Electricitysheep/dsh-tool-turbo

为 DeepSeek Harness (dsh) 按轮次自动调节 reasoning_effort，缩短工具调用延迟。

在多步工具链任务中，模型在每一次工具调用前都会重新思考——而这个思考过程占据了绝大部分墙钟时间（一个 50 步的 agent 任务可能在工具之间花费数分钟思考）。dsh-tool-turbo 观察当前步骤最近的工具调用，向下一次模型请求注入"尽可能低的合理推理档位"；一旦任务变重，再自动升回。

工作原理

DeepSeek API 提供三档 reasoning_effort（low / high / max，2026-08-13 上线）。dsh 在每一步都会通过 agent/request waterfall 重新解析请求配置（见 packages/core/agent-loop/src/agent.ts——"plugins propose the next request config"）。dsh-tool-turbo 接入该 waterfall：

1. 观察：从会话中读取当前步骤最近的 tool/call 记录。
2. 决策：简单、确定性工具（write、read、grep、glob、bash、fs_* 等）且载荷小 → low；混合/重负载 → high；超大载荷 → max（可选开启）。
3. 注入：将决策写入该步骤下一次模型调用的 agent/request 配置。

长工具链保持"廉价轮次保持廉价"，同时绝不让困难轮次缺少推理。

安装

# 1. 克隆并安装
git clone https://github.com/Electricitysheep/dsh-tool-turbo.git
cd dsh-tool-turbo && npm install

# 2. 注册进你的 dsh profile（以 web 为例，任意 profile 均可）
#    ~/.dsh/profiles/web/package.json dependencies 增加：
#      "dsh-tool-turbo": "link:<dsh-tool-turbo 的绝对路径>"
#    ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml：
#      - insert:
#          - id: tool-turbo
#            name: dsh-tool-turbo
cd ~/.dsh/profiles/web && pnpm install

# 3. 重启 dsh web
dsh web

验证

• 真实 dsh 实例中注入器生效（实际运行的日志）：

[tool-turbo] agent/request: baseline=high calls=[]                    => reasoningEffort=high
[tool-turbo] agent/request: baseline=high calls=[{"name":"write",…}] => reasoningEffort=low

• 6/6 单元测试覆盖策略（decideEffort）：全新提示保持基线档、简单工具链降至 low、降档尊重用户开关、超大载荷升至 max（可选）、混合工具升至 high。
• tsc --noEmit 通过。

决策策略（纯函数，可测试）

最近的工具调用	决策
无（全新提示）	保持用户选择的档位
≥75% 简单工具、小载荷、允许降档	low
混合 / 重工具	high（允许升级时）
超大载荷、允许升级	max
其他	保持用户选择的档位

开关（settings 命名空间规划中）：allowDowngrade（默认开）、allowUpgrade（默认关——max 保持保守）、baseline（默认 high）。

路线图

• 决策核心 + waterfall 注入
• 每次工具耗时遥测（host 日志）
• settings 命名空间（dsh-settings）控制开关
• 工具耗时在 UI / agent 上下文呈现
• 多 profile 安装文档（headless / tui）

许可

MIT