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解決的問題

DeepSeek V4 Pro 模型會根據初始 API 請求中提供的工具與上下文，展現出不同的推理軌跡（思考方式）。"Minimal" 工具集在複雜任務（如 Project2）上通常能帶來更高的性能，但永久使用它會阻止模型存取更廣泛的 "Standard" 工具集。本專案提供一系列預設，可將模型的初始推理軌跡錨定在高性能的 Minimal 狀態，並在會話建立後將其「提升」至更大的工具集。

工作原理

系統採用兩階段方法來管理模型的會話：

1. 引導階段：在首次請求時，系統僅提供一組最小的工具（bash 和 str_replace_editor），並抑制所有自動上下文注入（如技能目錄或代理指示）。這迫使模型進入 "Minimal" 軌跡。
2. 提升：一旦檢測到特定訊號（如首次工具呼叫或首次助手訊息），會話即被「提升」。
3. 駐留階段：提升後，系統恢復標準上下文注入，並擴展工具目錄以包含發現類工具（如 dev_tool_search），使模型能夠按需解鎖更重的工具（如 web_search 或 subagent）。

適用對象

希望透過控制初始模型推理軌跡來最大化推理性能，同時不犧牲對完整工具集存取權限的 DeepSeek V4 Pro（及潛在後續模型）開發者與研究人員。

主要亮點

• 軌跡錨定：透過工具模式與上下文抑制，引導模型的首次推理鏈。
• 多種模式：包含多種錨定策略，包括 "零錨定"（第一輪無工具）與 "Whoami"（使用特定自我介紹輪次）。
• 上下文門控：統一的注入控制外掛，管理何時向模型提供上下文。
• 持久狀態：階段狀態由會話事件日誌推導，確保恢復與重新載入操作能保留提升狀態。
• 預製模板：提供預設的對話歷史，用於在已提升狀態下實例化會話。