🧭 dsh-effort-router

给 DeepSeek Harness 装一个"按题目难度自动换模型"的路由器。 简单问题走便宜快模型，难题才叫强模型；规则判定 零 token，只有判不准的灰区才问一次小模型。 发送前会把本轮计划同步到输入框那个模型框，所以座位显示的就是这一轮真正会用的模型。

English summary ↓ · 更新日志 · License: MIT

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这是什么？

这是一个 DSH 插件（DeepSeek Harness plugin），包名 dsh-effort-router。DSH 的插件就是普通的 npm 包，通过 package.json 里的 dsh 字段向宿主声明自己：

{
  "name": "dsh-effort-router",
  "dsh": {
    "bundle": { "patch": "./cordis.patch.yml" },   // 往宿主插件树里插一行：{ id: model-router, name: dsh-effort-router }
    "client": { "platform": "web", "inject": [...] } // 另半个自己在浏览器里跑（输入框开关、设置面板）
  }
}

安装到某个 profile 之后，它会挂在 agent/request 这条请求水路上，在每次真正调用模型之前决定这一轮用哪个 provider / 模型 / 思考强度。

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关于名字（重要）

这个插件叫 dsh-effort-router，中文名仍是「模型分流」。原因很直白：npm 上的 dsh-model-router 是别人的包（thedeveloper256，已发到 0.7.0，是「角色制路由」，与本项目无关）。npm 不允许重名发布，所以：

• 不要执行 dsh plugin add dsh-model-router —— 那会装上别人的插件；
• 用 tarball（dsh plugin add /path/to/dsh-effort-router-0.3.0.tgz）或从本仓库安装；
• GitHub 仓库名保留 dsh-model-router（改名可选，不影响使用）。

本插件的内部标识保持原样：HTTP 前缀 /api/model-router、插件树 entry id model-router、设置页 tab id。只有包名变了。

它解决什么问题

你的痛点	手动做法	这个插件
问个「1+1」也烧着最贵的模型	每次手动切	自动判 simple → 便宜快模型 + 低思考强度
全程用便宜模型，难题质量掉	猜什么时候该切	自动判 hard → 强模型 + MAX 思考强度
贴一张报错截图，模型不会看图	先手动换 vision 模型	图片档独立成档，思考强度按难度给（low/high/max）
切来切去很烦，还怕改了自己的设置	—	每轮请求级覆盖：不动你的会话选择、不动你的全局默认模型

一句话：把"该用多贵的脑子"这件事自动化，且不留下副作用。

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30 秒上手

# 从 tarball 安装（把路径换成你下载到的文件）
dsh plugin --profile web add /path/to/dsh-effort-router-0.3.0.tgz

# 或从源码目录安装
dsh plugin --profile web add /path/to/dsh-effort-router

然后 重启宿主（host 半边是 Node 进程加载的，必须重启；client 半边只需刷新页面）。

开机后你会看到：

• 输入框右侧多了一个开关：🧭 分流：开 / 关 —— 点一下即时生效，不用进设置、不用找保存按钮；
• 输入框下方多了一行读数带：🧭 本轮实际 deepseek-v4-flash@high · 档位 standard；
• 设置 → 插件 → 🧭 模型分流 里有完整面板：分档映射、图片档强度、灰区判定、分类测试、最近决策。

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工作原理

四个档位

档位	何时命中	默认目标（按你的模型目录自动选）
① simple	闲聊、单点问答、小改动	便宜快模型 @ low
② standard	常规问答（规则判不准时交给小模型裁定）	便宜快模型 @ high
③ hard	原理/机制/架构/多步/长文/代码块	强模型 @ max
④ vision	本轮带图	能收图的模型，强度按难度 low / high / max

档位映射可以完全手写覆盖（面板下拉选），留空即用"自动推荐"。

判定规则（零 token）

加分（越难越高）

信号	权重
为什么 / 原理 / 本质 / 深层 / 底层 / 机制 / 论证 / 证明	+2
架构 / 设计 / 重构 / 迁移 / 优化 / 调优 / 方案 / 对比 / 取舍 / 选型	+2
并发 / 分布式 / 一致性 / 事务 / 缓存 / 索引 / 性能 / 安全 / 漏洞	+2
代码块 ```	+2
帮我做 / 实现一个 / 开发一个 / 搭建 / 集成 / 部署一整套	+2
多个 / 分步 / 先…再…最后 / 步骤 / 流程 / 全流程 / 端到端	+1
文本 >800 字 → +2；>300 字 → +1	—

减分（越像小事越低）：以 你好/在吗/谢谢/好的/ok/hi 开头 −3；是什么/多少/几/谁/哪里/哪年 −1；改一下/换成/删掉/加上/重命名 −1；短于 30 字 −1；≤16 字且非疑问句再 −1。

图片信号：带图 + 配文含 报错/日志/代码/修复/排查/定位/500 等 +2；多张图 +1；只有图没配文 +1（不会再被当成"小事"）。

合计 ≥3 → hard，≤−2 → simple，其余 standard。

灰区判定（判不准时才花一次小调用）

规则落在 standard 这个最不可靠的中间带时，插件会把这一轮交给一个便宜模型判一次难度（maxTokens: 8、4 秒超时、失败即退回规则）。明显简单和明显困难的轮次一次调用都不花——所以像「为什么这段会内存泄漏？setInterval(()=>{},100)」这种"差 1 分"的句子，也能自己走到 MAX，不需要你维护任何关键词表。

每轮请求级覆盖

你发消息 ──> 客户端（开关 / 计划同步 / 读数带）
                 │
                 ▼
           宿主 agent/request 水路
                 │  ① 分类：规则 →（灰区）小模型
                 │  ② 记忆：手选？我们设过的？会话开局？
                 │  ③ 覆盖这一次请求的 provider/model/reasoningEffort
                 ▼
             实际模型调用（你的会话选择不变）

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开关与取舍（重要，请先读这段）

开关	默认	作用	代价
启用自动分流	开	总开关。关掉后宿主直接放行，完全不碰任何东西	—
尊重手动选择	开	你手动在座位上选过的模型，插件让开（决策日志里记 skip:manual）	—
记录决策日志	开	每次判定写一行 JSONL	极小磁盘
灰区判定	开	见上，让"不靠关键词"成为可能	standard 轮多一次小调用（约 8 token 输出）
座位同步	无开关，始终生效	发送前把本轮计划写进会话选择：座位框显示的就是本轮真正要用的模型，带图轮自动落到图片档（所以文本模型会话也能直接发图）	每轮一次会话选择写入——座位会跟着计划走，这正是设计目标；全局默认模型先读走再写回，不会被动

几个开关点一下立即生效（立即写盘 + 让宿主的计划缓存失效），不需要滚到面板底部再点保存。

座位 = 本轮实际（这是设计，不是巧合）

模型座位渲染的是会话选择，而分流是每轮请求级决定的。为了不让两者打架，插件在每次发送前多做一步：

你按下发送
   │
   ├─ POST /api/model-router/preview   本轮的文字 + 图片张数（与正式判定同一套代码路径）
   │     返回：目标模型@强度，以及"这是不是你自己手选过的"
   ├─ 你没手选过 → 把目标写进会话选择（座位随之刷新）
   │     写之前先读走你的全局默认模型，写之后立刻还回去
   └─ 真正发送（宿主的请求水路再确认一次同样的目标）

三条性质因此同时成立：

1. 座位 = 本轮实际：输入框里显示什么模型，这一轮就真的用什么模型；
2. 带图轮自动落到图片档：计划本身就是 vision 目标，harness 的图片准入检查自然通过（不再需要单独的"带图自动切"开关）；
3. 你手选的模型绝不会被覆盖：预览返回 manual 标志时客户端原地不动，宿主也在同一轮跳过它，并在决策日志里记 skip:manual。

输入框下方那行读数带保留——它额外显示档位（simple/standard/hard/vision），与座位同源，不会再互相矛盾。

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面板一览

设置 → 插件 → 🧭 模型分流

• 📡 最近一次实际请求：档位 / 难度 / 领域 / 实际模型 / 你的输入（每 5 秒刷新，只读）
• 开关：启用 / 尊重手动选择 / 记录日志 / 带图自动切模型 / 灰区判定
• 分档映射：四个档位分别用哪个厂商、哪个模型、什么思考强度（留空＝自动推荐）
• 图片档的思考强度：简单 / 常规 / 困难 三档分别给 low / high / max
• 强制关键词（可选，默认空）：命中即强制某档，完全绕开打分
• 分类测试：输入一句话 + 选配图张数（0/1/2），立刻看到判定与目标模型——不用真传图
• 最近决策：时间 / 档位 / 难度·领域 / 判定依据 / 路由（from → to）/ 你的输入

HTTP API（面板用的那几个，可脚本调用）

curl -s localhost:3080/api/model-router/state           # 配置 + 目录 + 上次决策 + 运行中代码指纹
curl -s -X POST localhost:3080/api/model-router/preview \
     -H 'content-type: application/json' \
     -d '{"text":"这个报错怎么解决","imageCount":1}'      # 只判定，不调用模型
curl -s localhost:3080/api/model-router/log?limit=30     # 最近决策
curl -s -X POST localhost:3080/api/model-router/config \
     -H 'content-type: application/json' -d '{"enabled":false}'   # 即时改配置

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排查：这次改动到底要重启还是刷新？

插件分两半，规则完全不同：

改的地方	生效方式
lib/*.js（host 半边：路由、分类、API）	必须重启宿主（Node 进程内存里的旧代码）
lib/client.js（client 半边：开关、面板、读数带）	刷新浏览器页面即可（服务端每次从磁盘读、no-cache）
storages/dsh-effort-router/config.json（档位、开关）	都不用，点面板即存即生效

自带一个自检脚本，让运行中的宿主自己报出它加载的是哪份代码：

node tools/check-reload.mjs                 # 默认检查 web profile 的安装目录
node tools/check-reload.mjs --src .         # 顺便比一下源码与安装副本是否一致

退出码：0 什么都不用做 · 1 需要重启宿主 · 2 安装目录不对 · 3 连不上宿主 · 4 源码还没装进 profile。

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开发

npm run build     # 用 esbuild 把 src/client/index.jsx 打成 lib/client.js（host 半边不需要构建）
npm test          # 27 个用例：判定规则 / 图片阶梯 / 灰区判定 / 开关与手选 / 图片守卫 / 座位同步 / HTTP API

目录：

lib/                host 半边（Node）：index.js 挂水路，router.js 分档，classify.js 规则，
                    judge.js 灰区小模型，config.js 配置，api.js HTTP 面板接口
src/client/         client 半边源码（React 设置面板 + 输入框开关 + 读数带）
lib/client.js       上面这份的构建产物（浏览器加载）
tools/check-reload  「要不要重启」自检
cordis.patch.yml    往宿主插件树插入自己那一行

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已知限制

• 每轮只判一次：判定发生在该轮第一个请求上，之后同轮不会重判。
• 只看本轮文本：不读历史，所以"接着上面那个问题"这类指代型追问可能只拿到 standard——补一句带信号的说明即可。
• 带图自动切模型默认关，原因见上文取舍表。
• 座位同步会让座位随每轮计划移动；若你希望座位固定在自己选的模型上，在座位上手动选一次即可——之后插件会让开（skip:manual）。

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English summary

dsh-effort-router is a DeepSeek Harness plugin that routes each request (not the session) to the cheapest model that can still do the job:

• Zero-token rule classifier with four tiers — simple / standard / hard / vision.
• Gray-zone judge: only when the rules land on the ambiguous middle band, one 8-token call to a cheap model decides — no keyword whitelists to maintain.
• Vision tier ladder: one image model, effort scaled by difficulty (low/high/max), so a holiday photo and a stack-trace screenshot stop sharing one level.
• The composer seat equals reality: before every send the client applies the turn plan to the session selection — reading and restoring your global default model around it — so the model box shows what the turn will really use, and image turns reach the vision model without a separate guard. A model you picked by hand is never overridden (logged as skip:manual).
• Instant switches: an on/off button right in the composer, applied on the very next turn.

Install: dsh plugin --profile web add dsh-effort-router-0.3.0.tgz, then restart the host. MIT licensed.