前言¶
在 DSH 裏，Composer 的模型選擇與各廠商暴露的 thinking effort（off / low / high / max 等）往往是分開操作的。長對話中若希望按回合難度自動調節推理力度，又要回看「這一輪實際發了什麼 effort」，單靠原生選擇器往往不夠直觀。下面介紹的插件把模型槽位收成「模型 + effort」一體選擇器，增加 Auto 檔位，並在 Host 側對當前回合打分後選用目標等級；每一輪結束後還會展示該輪請求頭裏記錄的真實 effort。
這是什麼¶
dsh-thinking-effort-autoswitcher（維護者 Relethe，分類：模型推理）是面向 DSH Web 客戶端的 bundle 插件，當前版本 0.1.0，MIT 許可。它替換 conversation.input.model 插槽內的原生模型選擇器，在同一菜單裏按廠商分組列出模型，併爲當前模型列出真實 effort 檔位及 Auto；在 Auto 下由 Host 半部根據失敗度與重要性評分映射到具體檔位，Client 在每輪結束後展示該輪實際發送的 effort（來自 request/header 事件，而非當前選擇器狀態）。
核心功能¶
模型與 effort 一體選擇器¶
菜單結構爲：先按 provider 分組的模型列表，再是當前模型支持的 effort 等級，最後是 Auto。方向鍵 ← / → 在「真實檔位 … Auto」階梯上遞減或遞增：從最高檔 → 進入 Auto，從 Auto ← 回到最高檔，不環繞。指針在 Composer 卡片內時忽略該快捷鍵，避免劫持光標；頁面其他區域可用。按鈕內 effort 文案有橫向滑動動畫，固定寬度槽位避免按鈕跳動。
Auto 評分（Host 半部）¶
Host 提供同源 JSON 接口：
| 路由 | 作用 |
|---|---|
POST /thinking-effort/evaluate |
對當前回合打分並返回目標等級；apply: true 時寫入應用 |
POST /thinking-effort/turns |
返回各輪實際發送的 effort（自 request/header 彙總） |
failure（0–5，確定性）：僅看最近一輪。同名同參工具調用失敗 ≥2 次計爲一組重複，得 2 分；turn/end 且 reason.kind === 'error' 再加 2，上限 5。
importance（0–10，模型評判）：用小模型比較最近一條用戶消息與錨點（有運行中 goal 時用其 objective，否則用首條用戶消息）。越貼近錨點、影響面越大分越高；邊緣探索分低。評判優先使用最低 effort（傾向 off）；解析失敗時回落爲 5，並返回 importanceRaw 便於調試。
映射公式（權重僅存於 patch，比例有效）：
total = wI * importance + wA * failure
maximum = wI * 10 + wA * 5
interval = maximum / levelCount
index = floor(total / interval) // 限制在 0 … levelCount-1
默認權重示例（cordis.patch.yml 插入行）：
- insert:
- id: thinking-effort
name: 'dsh-thinking-effort-autoswitcher'
config:
weights: { importance: 1, failure: 1 }
Client 調用時機：切換到 Auto 時立即評估（冷啓動先落到中間檔）；每輪完成後由 turn-tail 標記觸發一次，防抖 600 ms，每輪至多一次。路由 404/405 則停止重試，菜單顯示「auto scoring not connected」。
每輪真實 effort 展示¶
/thinking-effort/turns 在 turn/start 與 turn/end 之間歸集 request/header，響應形如：
{"ok":true,"turns":[{"turn":1,"effort":"low","seq":18,"endSeq":100}]}
Client 按會話緩存，用回合尾部條目的 seq 匹配（再 fallback 到 endSeq <= seq、回合號）。無記錄 header 的回合（如已取消）顯示 default。
逃生與侷限¶
若替換選擇器異常，可保留插件並設置 localStorage['thinking-effort:no-replace'] = '1' 後刷新：由 conversation.input.left 上的緊湊 effort chip 接管。
已知限制包括：未記錄 header 時優先展示記錄值，僅路由不可用時回退到當前選擇；其他插件對 conversation.input.model.label 的貢獻不轉發；菜單無搜索與 roving 鍵盤焦點；agent 運行中 selectModel 可能被拒（applied: false 與 applyError，UI 保留手動選擇）。
安裝與啓用¶
官方做法是將插件 link 進 profile 依賴，並在 dsh.profile.bundles 中列入 bundle；bundle 自帶的 cordis.patch.yml 會插入 loader 行，profile patch 無需再寫條目。
// ~/.dsh/profiles/<profile>/package.json
{
"dependencies": { "dsh-thinking-effort-autoswitcher": "link:C:/path/to/thinking-effort-plugin" },
"dsh": { "profile": { "bundles": ["...", "dsh-thinking-effort-autoswitcher"] } }
}
完成後須 完全重啓 DSH（Host 半部僅在啓動時加載）。
Host 生效需同時滿足：插件已 link 進 profile 的 node_modules；存在對應 loader 行；index.js 導出 export const inject = ['webServer']。若缺依賴聲明，apply 可能早於 HTTP 載體就緒，ctx.get('webServer') 爲 undefined 時路由會落入 SPA 回退（405）。可用同源 POST 自檢：
curl.exe -s -X POST "http://127.0.0.1:<port>/thinking-effort/evaluate" `
-H "content-type: application/json" -H "sec-fetch-site: same-origin" `
-d '{"sessionId":"probe"}'
返回結構化 JSON（如 {"ok":false,"error":"session-not-live"}）表示路由已掛載；405 表示未就緒。
典型用法¶
- 在 Composer 打開替換後的模型 + effort 菜單，選目標模型與固定檔位，或選
Auto。 - 使用
Auto時，首輪會立即評估；之後每輪結束自動再評估並應用映射檔位。 - 在對話 UI 中查看每輪尾部標記旁顯示的 該輪實際 effort（與當輪
request/header一致）。 - 頁面內用
→/←快速切換 effort 階梯（光標不在 Composer 卡片內時）。 - 需要原生模型槽位時，用 localStorage 逃生項切換爲左側 effort chip 模式。
適用場景與注意¶
適合需要在同一界面切換模型與 thinking effort、並希望 Auto 按回合失敗與任務重要性調節檔位的 DSH 用戶。也適合需要審計「每輪到底發了什麼 effort」的調試與復盤場景。
插件以當前 DSH 進程權限運行；安裝前請閱讀倉庫源碼與 MIT 許可證，自行確認 link 路徑與 profile 配置。DSH 生態奉行「一切皆插件」；社區目錄 SkillHub 插件頁 爲獨立站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。
結尾¶
dsh-thinking-effort-autoswitcher 把 Composer 模型選擇與 effort 合成一個選擇器，用 Host 側評分驅動 Auto，並用請求頭事件還原每輪真實 effort。更多細節與截圖見 GitHub 倉庫 與 SkillHub 目錄頁。
