dsh-zh-thinking

dsh-zh-thinking

让 DeepSeek Harness 里的模型用中文思考（reasoning 通道），而不只是用中文回答。

问题

模型思考走 reasoning 通道，内容由模型自己生成，请求发出后无法中途干预。是否用中文思考取决于两点：

1. 请求里有没有明确指向 reasoning 通道的中文要求；
2. 这条要求离生成点有多近。

会话变长之后，历史里堆满英文源码、英文工具输出和英文命令行，位于系统提示开头的一句话会被稀释。

注入位置

同一段要求在四个位置各注册一次：

注册	类型	order	位置
zh-thinking-head	section	-90	系统提示第一行
zh-thinking-tail	section	10250	系统提示最后一行
zh-thinking-reminder	context	95	运行时快照第一行
zh-thinking-reminder-tail	context	140	运行时快照最后一行

后两条决定效果。运行时快照是 harness 在每次模型请求前重新生成的消息，固定排在 messages 末尾；旧快照被替换而不是累积。放在快照内部，提醒就贴着生成点，且每步重写、不随会话变长而增长。

实测

有无提醒

英文技术历史约 5k 字符、中文任务，reasoning 中文占比（0 = 全英文，1 = 全中文）：

模型	无提醒	有提醒
deepseek-v4.1-flash-1017	0.25	0.95
qwen3.8-max	0.24	0.86
qwen3.6-flash	0.39	0.50
glm-5.3（149k 字符英文历史）	—	0.93

效果因模型而异。模型自身的推理习惯来自训练，提示词只能影响、不能保证。把推理写成固定英文小标题的模型（例如 Here's a thinking process: 1. Analyze User Input:），收效有限。

提醒份数

运行时快照尾部重复 1 / 2 / 3 份，149k 字符英文历史，每档 2 次：

模型	1 份	2 份	3 份
deepseek-v4.1-flash-1017	0.94	0.90	0.92
glm-5.3	0.93	0.87	0.91

三档没有可测差异：同档两次运行的波动为 ±0.02，档间差比波动还小，方向也不一致。重复只在极长会话中有效（英文历史达 120k 字符时，一份 0.37，五份 0.56），日常会话不值得为此每步多花约 160 token。因此固定一份。

成本

每步约增加 186 个输入 token（四段文本共 344 字符）。系统提示中的两句会被缓存命中，快照中的两段按未命中计算。

设置

插件声明一个设置项，宿主为其生成表单（命名空间 zh-thinking）：

字段	类型	默认	作用
enabled	开关	开	关闭后四条注册全部撤销，等同于未安装，条目仍留在 profile 中

修改无需重启：宿主重新加载条目后，下一次请求即按新值组装。

安装

从 npm

dsh plugin --profile desktop add dsh-zh-thinking

前提是该包已发布到 npm registry，且 profile 的 package.json 中 dsh.profile.bundles 包含它（dsh plugin add 会自动添加）。

本地开发

cd ~/.dsh/profiles/desktop
pnpm add file:/path/to/dsh-zh-thinking

随后把 dsh-zh-thinking 加入 profile package.json 的 dsh.profile.bundles。包内的 cordis.patch.yml（由 dsh.bundle.patch 声明）负责把插件条目插入加载器，无需手工修改 profile 的 patch。

卸载

dsh plugin --profile desktop remove dsh-zh-thinking

或从 dsh.profile.bundles 中删除该条目，并执行 pnpm remove dsh-zh-thinking。

已知边界

• 单次 completion 内部无法注入文本，每步提醒一次已是可达到的最高频率。
• 提醒是偏好而非开关：英文材料极多时仍可能中途漂移，重启 DSH 或新开会话可重置。
• 更换模型会改变效果，见实测表。