dsh-llm-qwen

让 DeepSeek Harness 使用通义千问（Qwen / DashScope）API 的 LLM 适配器插件，可分发。

在 ctx.llm 上注册 qwen provider 路由，走 DashScope 的 OpenAI 兼容协议（https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1）， 与 dsh-llm-deepseek 同一套架构：传输层适配器 + 每请求解析的连接事实/密钥。 插件内不含任何 API key，密钥完全由用户在界面或凭证文件里管理。

能力

• 流式对话（stream_options.include_usage，token 用量上报）
• Qwen3 思考模式：enable_thinking + reasoning_effort（off/high/max 三档， 网关还支持 low/medium），思考内容经 delta.reasoning_content 流入 harness 的 reasoning 块
• 工具调用（delta.tool_calls + finish_reason: tool_calls，含多轮工具结果回传）
• 图片输入（qwen3-vl 系列：user 内容转 image_url data-URL，经 attachments 服务读取）
• 错误映射：401/403→AUTH、429→RATE_LIMIT、余额不足→QUOTA、 上下文超限→CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED、5xx→SERVER
• 流空闲看门狗、LLM 重试策略（llm/stream waterfall 兼容）

安装

1. 把本包（dsh-llm-qwen/）放进 profile 的 node_modules： cp -r dsh-llm-qwen ~/.dsh/profiles/node_modules/
2. 在 profile 补丁 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml 里加一行 （注意：新增行必须用 insert: 包裹；裸 - id: 只能覆盖已存在的行， 目标不存在会被静默丢弃）：

- insert:
    - id: llm-qwen
      name: 'dsh-llm-qwen'
      config:
        baseURL: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
        thinking: enabled
        reasoningEffort: high

3. 重启 dsh web。重启后 设置→模型 里出现 Qwen (DashScope) 提供商。

密钥：在前端填写，绝不进插件

插件自带前端设置页（client 半边，dsh.client 双端包）：

• 设置 → Qwen (DashScope)：API Key 输入框 + 已配置/未配置状态，保存即写入 ~/.dsh/.credentials.yaml 的 DASHSCOPE_API_KEY（插件默认凭证引用名）， 每请求实时读取，改完立即生效，无需重启。
• 也可以手动编辑 ~/.dsh/.credentials.yaml，或导出环境变量 DASHSCOPE_API_KEY（环境变量优先级最高）。
• 想换一个凭证引用名：在 settings.yaml 加 llm-qwen: { apiKeyEnv: 别的名字 }， 再把 key 存到那个名字下即可。

说明：设置→模型 页只对 llm-deepseek / llm-pi-ai 两个内置命名空间提供内联编辑， 第三方插件在那里的行只会显示"其余字段在 settings.yaml 中"的提示（产品写死）。 因此插件的 key 管理入口放在自己注册的设置页里，与 Models 页走同一套凭证服务。

模型目录（默认 17 个）

Qwen3 全家 + 网关提供的第三方模型，选择器里直接可选（上下文窗口按官方规格标注）：

• Qwen（1M 上下文）：qwen3.8-max、qwen3.7-max、qwen3.7-flash、qwen3.6-plus、qwen3.6-flash
• Qwen（256K 上下文）：qwen3-coder-plus、qwen3-coder-flash、qwen3-vl-plus（图）、qwen3-vl-flash（图）
• 第三方（经千问网关）：deepseek-v4-flash（预览版，1M）、deepseek-v4-flash-0731（正式版，1M）、 deepseek-v4-pro（预览版，1M）、deepseek-v4-pro-0813（正式版，1M）、deepseek-v3.2（128K）、 glm-5.2、glm-5.2-fast-preview、glm-5.1（均为 128K）、kimi-k2.7-code（256K）

网关共提供 238 个模型 id，想用目录外的：在 settings.yaml 加 llm-qwen: 段：

llm-qwen:
  models:
    - { id: qwen3.5-omni-plus, name: 'Qwen3.5 Omni Plus' }
    - { id: MiniMax/MiniMax-M3, name: 'MiniMax M3' }   # 需先在该账号开通对应产品

适配器不校验模型 id，未开通的产品会在请求时报 400「product is not activated」。

配置（llm-qwen: settings 段，热更新，可省略全部）

测试

node test/e2e.mjs（用 DASHSCOPE_API_KEY/QWEN_DASHSCOPE_API_KEY 环境变量或 ~/test_qwen_api.txt 里的 key，直连真实网关）：

• 流式对话、思考流、工具调用、工具结果回传、qwen-vl 图片输入、401 错误映射、 模型元数据、schemastery 归一化配置回归、第三方模型（deepseek-v4-flash）经网关直连 —— 28 项全过（qwen3.7-flash、qwen3.8-max、deepseek-v4-flash 均已验证）。