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dsh-zhipu

智谱 BigModel 全家桶，一个插件接进 DeepSeek Harness（DSH）， 一把 ZAI_API_KEY 通吃：

能力	形态	说明
联网搜索	web_search 内置工具（提供方 zhipu-prime）	web_search_prime MCP（search_pro 引擎），工具名不变
网页阅读	web_fetch 内置工具（提供方 zhipu-reader）	webReader MCP，服务端渲染（JS 页面可读），本机不对目标 URL 发请求
视觉理解	vision_analyze 工具（GLM-4.6V）	8 个任务模式，镜像官方视觉 MCP 的专项系统提示词
贴图识别	agent/pre-step 钩子	对话贴图自动转围栏包裹的文字描述，纯文本聊天模型无感

GLM Coding Plan 套餐内：搜索/阅读 MCP 每次调用抵扣 1.2 积分；GLM-4.6V 抵扣系数 Input 1.2 / Cached 0.3 / Output 2.7（约 GLM-5.3 的 1/6~1/9，非高峰半价）。

安装（消费者）

dsh plugin --profile web add github:<you>/dsh-zhipu     # GitHub 仓库
# 或已发 npm：
dsh plugin --profile web add dsh-zhipu

然后把包名加进 profile 的 bundle 列表（~/.dsh/profiles/web/package.json）：

"dsh": { "profile": { "bundles": ["@deepseek-ai/dsh-base", "@deepseek-ai/dsh-web-app", "dsh-zhipu"] } }

bundle 自带接线（本包 cordis.patch.yml）：选定两个 web 提供方、点亮 web_fetch （60s 预算）、插入插件行（apiKeyEnv: ZAI_API_KEY）。重启 dsh web 生效。

前置：~/.dsh/.env 里有 ZAI_API_KEY=<你的key>（GLM Coding Plan 的 key，与 Models 页 zai-coding-cn 同一把即可）。

贴图/拖放图片必做：在 ~/.dsh/settings.yaml 的聊天模型条目上声明图片输入模态 （api-proxy 在消息入队前按此校验，不声明会被"当前模型不支持图片"拦下，钩子无机会 介入）：

llm-pi-ai:
  providers:
    zai-coding-cn:
      models:
        - id: glm-5.3          # 你的默认聊天模型
          input: [text, image] # ← 加这一行（其余字段保留）

该声明的含义是"图片可进入对话流水线"——真正送进模型前由贴图钩子转成文字描述。 勿把这些模型加进插件的 passthroughModels（它们的 API 不收裸图）。

headless/其他 profile 同理（--profile <name>；headless 无拖放入口，声明可省）。

配置（可选，经用户 patch 层覆盖）

# ~/.dsh/profiles/<name>/cordis.patch.yml
- id: zhipu
  config:
    apiKeyEnv: ZAI_API_KEY     # 或指向别的 credential ref
    # searchEngine: search_std
    # model: glm-4.6v          # 视觉模型
    # enableTool: false        # 去掉 vision_analyze 工具
    # enablePreStep: false     # 关闭贴图钩子（不外发贴图）
    # passthroughModels: []    # 原生吃图的聊天模型 id 列表；命中才跳过描述直通裸图
    # maxResponseChars: 10485760

回退 DeepSeek 搜索（用户 patch 层）：

- id: web
  config:
    searchProvider: deepseek-official   # 并删掉 fetchProvider 键
- id: tool-web
  config:
    fetch: false

数据外发披露（装前必读）

• 全部出站仅指向 open.bigmodel.cn（TLS + Bearer 同一把 key）： 搜索查询词、web_fetch 的目标 URL（服务端抓取，URL 会出现在智谱侧）、 vision_analyze 的图片/视频字节（base64 上传）、贴图附件字节（自动，所有会话含 子代理都会触发；不想外发就 enablePreStep: false）。
• vision_analyze 读本地文件的范围与内置 read 工具一致（fs 沙箱各模式放行读）， 差异在于字节会离机；受限会话里它是唯一的"读+外发"通道。
• key 仅存在于单次调用栈；本插件零日志输出；图片字节不落盘、不进会话日志。
• 搜索/阅读结果是不可信内容（与官方搜索同面）；贴图描述以 <<<IMAGE_CONTENT 围栏包裹并标注 UNTRUSTED（图中排印的指令按引用数据对待）。

已知行为

• search_pro 引擎忽略 count 固定返回 10 条；接缝按 maxResults 截断并置 truncated: true。
• MCP 响应 content[0].text 是双重 JSON 编码（已做两层容错解码）。
• 每次操作一次 MCP initialize + 一次 tools/call（多一个往返，换取对会话过期的健壮性）。
• OCR 模式转录可见文字，不解码二维码载荷（GLM-4.6V 能力边界）。
• 视觉必须走 Coding Plan 端点（默认 codingBaseURL）；按量端点对这把 key 报 429 code 1113（错误信息里带此提示）。
• 贴图替换的持久化语义：替换版（带 attachmentId 前缀）是会话日志唯一事实；描述 失败时保留原 image 块（诚实失败）。
• 直通判定是显式配置（passthroughModels），不读模型元数据——settings 声明 input: [text, image] 之后元数据已不能反映"API 是否原生吃图"。
• 声明 input: [text, image] 后 read_image 工具对文本模型也会亮起：其返回的裸图 进历史会因服务端拒收而报错（与不声明时 pi-ai 客户端拒绝同级的失败）；让模型用 vision_analyze 处理图片文件更稳。
• 恢复含图旧会话：历史 image 块不经钩子，纯文本模型会报错（用 vision_analyze 按 attachmentId 分析）。

开发与测试

# 冒烟（真实调用，耗额度约 3 次）：web 或 headless
node "$env:USERPROFILE\.dsh\plugins\dsh-zhipu\test\smoke.mjs" web

# 改码后重装副本（pnpm 对路径未变的 file: 依赖不会自动重打包）
Remove-Item -Recurse -Force "$env:USERPROFILE\.dsh\profiles\<name>\node_modules\dsh-zhipu"
pnpm install --prefer-offline   # 在 ~/.dsh/profiles/<name> 下
# web 进程须由用户在终端重启；headless 每次运行即新进程

热重载警告：对运行中的 web 进程同时做「服务行改配置 + 加依赖行」的组合变更会进入 半更新死态（无告警）；yml 小改不受影响，组合大改后重启。

License

MIT