dsh-adaptive-effort

DSH 宿主插件：用 MiniMax 给每条用户消息打复杂度分，自动选择 reasoning_effort（low / high / max），带 effort-router 风格的 token 记账（分档统计、降档节省估算、误路由标记），并在每条 AI 回复末尾挂元数据标签（模型 · 思考档位 · 输出 tokens · 步数，点击回到该回复开头）。GLM-5.3 安全：绝不自动选 off / medium，强制思考模型上的手动 off 会被钳制为 low。

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它解决什么问题

• effort 是会话级设置，没有程序化的逐轮调整手段：默认高档在琐碎改动上浪费 token，默认低档在难题上思考不足（effort-router 的问题陈述，同样适用于 DSH）。
• GLM-5.3 强制思考（thinking.type: disabled 直接报错）且只认 low / high / max 三档（medium 报错）——自动切换器必须守住这条硬边界。

工作原理

用户消息 ──► MiniMax 复杂度打分（thinking 关闭，max_tokens≤64，严格 JSON）
                │  失败/超时/无 key ──► 启发式回退（长度+代码块+关键词）
                ▼
            tier ∈ {low, high, max}（按消息缓存：一条消息最多打一次分）
                │  + 近期工具重负载只升不降（≥3200 字符参数 → max）
                ▼
       agent/request 瀑布注入 reasoningEffort（prepend，模型选择器手动档优先）
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       JSONL 账本（~/.dsh/adaptive-effort/ledger-<会话>.jsonl）
                ▼
       中文报表：分档 token 统计 / 降档节省估算 / 误路由标记

• 打分后端：默认 minimax（LLM 判分，准）；可切 heuristic（零依赖纯规则）。MiniMax 调用带 thinking: {type:"disabled"}——打分要快要便宜。
• 手动优先：模型选择器里选了 off/low/high/max 就不干预；插件往选择器里注入 Auto 档，选 Auto 才启用自动调度。
• GLM-5.3 钳制：强制思考模型（glm-5.3+ / glm-4.7）上的手动 off 会被替换成 low 并记日志，避免 API 报错。
• 记账：每次请求记录（tier、effort、原因、打分来源），每步的 assistant/message usage（input/output tokens）延迟入库；报表给出「疑似低估」（low 档输出爆炸）与「疑似高估」（high/max 档输出极小）标记。

回复标签（v0.3）

每条已定稿的 AI 回复的 IconActions 行里渲染一枚徽标：

[ glm-5.3 · 低 · 1.5k tok ]

• 模型 · 思考档位 · 输出 tokens；点击平滑滚到该回复；
• 挂官方 conversation.chat.assistant-actions list 插槽（additive，与 feedback 等共存；不走 turnTail 链——那是 first-match-wins 互斥链，会被 better-sidebar/deliverables 挡掉）；
• 数据 = 会话快照 legacy nodes（usage）join trajectory 视图（requestConfig：model/reasoningEffort，按 turn+step 对齐）——零 RPC；
• 标签上的「思考」就是实际注入档位——配合自动调度，一眼核验每条回复真的跑在哪档。

档位入口：模型选择弹窗（v0.2.1 起）

像选 DeepSeek 推理等级一样：点开模型选择弹窗 → 模型下方「推理等级」列表 → 多出一项 「自动」（副标题：自适应档位，MiniMax 打分消息复杂度，在 low/high/max 间自动调度）。

模型弹窗「推理等级」	行为
自动	MiniMax 打分 + 调度（low/high/max，重负载工具只升不降）
Off / Low / High / Max	原生手动档，插件不介入、不打分
未选	不介入（走适配器默认）

GLM-5.3 等强制思考模型上，任何来源的 off 都会被钳制为 low 并记日志。

设置 → 插件卡片只放后端配置（打分后端 MiniMax/启发式、API Key、打分模型、启用开关、重负载升级开关）；高级用户可用 cordis.yml 的 level 强制全局档位。

安装（本地开发）

cd dsh-adaptive-effort
pnpm install && pnpm build
dsh plugin add ./dsh-adaptive-effort   # 或按你的 profile 方式挂载

刷新 DSH 页面后生效。

配置（cordis.yml 或设置命名空间 adaptive-effort）

键	默认	说明
enabled	true	总开关
level	auto	插件级档位：auto（跟随模型选择器，双 Auto 才打分）或强制档 off/low/high/max
mode	minimax	minimax / heuristic
minimaxApiKey	''	为空时读环境变量 MINIMAX_API_KEY，再为空回退启发式
minimaxBaseUrl	https://api.minimaxi.com/v1	国际站；国内换成 https://api.minimax.chat/v1
minimaxModel	MiniMax-M3	打分模型
scoreTimeoutMs	4000	打分超时，超时回退启发式
allowToolUpgrade	true	允许重负载工具参数把档位升到 max
clampForcedThinkingOff	true	GLM-5.3 等强制思考模型上把手动 off 钳制为 low
ledgerDir	''	账本目录；空 = ~/.dsh/adaptive-effort

报表

node lib/report.js            # 会话索引
node lib/report.js --last     # 最近会话报表
node lib/report.js --session <id>
node lib/report.js --all      # 全部合并

输出示例：

== 自适应思考档位报表 ==
会话步骤数：42，总输出 tokens：318442

档位      步数    输出 tokens    均值/步
low       6       5222           870
high      21      330440         15735
max       15      276780         18452

降档节省估算（相对全程 max 的粗略反事实）：约 36503 tokens

设计来源与致谢

• 分类器形态参考 hermes-plugin-adaptive-effort（每轮打分→三档），打分后端换成 MiniMax LLM。
• 记账参考 effort-router（分档 token 账本、节省估算、误路由标记）。
• 宿主接入点与 auto 掩码模式参考 dsh-thinking-levels（agent/request prepend 瀑布、模型目录注入）。
• GLM-5.3 档位约束来自智谱官方文档。

已知限制

• 账本采集发生在下一次 agent/request：一轮的最后一个 assistant 步骤要等下一轮请求才入库（中断的轮次可能缺usage记录）。
• 启发式回退是保守的长度+关键词规则，中文为主；MiniMax 后端可用时不参与定档。
• 报表 CLI 只读本地 JSONL，不消耗 API。

License

MIT