一、本机实际需求

适用场景:日常学习 + 日常办公+资料整理,模型为本地部署 vLLM

二、核心原则:本地 vLLM 场景,插件要"少而按需"

瓶颈不在插件数量,而在本地 27B-int4 模型的三个硬约束:

1. 工具选择精度 —— 系统提示里的工具越多,小模型越容易选错工具、漏参数。每个插件基本都往系统提示里加工具 schema,这是真实代价。vLLM 的 prefix caching 能让"稳定前缀"的重算变便宜,但解决不了"选不准"。
2. 延迟 —— 本地推理比云端 API 慢一到两个数量级。凡是"每回合多调一次模型"的功能(自动标题、反馈打分、子代理群)都会被直接放大成等待。
3. 隐私 —— 本地部署的动机通常就是数据不出内网,反过来要避开任何往云端回传会话内容的插件。

结论:现有 base + web-app 已覆盖大多数日常场景,只需按下面的分层挑少量插件,其余不装。

三、推荐安装清单(按优先级)

① 模型接入层:把 vLLM 连接做得更科学

首选:dsh-llm-qwen-local(作者 starefinger)

面向本地 Qwen(正是 Qwen3.8-27B 这一形态)的专用 LLM 适配器,特点:

• 按模型的多模态开关(同一 vLLM 上"有图/纯文本"两个模型可分别声明能力,纯文本模型关掉图像实打实省上下文);
• 完全可配置的推理档位(reasoning effort);
• 请求图像投影;
• 中英双语 Web 设置页——模型能力(上下文、图像、推理档)从手改 YAML 变成设置页可维护。

定位:当前 pi-ai 手写路由已可用,它属于升级而非必需;想要更科学的本地模型管理体验就装。

备选:dsh-llm-gateway-compat(社区插件,官方 Discussion #3814)

OpenAI 兼容网关的协议方言修复包。若日后遇到 vLLM 特有的兼容问题(工具调用序列化格式等)再装,平时不需要。

② 体验层:本地慢推理的最佳解药(建议第一个装)

dsh-autofork(作者 vlln)

Agent 忙时自动分叉会话:你新发的指令立刻在新会话里得到响应,旧会话留在后台跑完并把结果回注。本地模型单流又慢,"排队等待"是最大体验痛点,这个插件性价比极高。

③ 办公层(三选一,不要都装)

三个功能高度重叠,全装 = 系统提示里三套相似工具,正好踩中 27B 模型"工具选择精度"的坑:

典型用途:起草周报、处理表格、生成会议纪要、批量改文档。

④ 推理机管理层(可选,换量化/加机器时很实用)

dsh-model-manager(作者 Ansonfishing)

在 DSH 内管理本地推理服务器(llama.cpp / SGLang / vLLM):

• GPU 注册表;
• 参数 profile;
• VRAM 校验(换模型/量化前先验证显存是否够);
• tok/s 基准测试(量化效果、不同 max-len 的实际速度)。

这是把"本地推理运维"工程化的做法:改配置前先测,而不是出问题再查。

⑤ 学习层

• 内置 skills(无需安装,最科学的手段) —— 写你自己的技能包:学习陪练、论文精读、周报模板、代码讲解等。技能是按需触发的,不永久膨胀系统提示,是本地模型下定制行为的最优机制。优先写技能,而不是装一堆常驻工具插件。
• dsh-shoucang-memory / 守藏记忆(作者 Fishsb) —— 分层长期记忆库 + 会话蒸馏 + 深度睡眠整合 + 设置面板。适合"学习伙伴要记得我的进度"的场景。注意:整合任务消耗额外推理,请在 GPU 低峰期调度,别和重活抢卡。
• 会话导出 —— Web profile 默认已带跨会话检索(sqlite);若想把会话导出成 markdown 做学习笔记,装一个 session-log-export 类小插件即可,不必为此上大型插件。

四、不建议安装 / 注意避开

插件	原因
dsh-suite(STARDUSTLC 18 插件全家桶)	"一条命令全装"与本地模型约束正面冲突:常驻工具成倍增加 → 选择精度下降 + 上下文压力 + 首 token 变慢。按需单装才是科学做法
modlens(视觉外挂)	给纯文本模型补视觉用;Qwen3.8-27B 本身就接收图像输入,重复
dsh-session-log-deepseek / 遥测类	把会话日志上传 DeepSeek 云,与本地部署的隐私初衷相反,不要开
大量 MCP 服务器	每个 server 带来一批工具;本地 27B 建议最多接 1–2 个,确有需要再上
npm 带 ️ 弃用标记的包(如 aiko-dsh-office、dsh-iwiw-memory)	存疑/弃用标记,优先选活跃维护的

五、实操建议

1. 安装渠道:已装的 dshmarket(设置 → 插件市场)直接搜索、点一下安装——它只收录 awesome-dsh-plugin 精选列表,比裸装 GitHub 源码安全;命令行方式:dsh plugin --profile web add <包名>。

   注意:本文插件名以 GitHub 仓库名为准,具体 npm 包名请以市场搜索结果为准(市场卡片上可见)。

2. A/B 验证:市场支持热禁用/启用(HMR 约 1 秒生效,无需重启)。装完每个插件先跑一个典型任务,质量/速度变差就关掉——这是最实际的"科学性"检验法。
3. 权限:当前 danger-full-access 全局放行。日常学习问答(尤其配合 Office 读写)建议改用更保守的权限预设,只在明确要操作文件时放开,降低误操作风险。
4. vLLM 侧:确认 prefix caching 开启(默认开);长会话用内置 /compact 压缩即可,不必为长上下文加插件;换量化/改 --max-model-len 前可用 dsh-model-manager 先做 VRAM 校验与 tok/s 测试。

六、一句话总结

autofork + office-toolkit(三选一)+ qwen-local(可选)+ model-manager(可选)+ 自建 skills + 守藏记忆(按需),其余不装。
对本地 27B 模型,"少装"本身就是最科学的选择。