# dsh-auto-model-router

**Repository Path**: bm999/dsh-auto-model-router

## Basic Information

- **Project Name**: dsh-auto-model-router
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-08-15
- **Last Updated**: 2026-08-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# dsh-auto-model-router

DSH（DeepSeek Harness）cordis 插件：按任务复杂度在 `deepseek-v4-flash`（基线）与 `deepseek-v4-pro`（升级）之间**自动路由**，只升不降，绝不回合中途切换模型。

## 效果

- 简单问题（寒暄/单点问答/短消息）→ **flash**（便宜、快）
- 复杂任务（代码/架构/重构/长任务/关键词命中）→ **自动升 pro**（不干砸重活）
- 拿不准的"中间态"消息 → 让 flash 分类器确认一次（3s 超时兜底，失败=不升级）
- 你手动 `/model` 选 pro → **永远终局**，插件绝不覆盖
- 路由决策全自动，回合内锁定，重启/恢复后可重放

## 安装

```bash
# 1. 装进 web profile（自动注册，无需改任何配置文件）
dsh plugin --profile web add <本目录路径或 git 地址>

# 2. 激活前置：把默认模型改成 flash（任选其一）
#    a) 界面上用 /model 选一次 DeepSeek-V4-Flash
#    b) 或编辑 ~/.dsh/settings.yaml：
agent-default-model:
  provider: deepseek-official
  model: deepseek-v4-flash
  reasoningEffort: off

# 3. 重启 dsh web
```

卸载/更新：`dsh plugin --profile web remove|update dsh-auto-model-router`。

> 本机注意：npm/pnpm 联网需 `NODE_OPTIONS=--use-system-ca`（本机 Node 自带 CA 证书过旧）。

## 配置（`~/.dsh/settings.yaml` 的 `auto-model-router` 段，热更新）

```yaml
auto-model-router:
  enabled: true                    # 总开关
  baseProvider: deepseek-official
  baseModel: deepseek-v4-flash     # 基线模型（插件只管理这一对的升级/回落）
  proModel: deepseek-v4-pro        # 升级目标
  upgradeReasoningEffort: high     # 升级到 pro 时的推理强度（off/high/max）
  classifierEnabled: true          # 中间态是否调用 flash 分类器
  classifierTimeoutMs: 3000
  lengthStrong: 400                # 去空白长度 ≥ 此值 → pro
  lengthWeak: 40                   # 去空白长度 ≤ 此值 → flash
  keywordsStrong: [重构, 架构, 设计, 排查, 分析, 审计, 优化, 测试, 实现, 开发, 修复, bug, 多文件, 批量, review, 迁移, 方案, implement, debug, refactor, migrate, migration, optimize, architecture, deploy, plugin]
```

## 原理（摘要）

两个 prepend 瀑布监听器 + 自有 sidecar（完整设计见 `DESIGN.md`，红队评审留痕见 `docs/red-team-review.md`）：

```
agent/pre-step（每回合第一步）→ 启发式分类 → 中间态问 flash → 决策落盘 sidecar
agent/request（prepend 最外层）→ 读决策：pro 且基线 flash → 升级；flash 且上回合系插件升级 → 回落
```

关键语义：

- **排序**：插件以 `{ prepend: true }` 注册在最外层；内置模型选择层（`installModelSelection`）恒在内层——插件返回值生效，且绝不覆盖你的手动选择（只认"默认模型=flash"时回落）。
- **痕迹 sidecar**：`~/.dsh/plugins/auto-model-router/<sessionId>.jsonl`（`withFileLock` 串行写 + 原子替换）。**绝不写 session 日志**——DSH 的事件类型是封闭白名单，写未知类型会让会话重启后无法加载。
- **可重放**：决策按 (sessionId, turn) 幂等重算，HMR/重启后回合内决策不变。
- **失败安全**：插件任何异常 → 透传原配置，主请求照常；下游异常原样传播。

## 已知边界（文档化）

1. `agentDefaultModel` 服务缺失的 profile（理论上）→ 只升级不回落。
2. 手动 `/model` 选 pro 时若"保存为默认"失败（低概率）→ 下一回合可能被回落覆盖；重启后此边界消失。
3. 分类器调用是**真实计费**但不进界面 token 统计（meter 只统计会话事件）；分类调用账本 = sidecar 中 `source: classifier` 的记录。
4. subagent/后台任务同样按各自消息自动路由（重活自动上 pro）。
5. 启发式是**强信号优先**：消息里带代码块（```）或命中强关键词就会判 pro，哪怕正文只是一句查询——这是有意为之（重活宁上 pro，不干砸），规则见 `lib/classify.js`。

## 验证与审计

```bash
node --test                                  # 单元测试（28 条）
node scripts/experiment.mjs <会话日志>        # 用真实消息评估启发式命中率
node scripts/inspect-session.mjs <日志>       # 解码会话日志，按回合打印实际模型
node scripts/summarize.mjs [sidecar目录]      # 汇总 sidecar：pro/flash 占比、分类器调用次数
node scripts/e2e-web.mjs <url> <cwd>          # 全自动 web 端到端（需测试实例）
node scripts/e2e-restart.mjs prepare|verify … # 跨重启回落验收
```

**路由审计**：sidecar 每条记录含 `{sessionId, turn, decision, source}`——对照 `inspect-session.mjs` 的每回合实际模型，即可人工复核每一次自动路由是否正确；误判的规则可随时在 settings 里调整（改完热更新生效）。

## 开发

```bash
pnpm install    # 本机需 NODE_OPTIONS=--use-system-ca
node --test
```

提交信息遵循项目仓库规范（中文、单变更集）。插件以 `link:` 方式装进 profile，改代码后重启 `dsh web` 即生效。