Alice-Marx/dsh-model-router

Model Router and GALGame plugin for DeepSeek Harness

解決する課題

このプロジェクトは、DeepSeek Harness Desktop (DSH) 用のコスト意識型ワークベンチを提供し、ユーザーがタスクを計画し、特定の AI モデルや公式ツールにルーティングし、実行権限を管理するのを支援します。DSH エコシステム内における構造化されたタスク委任、予算追跡、および依存関係を考慮したワークフローのニーズに対応します。

仕組み

このワークベンチは4つのタブを備えたインターフェースで動作し、タスクの記述、モデルルートの設定、予算管理、公式ツールとの対話が可能です。自動ルーティングの推奨事項を選択するか、手動で割り当てるかを選択できます。システムは API 支出とサブスクリプション利用を分離し、リアルタイムの進捗追跡を提供し、制限付きサンドボックスまたはネイティブ環境のいずれかで、読み取り専用の実行と編集可能な CLI チームワークの両方をサポートします。

対象ユーザー

特定のモデル選択、コスト監視、および制御された実行環境を必要とする、複雑で多段階の AI タスクを管理する必要がある DeepSeek Harness Desktop ユーザー向けに設計されています。

ハイライト

コスト意識型計画： タスク実行前にトークンコストを推定し、日次/月次の予算予約を管理します。
柔軟な実行： 読み取り専用のモデル API 呼び出しと、明示的な権限制御を備えたインタラクティブな CLI チームワークをサポートします。
依存関係管理： 複雑なリクエストを、異なるモデルやツールにルーティング可能な依存ワークパッケージに分解します。
実行の透明性： リアルタイムの経過時間、進捗追跡、および結果、コスト、失敗の詳細な履歴を提供します。
安全制御： CLI 操作のために、制限付きの Harness サンドボックスとネイティブ環境のいずれかを選択できます。

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