dsh-think-zh

为 DeepSeek Harness（DSH）打造的插件：强制模型的思考（reasoning）使用简体中文，并让回复语言跟随提问语言。

项目解决什么问题

DeepSeek Harness 默认的思考语言常常为英文，这不利于中文使用者阅读推理过程、复核结论。本插件通过在每次请求的 system prompt 中注入一条精简的强制语言指令，使：

• 思考（reasoning）恒为简体中文，无论用户用什么语言提问；
• 回复跟随提问语言：中文提问用中文答，英文提问用英文答，无法判断语言倾向时默认简体中文；
• 代码、标识符、文件路径、命令等保持原文，不翻译。

限制声明：模型思考语言本质是模型自身行为，插件只能通过「注入强制指令」影响，无法 100% 程序化锁死；是否遵守超出插件控制。

主要功能

• 单一注入机制：ctx.systemPrompt.section() 在每次请求的 system prompt 注册 dsh-think-zh/language section（order 2，persona 之后、工具声明之前）。
• 零上下文污染、零 token 浪费：不做任何检测、缓冲、告警或写回；token 成本仅为每次请求约 75 字的指令文本。
• 可靠的加载时序：插件声明 inject: ['systemPrompt']，cordis 等待 systemPrompt 服务就绪后才执行 apply，避免 section 注册被静默降级。
• 可配置：支持关闭注入或自定义指令文本。

内置默认指令：

语言要求（强制）：
1. 思考（reasoning）必须使用简体中文。
2. 回复使用与用户提问相同的语言；无法判断时默认简体中文。代码、标识符、文件路径、命令等保持原文，不翻译。

安装方法

前置条件：

• 已安装 DeepSeek Harness（dsh --version 可运行）。
• Node.js ≥ 22.19，pnpm（dsh plugin 内部调用）。

方式一：从 GitHub 直接安装（推荐）

无需本地构建，命令行执行（等价写法 npx @deepseek-ai/dsh ...）：

dsh plugin --profile web add github:Len7183/DSH-Think-zh

方式二：从源码构建安装

# 1. 克隆并构建插件
git clone https://github.com/Len7183/DSH-Think-zh.git
cd DSH-Think-zh
npm install
npm run build

# 2. 安装到 web profile（任意目录执行）
dsh plugin --profile web add 

# 3. 重启 DSH
dsh web

必须用 dsh plugin 形式安装——直接 npm install 只会把包当普通库装到当前目录，不会注册进任何 DeepSeek Harness profile。

使用方法

安装并重启后插件默认生效（injectPrompt: true），无需额外配置。

验证是否生效：

# 确认插件已组合进 profile
dsh --profile web --dump-config | grep dsh-think-zh

新建会话，观察 system prompt（轨迹视图）中出现「语言要求（强制）」section 即注入成功。

自定义配置（可选）：在 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml 中为 dsh-think-zh 行追加 config：

- id: dsh-think-zh
  name: 'dsh-think-zh'
  config:
    injectPrompt: true        # 是否注入中文指令
    injectionText: ''         # 自定义指令文本；留空用内置精简版

输入输出示例

中文提问

用户：请帮我写一个计算斐波那契数列的 Python 函数。

思考（reasoning，简体中文）：用户需要一个计算斐波那契数列的 Python 函数。可以用迭代或递归实现，考虑到性能，迭代更合适……
回答（text，简体中文）：下面是一个使用迭代实现的 Python 函数：
def fibonacci(n): ...

英文提问

用户：Write a Python function to compute the Fibonacci sequence.

思考（reasoning，恒为简体中文）：用户要求一个计算斐波那契数列的 Python 函数。回复语言应跟随提问使用英文，代码保持原样……
回答（text，跟随提问使用英文）：Here is an iterative Python implementation:
def fibonacci(n): ...

说明：以上为机制示意，实际输出内容取决于模型。思考恒为简体中文，回复语言跟随提问语言，代码与标识符保持原文。

工作原理

环节	机制
加载依赖	插件声明 inject: [systemPrompt]：cordis 等待 systemPrompt 服务就绪后才执行 apply
注入点	ctx.systemPrompt.section() 注册 dsh-think-zh/language（order 2，persona 之后、工具声明之前）
生效时机	每次请求的 system prompt 组装
运行时开销	零检测、零缓冲、零写回；token 成本仅为每次请求约 75 字指令文本

开发

npm test        # vitest 单元测试
npm run build   # tsc 构建到 lib/

许可

MIT © Len7183