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模型与 MCP 渠道适配

workbuddy-dsh-plugin

aybrt/workbuddy-dsh-plugin

WorkBuddy (CodeBuddy Code ???) ???? DeepSeek Harness:?? OpenAI ???? + pi-ai provider ?? + ?????

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更新: 2 天前

PROJECT TOPICS

项目标签

agent bridge codebuddy deepseek-harness dsh-plugin openai-compatible plugin workbuddy

INSTALL REFERENCE

安装参考

未验证

dsh plugin --profile web add github:aybrt/workbuddy-dsh-plugin

在 DSH 中安装

该命令指向仓库当前默认分支；尚无绑定当前 commit 的完整验证结果。

PROJECT README

README

workbuddy-dsh-plugin — WorkBuddy 模型接入 DeepSeek Harness

WorkBuddy 即腾讯 CodeBuddy Code 桌面版（Electron，C:\Program Files\WorkBuddy，配置 %USERPROFILE%\.workbuddy\）。它的云端模型（glm-5.2 / kimi-k3-1 / deepseek-v4-flash / minimax-m3 / hunyuan 系列等 40+ 个）走腾讯网关 https://copilot.tencent.com + SSO 鉴权， 无法用 API Key 直连——本插件通过 WorkBuddy 自己的 agent 引擎（codebuddy CLI）来调用它们，并注册为 DSH 可用模型。不涉及手机、不涉及 API Key。

原理

DSH (pi-ai provider "workbuddy")
  │  OpenAI 兼容  POST /v1/chat/completions（流式/非流式）
  ▼
bridge/server.js（127.0.0.1:8096）
  │  生成参数并 spawn
  ▼
node …\cli\dist\codebuddy.js -p --model <id> --output-format stream-json --tools "Read,Grep,Glob"
  ▼
WorkBuddy agent 引擎（复用已登录的腾讯 SSO 会话；模型在引擎内部解析执行）

文件

文件	作用
`install.mjs`	读 `product.json` + `~/.workbuddy/models.json`，生成模型表并注册到 pi-ai 与 DSH settings.yaml
`bridge/server.js`	桥接：OpenAI 兼容 ↔ codebuddy CLI（SSE 流式翻译）
`bridge/workbuddy-models.json`	生成的模型表（install.mjs 产出）
`manager.mjs`	常驻管理器（推荐）：自动杀旧进程 → 选空闲端口 → 同步 settings → 起桥接 → 看门狗自动重启
`start.cmd`	双击启动管理器（隐藏窗口）
`setup.ps1`	旧版一键脚本（保留备用）

使用（全自动，推荐）

双击 workbuddy-plugin\start.cmd

管理器会自动完成一切：清理旧桥接进程、自动挑选空闲端口（8096 起顺延，被占不报错）、把端口同步进 DSH settings.yaml（llm-pi-ai.providers.workbuddy 独立路由）、启动桥接并验证、崩溃自动重启。已注册开机自启（...\Startup\workbuddy-bridge.cmd），以后开机自动运行，无需手工操作。

查看当前端口：bridge\port.txt。

完成后：

DSH 模型选择器出现独立分组 WorkBuddy（18 个账号可用模型：auto、hy3、glm-5.2、glm-5.1、 glm-5v-turbo、minimax-m3、kimi-k3-1、kimi-k2.7、kimi-k2.6、deepseek-v4-flash、deepseek-v4-pro、 glm-5.0-turbo、kimi-k2.5、minimax-m2.7、deepseek-v3-2-volc 及 3 个 custom-local:*），与 deepseek-official 分开；模型清单以 codebuddy CLI 400 报错中的账号支持列表为准
Provider 路由：workbuddy，baseURL=http://127.0.0.1:<port>/v1（已写入 settings.yaml）
凭据：WORKBUDDY_API_KEY 占位已写入 ~/.dsh/.credentials.yaml（桥接不校验 key）

手工/排障

node workbuddy-plugin\manager.mjs --once   # 单轮运行（排障用）
node workbuddy-plugin\manager.mjs          # 常驻看门狗
node workbuddy-plugin\install.mjs
node workbuddy-plugin\bridge\server.js

环境变量

变量	默认	说明
`WORKBUDDY_PORT`	8096	起始端口（被占自动顺延到 8190）
`WORKBUDDY_CLI`	自动探测	codebuddy.js 路径
`WORKBUDDY_TOOLS`	全量工具	白名单（`Bash,Read,Write,Edit,MultiEdit,Glob,Grep,WebFetch,WebSearch,Task,TodoWrite,AskUserQuestion,KillShell,BashOutput,PowerShell`）；只读安全模式可设 `Read,Grep,Glob`
`WORKBUDDY_MAX_TURNS`	10	codebuddy agent 内部最大轮次（调小更省点数，调大更智能）
`WORKBUDDY_INSTALL_DIR`	`%LOCALAPPDATA%\Programs\WorkBuddy`	安装目录（install.mjs 用）
`DSH_ROOT`	npm 全局 dsh 路径	DeepSeek Harness 安装位置（install.mjs 用）

省点数建议

WorkBuddy 每日免费点数按模型调用 token 计费，桥接是 agent 模式，烧点比普通聊天快，主要开销：

codebuddy 系统提示词（Claude Code 系，每轮数千 token，每次调用都算）
agent 自动多轮：思考→调工具→看结果→再思考，一次对话可能内部跑多次模型调用
无上下文缓存：每次请求全新会话、历史全量重发
思考 token 计费：glm-5.2 / kimi- / deepseek-v4- 的 thinking 照常烧点

省点姿势：

模型选便宜的：deepseek-v4-flash / glm-5.0-turbo，别用 auto（可能路由到最贵的）
别开 agent 任务：纯问答直接用聊天，不触发多轮工具循环
调小 WORKBUDDY_MAX_TURNS（如 3~5）
工具模式（DSH 执行工具）历史只保留最近 8 条，长会话建议新建对话

验证

curl http://127.0.0.1:<port>/health      # port 见 bridge\port.txt
curl http://127.0.0.1:<port>/v1/models
curl -X POST http://127.0.0.1:8096/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" ^
  -d "{\"model\":\"glm-5.2\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}"

提示：首次调用需要 WorkBuddy 桌面端已登录（CLI 与 GUI 共用登录态）。模型用量按 WorkBuddy 账号计费（腾讯网关侧），与 DSH 无关。

CLASSIFICATION EVIDENCE

分类依据

项目类型渠道适配

功能分类模型与 MCP

规则置信度高

系统优先读取 GitHub Topics，再与站内分类词典和词根规则比对。当前命中： bridge、openai-compatible。