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dsh-commandcode-provider

Mars-Sea/dsh-commandcode-provider

非官方 Command Code 模型接入插件：注册 `commandcode` 路由，带实时模型目录与推理强度支持。

20719TypeScriptMIT源码开源推广 · Command Code 接入

安装

把 dsh-commandcode-provider 装进 DeepSeek Harness

npm 方式

直接拉已发布的 tarball，不用克隆整个仓库，也不需要额外配置。如果你用的是别的 profile，把 `web` 换成对应的名字。

GitHub 方式 · npm 包

从 GitHub 装会执行项目自己的构建脚本，而 pnpm 默认拦着不让跑——先跑一次这条命令，pnpm 会打印出要加到 ~/.dsh/profiles/web/pnpm-workspace.yaml 里 `allowBuilds` 下面的那个 key。

我们跑过之后

我们跑过，装得上

这里每条命令都在一次性容器里、对着干净 profile 真跑过，结果取自 harness 自己的记录，不是读源码猜的。 最近一次 11 天前.

挂进你的 README

实测可装 — dshmarketplace

给维护者的：badge 取这条 listing 最近一次 sandbox 实测的结果，重跑之后它自己会变，读者点开就是这页的完整记录。

安装前须知

装 dsh-commandcode-provider 之前，先看这几条

  • 源码在这里： Mars-Sea/dsh-commandcode-provider——已进入社区精选库，DSH 自带的插件市场就是从这儿装的。
  • 开源协议：MIT。
  • 自动识别到：终端执行。授权之前请先读一遍源码。
  • 被收录在这里不代表通过了安全审计。插件是带着你 agent 的权限在跑。

AI 锐评

是什么 — 这是一个注册 Command Code LLM 提供程序的 DeepSeek Harness 插件。它添加了 live model catalog 和 reasoning-effort 支持。

谁该装 — 在使用 DeepSeek Harness web 或终端 profile 执行命令代码 LLM 任务时，需要 live model catalog 和 reasoning-effort 支持的用户适合安装此插件。 如果工作不依赖 Command Code LLM 提供程序，此插件不适用。

注意 — 安装后需要在 profile 中配置 API key。 实测通过：在全新 profile 里装上并被 harness 注册进 profile。 静态检查显示会执行 shell 命令。

锐评 — 我将安装它，因为它支持多账号自动轮换，当使用限额达到时自动切换。

grok-4.6 写的，只当参考，不当结论。里面说装得上或装不上，是在干净 profile 里真跑过的；其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。

dsh-commandcode-provider 是做什么的

Geometric data, credentials and image fragments converge through a conduit into one output beam.

dsh-commandcode-provider 是一个 DeepSeek Harness 插件，把 Command Code 接入 agent，提供名为 commandcode 的模型路由。它将请求转换为 Command Code Provider API 的 POST /alpha/generate，并通过 GET {apiBase}/provider/v1/models 获取实时模型目录，缓存到 ~/.commandcode/models-cache.json。插件还提供 Settings → Command Code 页面，可设置 API key、API base、working directory、request timeout 和 stream timeout；API key 由 DSH credentials service 保存，连接配置写入 llm-commandcode，下一次请求即可生效。

凭据按 config.apiKey、apiKeyEnv（默认 COMMANDCODE_API_KEY）、启动环境变量、~/.commandcode/auth.json 的顺序查找。模型选择器会显示 plan、deal、Image 和上下文窗口，并支持目录声明的 reasoning effort；Vision 模型的图片通过 DSH attachment service 发送，纯文本模型会返回 UNSUPPORTED_CONTENT。

它适合已有 Command Code account 和 API key 或 subscription、需要在 agent 中使用其模型的开发者。由于这是非官方接入，依赖逆向得到的 API；需要官方集成、无法接受 Command Code 账户要求，或不希望使用该 API 的场景不适合安装。官方 CLI 还要求 Node.js 22+，并且项目不隶属于 Command Code, Inc.

dsh-commandcode-provider 的文档

配置

插件提供 Settings → Command Code 页面。连接字段写入 llm-commandcode，下一次请求生效，无需重启。

配置 说明
apiKey 直接填写 API key
apiKeyEnv 凭据引用，默认 COMMANDCODE_API_KEY
API base Command Code API 地址
Working directory 请求使用的工作目录
Request timeout 请求超时
Stream timeout 流式请求超时

模型目录来自 GET {apiBase}/provider/v1/models，缓存文件为 ~/.commandcode/models-cache.json。

命令与凭据

安装官方 CLI 使用 npm i -g command-code@latest，要求 Node.js 22+。macOS/Linux 使用 cmd login，原生 Windows 使用 cmdc login。浏览器认证后，key 写入 ~/.commandcode/auth.json。也可在 Command Code Studio 创建 key，填入 Settings → Command Code，或设置 COMMANDCODE_API_KEY。

凭据查找顺序为 config.apiKey、apiKeyEnv、启动环境、~/.commandcode/auth.json。

行为说明

commandcode 路由把请求发送到 POST /alpha/generate。模型目录显示最低 plan、有效 deal 或 FREE、Vision 模型的 Image 标记，以及 1M、256K 或 262K 上下文大小，并按 Go、GOAT、Pro、Provider/Max 排序。

目录声明支持的模型提供 reasoning effort。未声明 effort 的 reasoning 模型仍会自动思考。Vision 模型的图片通过 DSH attachment service 发送；纯文本模型收到图片时返回 UNSUPPORTED_CONTENT。

已知限制

这是非官方社区接入，需要 Command Code account 及 API key 或 subscription，且须遵守 Command Code 条款。项目不隶属于 Command Code, Inc.。

根据项目自己的文档整理，会跟着上游更新。两边对不上时以源码仓库为准—— 去 GitHub 看原始 README

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是什么 — 插件通过订阅登录 DeepSeek Harness，支持 ChatGPT Codex、Claude、Grok 和 GitHub Copilot 模型与工具，无需 API key。

谁该装 — 在使用 DeepSeek Harness 进行复杂推理任务时已有 Claude Pro 订阅的用户可以安装此插件。 如果你使用开源模型或非订阅 LLM 提供商，则可选择其他集成方式。

注意 — 沙箱测试通过，在全新 profile 安装后被 harness 注册正常运行。插件启用时需要提供 API key 或 token。Claude 支持从 Claude Code 会话导入凭证或通过 OAuth 登录。

锐评 — 我会安装它，因为它允许在模型选择器中直接使用这些订阅模型，而无需管理 API 令牌。

grok-4.6 写的，只当参考，不当结论。里面说装得上或装不上，是在干净 profile 里真跑过的；其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。去看源码
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是什么 — 将 WorkBuddy 桌面 App 模型接入 DeepSeek Harness，在 DSH 对话窗口零配置调用，支持国内版和国际版模型分组并存。

谁该装 — 如果你在使用 DeepSeek Harness DSH 聊天时想调用 WorkBuddy GLM-5.3 等模型，而桌面端已登录 WorkBuddy App，可以直接调用。想只用本地模型或无需桌面 App 登录的用户无需装。

注意 — 沙箱实测在全新 profile 里成功注册并启用，没发现明显的坑。会执行 shell 命令是静态检查提示。检测推理档位会发送少量请求，可能消耗积分。

锐评 — 我会装它，因为它让 WorkBuddy 模型在 DSH 聊天里零配置可用，但前提是已有 WorkBuddy 桌面 App 登录。

grok-4.6 写的，只当参考，不当结论。里面说装得上或装不上，是在干净 profile 里真跑过的；其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。去看源码
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谁该装 — 使用OpenAI Codex、Claude Code或Copilot等AI代理打开拉取请求时，需要自动质量检查以阻挡常见残留。优先手动审查流程的用户可从另一个角度完全依赖自身质量标准来处理PR。

注意 — 沙箱测试确认安装成功作为普通依赖而非profile layer，未发现其他明显问题。

锐评 — 我会安装它，因为它能针对AI代理PR在具体文件行添加注解检查，但前提是现有workflow已配置statuses和checks权限。

grok-4.6 写的，只当参考，不当结论。里面说装得上或装不上，是在干净 profile 里真跑过的；其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。去看源码
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