dsh-llm-oauth

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DeepSeek Harness 的独立 OAuth / 订阅套餐 LLM 插件。用 dsh plugin add 装进自己的 profile，即可登录并使用订阅模型。这是独立仓库，不改 DeepSeek Harness 本体。

官方 dsh-llm-pi-ai 只走 API Key，没有 OAuth 登录/刷新。本插件复用同一份 catalog 包 @earendil-works/pi-ai，并把 CredentialStore 接进去，请求时会自动刷新订阅 token。

仓库形态对齐官方插件文档——第一个插件、发布 / 安装：

• package.json → dsh.bundle.patch + 可选 dsh.client（Web 设置页）
• cordis.patch.yml 插入一行插件
• prepare 在 git 安装时把 src/ 打成 lib/（含 lib/client.js）
• 函数形态：导出 name、inject、Config、apply，无 export default

支持的订阅

你想用的订阅	provider id	说明
Grok（SuperGrok / X Premium）	xai	模型 id 来自已安装的 pi-ai catalog。
GitHub Copilot	github-copilot	可选 Enterprise URL 默认留空，即公开的 github.com。
ChatGPT / Codex 订阅	openai-codex	不是 openai API Key。必须先在 ChatGPT 设置里打开设备码授权，见下文。有封号风险。
Anthropic 订阅	anthropic
OpenRouter	openrouter	catalog 很大，确认需要再开启。
Kimi For Coding	kimi-coding

模型列表来自已安装的 @earendil-works/pi-ai catalog，本插件不维护私有模型表。要更新 catalog，升该依赖并重新构建即可。

开启模型 vs 登录

安装后默认休眠：catalog 里有上述订阅，但 providers: {}，不会往模型选择器灌入成百上千个模型。

概念	含义	怎么做
开启 (enable)	向 llm 注册路由；模型选择器出现该提供方	设置 → OAuth / 订阅 点「开启」，或 /oauth enable xai，或登录时自动开启
登录 (login)	写入 pi-ai-oauth.json 订阅 token	设置面板「登录」、/oauth login xai，或终端 bin/login.mjs
关闭 (disable)	从选择器移除；保留已存 token	设置面板「关闭」或 /oauth disable xai

只有已开启的提供方会出现在模型列表，并与设置 → 模型里的 API 配置（DeepSeek / pi-ai）并列。

安装

dsh plugin --profile web add github:ziyou979/dsh-llm-oauth

本地 checkout：

dsh plugin --profile web add ./dsh-llm-oauth
# 或
dsh plugin --profile web add link:E:/ProjectCollection/TSProjects/dsh-llm-oauth

验证层已挂上：

dsh --profile web --dump-config

首次从 Git 安装若提示不允许跑 prepare，按 CLI 提示在该 profile 的 pnpm-workspace.yaml 里放行（pnpm ≥10 默认拒绝生命周期脚本）：

allowBuilds:
  dsh-llm-oauth: true

然后重新 add。也可以直接用已构建的 lib/（本仓库提交了构建产物时可跳过）。

设置 → OAuth / 订阅

Web 端在设置侧栏会多一页 OAuth / 订阅（在「模型」与「插件」之间）：

• 列出 catalog 中每个订阅提供方
• 徽章：已开启 / 未开启、已登录 / 未登录、浏览器登录进行中
• 操作：开启、关闭、登录、退出登录（都在本页点按钮完成，不必在聊天框输入 /oauth）
• 登录成功会写入 token，并自动开启
• 设备码显示在页面提示区（可复制）；授权链接会尽量新开标签，弹窗被拦时点 打开授权页

openai-codex 等需要「选择登录方式」的提供方，Web 端会自动选设备码（浏览器回调要本机 :1455 端口，设置页用不了）。若仍提示 interactive prompt，再用终端 bin/login.mjs。

提供方开启（并登录）后，也会出现在设置 → 模型，与 API Key 路由并列：

API Key 提供方仍在 设置 → 模型 精调。OAuth 的开启与登录在本插件这一页完成。

Host 提供轻量 HTTP API（同机 Web 使用）：

方法	路径	Body
GET	/dsh-llm-oauth/status	—
POST	/dsh-llm-oauth/enable	{ "provider": "xai" }
POST	/dsh-llm-oauth/disable	{ "provider": "xai" }
POST	/dsh-llm-oauth/login	{ "provider": "xai" }
POST	/dsh-llm-oauth/logout	{ "provider": "xai" }

ChatGPT / Codex：先打开设备码授权

Web 端的 openai-codex 走 设备码，不用本机 :1455 浏览器回调。ChatGPT 默认藏着这个入口，需要先打开：

1. 打开 ChatGPT → 设置，进入 应用与连接器（或当前界面里的 连接器 / Codex）。
2. 找到 Codex，打开 为 Codex 启用设备代码授权。
3. 回到本插件设置页，对 openai-codex 点「登录」，再打开授权链接并输入页面上的设备码。

没开这个开关时，即使用户码是对的，授权页也会拒绝。本插件已经自动选了设备码方式，缺的是 ChatGPT 侧的许可。

风险： 用设备码或任何非官方客户端做 Codex / ChatGPT OAuth 登录，可能导致 ChatGPT 账号被限制或封禁。OpenAI 会把这当成在官方 Codex / ChatGPT 应用之外使用订阅。若要试，请用可丢弃的号，不要拿主力号或付不起损失的付费号登录。本插件无法防止或解除封禁。

命令行 / 斜杠命令

启动 Web 后在输入框：

/oauth status
/oauth list
/oauth enable xai
/oauth login xai
/oauth disable xai
/oauth logout xai

/oauth login 会马上返回授权链接和验证码（不会一直转圈）。浏览器里完成登录后再执行 /oauth status，或刷新设置页。后台会继续轮询直到登录结束。

凭据写到 $DSH_HOME/pi-ai-oauth.json（默认 ~/.dsh/pi-ai-oauth.json）。

需要终端（或提供方仍要求交互式提问）时：

node bin/login.mjs --list
node bin/login.mjs xai

已安装进 profile 后：

node %USERPROFILE%\.dsh\profiles\web\node_modules\dsh-llm-oauth\bin\login.mjs xai

登录后请确认该提供方已开启，再在模型选择器里选对应 provider 与 catalog 模型。过期 token 由 pi-ai 在请求路径上刷新。

也可以在 settings.yaml 里手写：

llm-oauth:
  providers:
    xai: {}

不要和 llm-pi-ai 抢同一条路由

dsh-base 会挂载休眠的 dsh-llm-pi-ai。如果你又在 settings 的 llm-pi-ai: 里配置了 xai / github-copilot 等相同 provider id，会 DUPLICATE_ADAPTER。

• 订阅 / OAuth → 只用本插件
• API Key（DeepSeek、官方 OpenAI API）→ 继续用 llm-deepseek / llm-pi-ai

开发

pnpm install
pnpm test
pnpm run build
node bin/login.mjs --list

@deepseek-ai/* 是 peer：类型检查需要本机已安装 DSH 的 profile；单元测试（catalog / store / service）只依赖 @earendil-works/pi-ai。

限制

• 模型列表跟随 @earendil-works/pi-ai；本插件不维护私有模型表
• 无图片 / vision（请用官方 dsh-llm-pi-ai）
• 无完整 native replay 签名
• Web 端没有独立 OAuth 回调服务器（device code / 打开 URL）
• 普通 OpenAI API、DeepSeek 官方仍走 API Key
• 设置 → 模型 页只精调 API Key（llm-deepseek / llm-pi-ai）；OAuth 开启与登录在 设置 → OAuth / 订阅

License

MIT