跳到主要内容
dsh marketplace

dsh-codebuddy-code

已验证

dsh-codebuddy-code · v0.5.0 · MIT

CodeBuddy LLM provider bundle for the DeepSeek Harness web GUI: registers the `codebuddy` provider route, its Models-page card, and its model picker entries, authenticating against the machine's CodeBuddy desktop-app login, with per-model measured image i

安装

dsh plugin add dsh-codebuddy-code

用 dsh --profile default --dump-config 确认 layer 已生效 —— 参见安装指南。

源码

标签

作者

说明文档

dsh-codebuddy-code

CodeBuddy LLM 提供商 bundle，为 DeepSeek Harness Web GUI 的 LLM 能力接入腾讯 CodeBuddy。它不是独立的聊天面板——而是把 CodeBuddy 作为模型提供商注册进 dsh 的 ctx.llm seam：web 模型设置里出现 CodeBuddy 提供商卡片，聊天框的模型选择器里可直接选到 CodeBuddy 的模型并用它对话。

它做什么

安装并重启后：

  • Settings → Models 出现一个 CodeBuddy 卡片（由 registerConfigurableProviders 提供），带设置表单、无凭据小圆点（因为 token 来自本机登录而非产品 API key）。
  • 聊天框模型选择器 列出 CodeBuddy 的模型，默认目录与 CodeBuddy CLI 的 cli agent 一致（glm-5.x、kimi-k3-1/kimi-k2.x、minimax-m3/minimax-m2.7、hy3、deepseek-v4-pro/deepseek-v4-flash、deepseek-v3-2-volc 等，可在 llm-codebuddy: 设置段的 models 里改），选中即可用 CodeBuddy 云接口对话。

Token 来源（每次请求按序解析）：

  1. 环境变量覆盖：CODEBUDDY_AUTH_TOKEN 或 CODEBUDDY_API_KEY。
  2. CodeBuddy 桌面端登录文件：%LOCALAPPDATA%\CodeBuddyExtension\Data\Public\auth\Tencent-Cloud.coding-copilot.info，带过期检查——请先用 CodeBuddy 桌面端（或 /login）完成登录。
  3. 仅当 CodeBuddy 未登录时，回退到 WorkBuddy 桌面端登录文件 %LOCALAPPDATA%\CodeBuddyExtension\Data\Public\auth\workbuddy-desktop.info（两者写入相同结构，均可通过设置覆盖路径）。

都不存在/过期时，请求以 LlmError: MISSING_CREDENTIAL 失败（不是插件加载失败），错误信息会列出每个候选被拒绝的原因。

请求走 POST https://copilot.tencent.com/v2/chat/completions，SSE 流式。地址可在配置里改。

目录结构

dsh-codebuddy-code/
├── package.json       # 声明 dsh.bundle + 对 in-closure 运行时包的依赖
├── cordis.patch.yml   # bundle 层：插入 llm-codebuddy 行
└── src/
    ├── index.js       # 插件入口：注册 provider、settings 段、session 解析
    ├── adapter.js     # fetch + SSE 适配器
    ├── serialize.js   # harness 消息 → CodeBuddy wire 请求
    ├── translate.js   # wire chunk → harness StreamChunk
    ├── sse.js         # SSE 解码
    └── types.js       # wire 格式说明

本包是 packages/llm/llm-codebuddy（workspace TypeScript，rc.5）的自包含 JS 移植，面向已安装的 dsh。若你从源码 checkout 跑 dsh，用 workspace 包即可；这里的内嵌版本与已安装 dsh 完全兼容，不需要发布或构建 workspace 包。

版本要求：dsh 0.2.0-rc.1（插件 0.5.x 起）。 版本线严格对应，不能混用：

插件 对应 dsh 原因
0.5.x 0.2.0-rc.1 插件兼容性门禁（peer 版本不匹配会整体跳过 bundle）；prepareCall 单代际绑定；file 块
0.4.x 0.1.7-alpha.1 工具结果是一等 role: 'tool' 消息；Config 必须全字段 volatile
0.3.x 0.1.6-alpha.1 tool-result 块 + installSection + 非 volatile Config

dsh 0.2.0-rc.1 有三处会影响本插件的破坏性变更：

  1. 新增插件兼容性门禁——这就是"更新 dsh 后 CodeBuddy 不见了"的真正原因。 dsh 在挂载前检查每个插件的 package.json：所有 @deepseek-ai/dsh / @deepseek-ai/dsh-* peer 都必须满足当前运行时版本（按 includePrerelease: true 判断），否则整个 bundle 被跳过——不报错、不崩溃，只是 CodeBuddy 卡片和模型选择器里的模型一起静默消失。0.4.1 声明的是 ^0.1.7-alpha.1，在 0.2.0-rc.1 上就是这样被跳过的。tests/runtime-compat.test.mjs 直接调用运行时自己的 evaluatePluginCompatibility 检查本包清单，以后再升级 dsh 会先在测试里失败，而不是在 GUI 里静默消失。
  2. 新增 prepareCall 单代际绑定 seam。 LlmRuntime.prepareCall() 调用 adapter.prepareCall(...)，并用它返回的那个 stream 派发，而不再调用 adapter.stream。继承的默认实现会把易变配置读两次（一次读元数据，一次在派发时读 endpoint / token），而 llm.prepareCall() 这两步之间恰好会写入请求头日志——本插件现在在 prepareCall 里冻结一份连接快照，模型元数据与派发共用同一代际；resolveModel / listModels 仍是各自取快照的独立查询。
  3. ContentBlockMap 新增 file 块。 运行时在适配器边界对所有路由统一调用 projectFilesToText，把文件投影成句柄文本（文件名、字节数、sha256、只读路径）；适配器因此不写 file 分支，若真有 file 块漏进来则按 UNSUPPORTED_CONTENT 明确拒绝，绝不拼成文本悄悄丢掉。

此外，dsh 0.1.7-alpha.1 的四处变更依然生效：

  1. 工具结果成为一等消息。 ContentBlockMap 里不再有 tool-result；createToolResultMessage 产生 { role: 'tool', toolCallId, isError?, content }。按旧词汇表解析会把工具消息当成 user 消息重发，且工具返回的图片被静默丢弃。
  2. SettingsForms.installSection 被移除。 插件 Config 现在来自模块导出的 Config，实时值来自 .volatile() 引用（Loader 就地提交、不重挂载），settings.configure({ auto: false }, ctx.fiber) 只声明页面策略。
  3. 非 volatile 字段无法配置。 SettingsForms.write() 对没有 volatile 字段的条目直接抛 Plugin entry "X" has no volatile fields，且拒绝任何非 volatile 路径——不升级的插件在 Models 页面上存不进任何设置。
  4. contentHasImage / visitImageBlocks 变成扁平遍历，与第 1 点配套；按嵌套块递归会与 requiredImageOffload 的计数不一致。

依赖侧同样要跟上：@deepseek-ai/schemastery 需 ^3.18.4（3.18.2 没有 .volatile()），所有 dsh peer 对齐 ^0.2.0-rc.1，@deepseek-ai/cordis 对齐 ^4.0.4。旧版插件在这种 dsh 上的表现：

dsh: skipping profile bundle "dsh-codebuddy-code": Error: Plugin [email protected] is
incompatible with dsh 0.2.0-rc.1: peerDependencies {"@deepseek-ai/dsh-llm":"^0.1.7-alpha.1", ...}
TypeError: z.object(...).volatile is not a function          # schemastery 3.18.2
Error: Plugin entry "llm-codebuddy" has no volatile fields   # 非 volatile Config

升级方式见下方「安装」。

安装

需要一个已初始化的 web profile。从 npm 安装（已发布）：

dsh plugin --profile web add dsh-codebuddy-code

然后重启 dsh web 并打开 GUI。

dsh plugin --profile web remove dsh-codebuddy-code 同时移除依赖与 bundle 层。

开发者：打包为 tgz（可选）

普通用户无需这一步——直接 dsh plugin --profile web add dsh-codebuddy-code 从 npm 安装即可。仅当你在本地开发、需要手动打包时：

cd plugins/dsh-codebuddy-code
npm pack
# 生成 dsh-codebuddy-code-0.5.0.tgz

该包所有依赖（@deepseek-ai/dsh-llm、@deepseek-ai/dsh-attachment、@deepseek-ai/dsh-settings、@deepseek-ai/dsh-timeout、@deepseek-ai/dsh-invariants、@deepseek-ai/cordis、@deepseek-ai/schemastery、eventsource-parser）都已在已安装 dsh 的 profile 依赖闭包 / module fallback 里，bundle 以 peer 直接依赖的形式解析到同一实例，无需额外 pnpm install。

已装过旧版时必须带版本号升级：profile 的 package.json 按路径钉住 tgz，版本号不变时 pnpm 会继续使用已解包的旧副本。升级后重启 dsh web：

cd plugins/dsh-codebuddy-code && npm pack                                  # 0.5.0
dsh plugin --profile web add D:\path\to\dsh-codebuddy-code-0.5.0.tgz

离线回归测试要在已安装的 profile 副本里跑（peer 依赖只能靠 profile 的 module fallback 解析）：

cd $DSH_HOME/profiles/web/node_modules/dsh-codebuddy-code && npm test   # 两个套件都跑

配置

Settings → CodeBuddy 同名的 llm-codebuddy: settings 段（$DSH_HOME/settings.yaml，改动即时生效、无需重启）：

llm-codebuddy:
  endpoint: https://copilot.tencent.com/v2/chat/completions   # 可选
  tokenPath: C:\Users\you\AppData\Local\CodeBuddyExtension\Data\Public\auth\Tencent-Cloud.coding-copilot.info  # 可选
  workbuddyTokenPath: C:\Users\you\AppData\Local\CodeBuddyExtension\Data\Public\auth\workbuddy-desktop.info  # 可选，CodeBuddy 未登录时回退
  thinking: enabled                  # enabled | disabled（默认 disabled）
  reasoningEffort: off               # off | high | max（默认 off）
  maxTokens: 384000                  # 单次输出上限，默认 384000（384K）
  defaultContextWindow: 1000000      # 默认 1000000
  defaultInput:                      # 给「未声明 inputModalities」的模型用的模态兜底（默认 [text]）
    - text
    - image
  imagePixelBudget: 640000           # 单张请求图片的总像素上限（默认 640000）
  imageMaxBytes: 1048576             # 单张请求图片的编码字节目标（默认 1 MiB）
  models:
    - id: hy3
      name: CodeBuddy-Hy3
      # 每模型图片能力；省略即继承 defaultInput
      # inputModalities: [text, image]
      # imagePixelBudget: 640000
      # imageMaxBytes: 1048576
    - id: glm-5.2
      name: CodeBuddy-GLM-5.2
    - id: glm-5.1
      name: CodeBuddy-GLM-5.1
    - id: glm-5.0
      name: CodeBuddy-GLM-5.0
    - id: glm-5.0-turbo
      name: CodeBuddy-GLM-5.0-Turbo
    - id: glm-5v-turbo
      name: CodeBuddy-GLM-5V-Turbo
    - id: glm-4.7
      name: CodeBuddy-GLM-4.7
    - id: minimax-m3
      name: CodeBuddy-MiniMax-M3
    - id: minimax-m2.7
      name: CodeBuddy-MiniMax-M2.7
    - id: kimi-k3-1
      name: CodeBuddy-Kimi-K3
    - id: kimi-k2.7
      name: CodeBuddy-Kimi-K2.7
    - id: kimi-k2.6
      name: CodeBuddy-Kimi-K2.6
    - id: kimi-k2.5
      name: CodeBuddy-Kimi-K2.5
    - id: deepseek-v4-pro
      name: CodeBuddy-V4-Pro
    - id: deepseek-v4-flash
      name: CodeBuddy-V4-Flash
    - id: deepseek-v3-2-volc
      name: CodeBuddy-V3.2-Volc
  streamIdleTimeoutMs: 300000        # 默认 300000
  retryPolicy: {}                    # 可选

验证可用

  1. 先确认 CodeBuddy 桌面端已登录（%LOCALAPPDATA%\CodeBuddyExtension\Data\Public\auth\Tencent-Cloud.coding-copilot.info 存在且有 auth.accessToken）；未登录时插件会回退到 WorkBuddy 登录文件。
  2. 重启 dsh web，打开 Settings → Models，应看到 CodeBuddy 卡片。
  3. 回到聊天框，点模型选择器，选 CodeBuddy 下某个模型，发一条消息。

已知限制

  • 网关只会在一次工具调用的第一个 SSE delta 里携带 function.name，后续 delta 的 name 是空字符串 ""。适配器的 translate 只在 name 非空时覆盖已记录的调用名（否则空值会把正确名称冲掉，产生 unknown tool ""，且第二轮把 name: "" 发回时网关返回 HTTP 400 model_param_invalid — "the request parameters were rejected by the model provider"）。不要改回「只要 name !== undefined 就覆盖」。
  • 网关安全策略会拦截广告 deepseek-harness 客户端的 user-agent（HTTP 400 code 11128，request illegal / "blocked by security policy"）。适配器用中性的 user-agent: codebuddy-dsh 发送请求——不要改回 dsh 的归属 attributionHeaders()，否则 CodeBuddy 网关会拒绝所有请求。
  • 图片输入按模型区分，且能力是实测的、不是按名字猜的。网关对所有模型都接受 OpenAI image_url 图片块——所以返回 200 不代表模型真的能看到图：纯文本模型会一本正经地编造一段描述。能力写在目录的每模型 inputModalities 字段里，由适配器把关（报错形如 CodeBuddy model "X" is not configured to accept image input）。
  • 实测结论与直觉相反：这个网关上「能看图」是常态，「纯文本」才是例外，所以目录用的是一份很短的 TEXT_ONLY_MODEL_IDS 黑名单。唯一的例外是 glm-5v-turbo——名字里唯一带 "V"（视觉）的那个模型，恰恰是唯一不能看图的，它回答 "I am unable to view or analyze images"。想看全部实测结果或新增模型，运行 node scripts/vision-probe.mjs --trials=3。
  • 探测脚本有两处「踩过坑」的设计，改动前请注意：①每轮打乱四象限布局并按位置判分——早先固定问「红绿蓝黄」，纯文本模型直接照猜这个标准顺序，好几个对照组盲猜 4/4；②**max_tokens 给足（400）**——有些模型即使关闭 thinking 也会先吐一大段 reasoning_content，上限太小会把真正的答案截成空字符串，导致有视觉的模型被误判成纯文本。
  • 图片只允许出现在 user 消息里；出现在 system/assistant 消息会以 UNSUPPORTED_CONTENT 明确拒绝，而不会被文本拼接悄悄丢掉。
  • 请求图片超限时，适配器不自己丢图，而是要求会话级「持久裁剪」。 超出预算（累计 128 MiB base64 / 600 张）时适配器抛 IMAGE_OFFLOAD_REQUIRED（带 offloadImages 计数），由 dsh 的 dsh-compaction-image-offload 在会话上追加一条 image/offload 决定并重试；重试时 projectOffloadedImages 把这些图片换成占位文本（image omitted to fit request image limits），此后所有路由与历史重放都一致。不要改回「适配器在单次请求里自己裁剪」——那是 dsh 0.1.5 的旧语义，裁剪只存在于那一次请求里，会话日志没有记录，重放时两边不一致。
  • reasoning_effort: 'off' 是合法 harness 值，但被网关以 HTTP 400 拒绝，故适配器把 off 映射为 thinking: { type: 'disabled' }，从不发送该字段。
  • 无 stop 语义差异遵循 OpenAI 兼容；stream_options 不发（网关在 finish chunk 上已附 usage）。
  • 推理内容只在带工具调用的轮次被回放为 reasoning_content（与 DeepSeek 思维模式一致）。

结构与来源

源码是 packages/llm/llm-codebuddy 的 JS 移植（该 workspace 包仍是源码 checkout 下的首选实现）。二者共享同一契约：provider route codebuddy、settings namespace llm-codebuddy、同一套 request/serialize/translate 逻辑。