶

當前發佈包通過 GitHub Release 安裝（資料中的命令針對 v1.1.1；倉庫 package.json 版本爲 1.1.2，以你實際下載的 tgz 爲準）。尚未發佈到 npm；發佈後可直接 dsh plugin --profile <profile> add dsh-auto-router。

dsh plugin --profile <profile> add https://github.com/dakouchiya/dsh-auto-router/releases/download/v1.1.1/dsh-auto-router-1.1.1.tgz

也可下載同一 tgz，在插件管理裏從本地包安裝。裝完後在 設置 → 插件 可見常用開關（enabled / dryRun / mode / logDecisions）；完整配置寫在 profile 的 cordis.patch.yml（用戶層，升級不丟）。隨包默認使用 DeepSeek 內置模型名；若使用其他 provider，把 provider 與各檔 model 改成宿主裏真實存在的 id 即可；解析不到的模型保持當前配置不變，不會發出非法請求。

環境要求（來自 package.json）：Node >=20，DSH >=0.2.1-rc.1 <0.2.2-0 || >=0.2.2-0 <0.3.0-0。許可證 MIT。插件以當前 dsh 進程權限運行，安裝前宜自行查看源碼與許可證。

配置示例¶

在 profile 的 cordis.patch.yml 中增加或合併：

- id: auto-router
  config:
    enabled: true
    dryRun: false          # true = 只記錄決策，不改模型（演練模式）
    mode: balanced         # economy | balanced | quality，寫入分類器傾向
    provider: deepseek-account
    tiers:
      lite:     { model: deepseek-flash,    effort: 'off' }
      standard: { model: deepseek-flash,    effort: high }
      deep:     { model: deepseek-flash,    effort: max }
      max:      { model: deepseek-v4-pro,   effort: high }
      ultra:    { model: deepseek-v4-pro,   effort: max }
    classifier:
      enabled: true
      model: deepseek-flash
      effort: 'off'
      timeoutMs: 6000
      maxInputChars: 3000
    approval:
      enabled: true
      windowMs: 15000
      modelPattern: pro
      skipWhenPinned: false
    history:
      maxBytes: 2097152
    logDecisions: true

effort 僅接受 off / low / high / max（由當前模型能力決定）。若目標模型不支持某檔位，會按 off→low→high→max 階梯就近收斂。

/route 命令¶

界面與本地記錄¶

輸入框左側徽章（conversation.input.left）顯示實際生效的檔位與模型；Pro 被拒或超時時顯示實際檔位並在懸停中註明目標。檔位變化時會短暫閃爍並用 ↑/↓ 標方向，數據來自只讀 API api/auto-router.state（約 1.5s 輪詢）。

每條完成回覆下方有可展開的回合標籤（conversation.chat.turnTail）：五檔落點、本輪檔位與模型、首判來源、從初判到結束的 token/花費及改檔明細。裝完或更新客戶端代碼後需強制刷新頁面（如 Ctrl+F5）以加載新客戶端模塊。

持久化目錄爲 <DSH_HOME>/auto-router/：turns.jsonl 記錄活躍回合（單文件上限由 history.maxBytes 控制，默認 2MB，超限輪轉並歸檔）；decisions.jsonl 記錄每次決策/改檔。側邊欄「路由歷史」入口僅在打開面板時讀取完整歷史；要看歸檔用 /route history [n]。

延遲與行爲邊界¶

每輪至少一次小模型調用（首判，默認 deepseek-flash / off），資料中估算約 0.0003–0.0006 元/次量級；中途報錯或檢查點會再加同類調用。升 Pro 的確認本身不調用模型。

本條消息帶圖片或文件時不切模型，只記錄決策。判定只讀本輪用戶批次；工具續步沿用本輪檔位。模型切換後，本輪後續步驟的基準配置會更新爲新配置。

卸載與測試¶

dsh plugin --profile <profile> remove dsh-auto-router

或在插件管理中移除對應 bundle。開發者可在插件目錄執行 node --test 跑自帶測試。

結尾¶

若你希望 DSH 在「模型推理」類任務裏自動平衡成本與深度，而不是每輪手工選模型，dsh-auto-router 提供了從分類、請求改寫、Pro 確認到一輪內改檔的完整鏈路，並配合 Composer 徽章與回合標籤把決策透明化。插件目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/dakouchiya/dsh-auto-router；源碼與說明：https://github.com/dakouchiya/dsh-auto-router。SkillHub 等社區目錄爲獨立站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。