# @aryacode/dsh-local-llm 中文文档

规范地址：https://npmcn.com/package/%40aryacode/dsh-local-llm/

版本：0\.20\.5
npm 元数据更新时间：2026-11-07T20:20:49.034Z
中文译文更新时间：2026-11-06T21:54:58.149Z
软件包许可：未声明

本文由上游 README 翻译，可能存在偏差，请结合原文核对 API、命令与配置。版权与许可归原作者所有。

原始 npm 页面：https://www.npmjs.com/package/%40aryacode/dsh-local-llm
原文对照：https://npmcn.com/package/%40aryacode/dsh-local-llm/?lang=original

## 关键信息（来自 npm 元数据）

- 包体积（解压后）：1.7 MB，30 个文件
- 模块格式：ES Module
- TypeScript 类型：包内自带
- 运行依赖：3 个
- peer 依赖：@deepseek-ai/dsh-llm \>=0\.2\.1-rc\.4 \<0\.3\.0，@deepseek-ai/dsh-tools \>=0\.2\.1-rc\.4 \<0\.3\.0，@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai ^0\.2\.0-rc\.2，@deepseek-ai/dsh-tool-executor-native \>=0\.2\.1-rc\.4 \<0\.3\.0
- 首次发布：2026-10-24T06:29:27.137Z
- 最新版本发布：2026-11-07T20:20:48.886Z
- 近 30 天下载量：6713（2026-10-07 至 2026-11-05，npm 官方下载统计）
- 已发布版本数：43（近 12 个月 43 个）

## 中文简介

Arya Infer控制中心设有内置基准实验室.

## 安装

```sh
npm install @aryacode/dsh-local-llm
```

也可以使用：`pnpm add @aryacode/dsh-local-llm`、`yarn add @aryacode/dsh-local-llm`、`bun add @aryacode/dsh-local-llm`

## README

# 阿里亚Infer控制中心

用于AryaInfer引擎的可选的AryaCode插件. 边栏条目是 **阿里亚引出**编辑 **概览** 视图开始、停止并重新启动引擎,并嵌入其网络UI,用于硬件健康、推论监测和模型管理 **基准** 视图运行内置基准实验室. **打开网络用户界面** 在单独的标签中打开引擎接口。 面板的顶端条开关介于 **概览**, (中文(简体) ), **连接**, (中文(简体) ), **设置** 财务报告和审定财务报表 **基准**关于概览, **隐藏细节** 崩溃引擎摘要和引擎页面上方的分页符可以被拖动(或用箭头键被拖动)以给该页更多的空间;布局被记住.

## 调和兼容性

在AryaCode 上验证 **6.2.2-α.2** (建设) `0.2.2-alpha.2.AryaCode.0.1.0`继续 2026-10-28 (英语) `dsh-local-llm@0.10.3` 从 npm 安装到干净的软件包d 配置文件, 插件已装入 `live` 没有导入出错,其行将生成 插件 — 开关安装 。 有一次尝试安装了 临时沥青球的同版本未装入(重复客户端工厂); 软件包没有.

软件包声明否 `dsh.engines.dsh` 范围,所以市场不能表示 要求:卡片在 当检查失败时, 显示是可读的, 而“ Host required unknown ” .

## 设置

留着 `dsh-local-llm` 用于现有安装和更新的软件包标识。 引擎控制器包含在本包中;不需要单独的控制器或代理预设. 其路线使用 `/api/aryastrata`,因此,一个较老的独立控制器可以在更新过程中共存,而无需重复的路由注册. 配置 `strata` 选项 `llamacpp` 控制器的插件行 `pythonPath`, (中文(简体) ), `serverDirectory`, (中文(简体) ), `configPath`, (中文(简体) ), `baseUrl` 财务报告和审定财务报表 `port` 用于安装的Arya Infer引擎。 同样的六个字段可以在面板中编辑: **设置 − 这引擎住的地方** 显示生效的价值观,说明这四条路径中有哪些存在,以及 **保存更改** 把它们写回此行( 所以移动的取出不需要手编辑的配置 ) 。 这台机器使用 `C:/Users/KNPhu/AryaCode/KonnectSuite/AryaInfer` 还有8080号口 选中的启动配置是 `strata-qwen36s-ud-q4_k_xl.json`; 重新启动时使用由Arya Infer保存的更改.

停止并重新启动需要由控制器拥有或采纳的进程. 采用与服务器入口点匹配并配置了配置路径;一个进程永远不会仅仅因为占据了引擎端口而停止. `strata.exe`, (中文(简体) ), `strata-poly.exe` 和阿里亚因费尔引擎 `aryainfer.exe` 已确认。 当在与Strata相同的端口上配置了lama.cpp控制器时,一个Strata开始跳过那个控制器:听众是Strata服务器,而不是第二个引擎. 正在改变的模型架构由Arya Infer处理,本页面中没有只使用Quen的模型列表.

该页面提供斯特拉塔引擎和基准实验室. Ollama,llama.cpp和FreeToken没有页面控制;它们现有的后端API仍然可用来保存被保存的模型提供者集成. 更改此页面不会安装,删除或移动引擎,模型文件或聊天.

## Arya 本地预设

包裹登记了第四个代理预设, **阿里亚当地**,当一个会话被创建并固定在它的生命中时,就像运出预设一样。 它为本地模型所建,上下文窗口为:适合本地模型(约6.7K字符,约1.7K令牌)的Arya Claude风格的工作规则,工作空间指令封顶为16KB,以及已运出的全部DSH工具行集(shell, read/write/edit, search,背景活,调度,技能,目标,计划模式,收紧,任务,待办,询问,网络,现在,以及有条件的Host插件-管理/市场行). 只有紧凑的核能保持它的图谋渴望:编码工具, `read_image`,而三个浏览器工具需要打开一页并查看. 所有其他工具,包括继承的MCP和插件工具,通过下面的披露桥被推迟. 规则包括一个直观-艺术循环:规划分级,写出完整的页面,用住家浏览器包打开,快照,读出图像,修正出错,然后呈现出. 它脱离了时间背景, 所以请求前缀仍然可以缓存 。 收缩起于路由窗口的80%有4K头室和16%保留,超过4KB的工具结果被推倒到2K头+512尾;这个预设保留了自己的收缩政策而不是库存政策.

工作规则改编自 **阿里亚·克洛德**,而不是Arya 标准:标准是 Codex/GPT-5 即时(`apply_patch`, Codex 身份),它与这个预设的工具名称及其披露桥相抗衡. 文物部分是早先的terse persona的固定部分,它生成了很少的第一稿,而从未渲染过.

**渐进工具的披露是建立在其中的.** 预设行会挂载此软件包自己的工具执行器( S)`preset-disclosure`这让一个驻地核心渴望 并隐藏了所有其他可见工具的图谋 核心点是 `read`, (中文(简体) ), `read_image`, (中文(简体) ), `write`, (中文(简体) ), `edit`, (中文(简体) ), `bash`编号 :`pwsh`, (中文(简体) ), `glob`, (中文(简体) ), `grep`, (中文(简体) ), `exit_plan_mode`,三个 Windows 浏览器工具 `mcp__wincu__windows_computer_use_list_windows`, (中文(简体) ), `..._set_value`,以及 `..._snapshot`,加上三个桥梁工具: `tool_search` (hybrid BM25搜索能力组和呼叫卡), `tool_describe` (一个工具的呼叫卡和计划),以及 `tool_call` (通过共享管道运行一个名字被推迟的工具,所以批准,守卫,和会话活动仍然参考了真正的工具). 该快件不带平面的快件,而是带有紧凑的能力组指数——每个MCP服务器或被整齐的组一行,以500个令牌为界. 在用户转换决定力的第一步 **工具监视器** 向一个简短的上下文信息中插入最可能用于该任务的工具;它只是附加的,被任务/短列表摘要所复制,并且永远不会更改提供者的工具列表。 搜索结果为有需要的参数和一个风险标记的呼叫卡,一个工具结果被封顶为6000个字符,因此一个大型的MCP答案无法淹没本地上下文. 继承主机工具默认被推迟( :`inheritedTools: defer`因此,MCP服务器无论在预设挂载之前还是之后连接都是可以发现的; `excludeInheritedTools` 隐藏名称或 `prefix*` 家庭,以及 `inheritedTools: hide` 恢复旧被子面具. 无需安装插件; 这是此包中的代码, 并使用主机的执行器接合 .

这种执行之所以存在,是因为东道主 `system-prompt/assemble` 瀑布无法在 DSH 架构上重写本地工具计划( 工具被收集到之前), 这也是第三方的原因 `dsh-tool-search` 原生道是这里的禁行道. 执行者接合是支持的接合.

装入 `llamacpp` 下划行 `localPreset`数字 :

```
localPreset:
  inheritedTools: defer
  allowInheritedTools: ['mcp__memory__*', 'generate_image']
  excludeInheritedTools: []
  budgetChars: 40000
  skills: true
  web: true
  goal: true
  toolSearch:
    enabled: true
    thresholdPct: 5
    listingMaxTokens: 4000
    contextWindow: 100000
    minDeferredTools: 4
    searchLimit: 10
    shelfMaxTokens: 500
    scoutMaxTokens: 260
    resultTokens: 700
    detail: cards
    scout: true
    riskAware: true
    usageBoost: true
  compaction: { thresholdRatio: 0.8, headroomTokens: 4096, retainRatio: 0.16, maxTokens: 4096 }
  pruner: { thresholdChars: 4096, headChars: 2048, tailChars: 512 }
```

`inheritedTools: defer` (默认)使主机注册的工具可见并推迟其计划; `allowInheritedTools` 说出少数应该保持渴望 `excludeInheritedTools` 否认姓名或 `prefix*` 家庭事务. `inheritedTools: hide` 是遗留行为: 除非在 `allowInheritedTools`。 。 。 . `skills`, (中文(简体) ), `web` 财务报告和审定财务报表 `goal` 默认为 `true` 因为预设会挂载已运出的全部工具集; 设置其中任何一组 `false` 将可选行修剪为非常小的窗口. `budgetChars` 是政策记录综合工具计划超预算警告的点. `shelfMaxTokens`, (中文(简体) ), `scoutMaxTokens` 财务报告和审定财务报表 `resultTokens` 捆绑三个模型化工具表面; `thresholdPct`编号 :`listingMaxTokens` 仅作为预算的回落. `toolSearch.contextWindow` 是故意的 100K 层,所以一个静态配置不能用 262K 窗口生长. `minDeferredTools` 阻止桥梁在只有少数可延期的工具的构成中出现. `searchLimit` 默认为10,因此"浏览"或"投降"等宽泛的任务可以让整个相关家族回归,而不是默默地被砍取5分;模型仍然可以要求更少. 预设不选择模型:照常在作曲中选择本地模型.

于2026-11-03年用被打包的app和0.19.0在预置上架满已发运的行集前用这台机器测量:同名配置标准预置发送了81个工具和70,062个schema字符. 在0.20.4之前,阿里亚地方会议的第一次请求只载有9个急切的计策(E`read`, (中文(简体) ), `write`, (中文(简体) ), `edit`, (中文(简体) ), `pwsh`, (中文(简体) ), `glob`, (中文(简体) ), `grep`,外加三通桥),8,236个JSON字符,外加7,072个字符被推迟的列表,总计约3.8K个工具定义符号——低于100K窗口的5K键预算. 0.19.3人a在上方增加了约1.5K个令牌,因此完整的首个请求即时间接费用大约为5.3K个令牌为100K. 0.20.4 核心增加: `read_image` 和3个浏览器工具,因此新的测量应该显示13个急切的计数;平面表已经被被极限能力指数(500个令牌)所取代,可选的探测器(260个)和搜索/描述结果(每个700个)所取代,所以旧的显示数字不再描述当前构造,整个工具定义预算应该在下一期重新测量. 检索由一个定型230工具固定器覆盖,有77个有标签的查询:确切名称Recall@1 1.00,Recall@5 0.985和MRR 0.896,无匹配查询回无. 更古老的度量法的后续 `tool_search` 用于工作,然后 `tool_call` 页:1 `job_list`时,返回 `{"ok":true,"value":[]}` 通过真正的工具管道。 工具结果由pruner在下个请求前进行修剪,单桥结果被封顶为6000个字符. 在两个连接指令中,继承主机工具被推迟; `excludeInheritedTools` 当预设挂载时被评价,所以以后注册的名称仍然可以发现(搜索)而不是被遮掩.

Concession的精确触发取决于路由输出保留: `floor(min(W × 0.8, W − O − 4096))`. 100K型机车,为输出收缩保留了大约64K而不是80K的32K;将该型机的输出极限降低到16K,精确的80K触发器. 保留率为16% `W − O`。在股票路径中,没有模型可调取的收缩工具;人物60%的规则停止了上下文的增长,而主机的自动收缩是保证。 当bili活动时, 人物会带一个十亿的文字部分: 呼叫 `acp_status` 近60%,在15-20K+可压缩符号或大写后压缩,并使用 `search_context`编号 :`decompress` 对于折叠的细节.

**10亿块的文字在活动时拥有收缩,而Arya Local则站倒.** 双胞胎 `internal/config` 覆盖可禁用按软件包名称排列的股票压缩行,但预设定义通过 `agentPresets.register()` 永不解析为加载器配置, 这样覆盖无法到达此预设 。 因此,插件在构建定义时决定: 当 bili 时 `biliBasicCompactionPolicy` 设有大门服务及其 `__BILI_DSH_COMPACTION_VERDICT__` 全局读取 `active`, (中文(简体) ), `compaction-basic` 财务报告和审定财务报表 `command-compact` 挂载已禁用和 `tool-result-pruner` 加上所有其它的列都挂着 只有经确认的收购计数;预期的bili(一个配置文件捆绑或覆盖命名) `billion-context`,或 `BILLION_CONTEXT_PROXY`编号 :`BILLION_CONTEXT_ATTACH`)在门口接受最多2分多0.5分的民意调查,任何超时或闲置的判决都会让股票引擎保持一个警告. `BILLION_CONTEXT_PLUGIN=0` 财务报告和审定财务报表 `BILI_NATIVE_DSH=0` 禁用 bili 和任何 `BILI_PROVIDER_REWRITES` 值将删除其本土所有权;所有三个返回都立即启用引擎。 注册被推迟到一个谨慎的承诺 所以插件 `apply()` 保持同步 处理的纤维没有记录 同一收购将bili的4个上下文工具添加到急切的线上,并将十亿字形收缩部分附加到人物a上,因此模型不会等待不再挂起的股票80%触发器.

## 基准实验室

这个 **基准** 视图运行着内置基准实验室(site 3.0),与模型AryaInfer发布. 在阿里亚因佛加一并出现在这里. 聊天模型发现,基准和模型与一对计算机的共享没有变化.

5个分页: **董事会** 以加权总分和奖牌、套间栏和套间专用雷达排列模型. **现场直播** 在运行执行时显示一个完成环、每个模型进度、ETA和GPU火花; 取消它停止. **结果** 是一个 model × 套件矩阵; 点击任意单元格取取抽屉中包含检查列表, 度量, 模型的答案, 生成代码下载和网站截图 . **比较** 堆放最多3个被保存在基线上 并配有三角洲和雷达. **站点** 制作每张生成的网站卡,都有桌面/移动抓取,互动播放和一至五星的视觉收视率.

电池 : **速度** (xx30) 吞吐量探测器; **准备情况** (xx15) 工具和视觉探测器; **A. 背景情况** (xx15) 256K以下的长需要试验; **原因** (XX15) 12个确定性的短答任务(数学、逻辑、JSON提取、格式化合同)在0温下检查; **构建** (XX20) DOM合同评分的8个网站任务,设计计量和截图; **工业** (XX×20)十二个工程任务——JavaScript 有真实的工人断言,OpenNode PLCopen XML,Rockwell L5X生成和读取,阶梯诊断,标记交叉参考,HMI屏幕规格,安全判断和以太网/以太协议QQA. PLC、HMI和网络答案是离线定型装置,而不是经供应商验证的内容;PLC产出需要工程审查.

准备措施 **活工具目录**:每个与本地模式的聊天回合记录主机随同发送的工具定义,准备套件会与最新的抓取相悖,因此总是测量运行工具集的真实目录. 一个 `arya-request-header.json` 引擎目录中的快照仍然被接受为倒计时. 在运行准备套件前启动一个本地聊天; 将使用哪个目录的基准面板报告 .

总的来说,是当前套房的加权平均值,当运行跳过电池时,该套房将重新正常化; 速度被比对跑道上最快的模型而得分,因此排名在硬件上仍然具有可比性. 选择一个预设( N)**快速检查**, (中文(简体) ), **标准**, (中文(简体) ), **全副武装**)或调用套接字,上下文,速度,思维,重复,视觉和任务单用手. 年长的2.0运行保持可读性和可比性.

斯克林从不要求模型来判断模型:每一次检查都是固定的脚本跑出与被捕获的答案对接,所以分数可以跨跑和机器再生.

## 浏览器访问

网络用户界面直接从配置的引擎 URL 装入 。 电话或另一台计算机无法访问主机 `127.0.0.1`;页面对此进行解释,而不是嵌入错误的计算机. 在远程使用之前配置一个可达到的、经认证的AryaInfer地址。 HTTPS AryaCode 页面无法嵌入 HTTP 引擎; 使用单独的-tab链接或 HTTPS 引擎地址 。 引擎自身的认证仍然有效,其URL中从未添加过证书.

配对的计算机比赤裸的地址更能胜任:它自己的Host询问配对地址该引擎的端口是否在那里回答,并且只有在它回答时才会提供接口. 在尾网上发布引擎端口就够了——这台机器使用 `tailscale serve` 用于端口 8080 – 然后面板会嵌入引擎 UI ,而不是要求用户步行到另一个计算机. 当端口不回答时,面板会这样说,而不是显示一个被破坏的框架.

## 又一个电脑

将这个插件安装在两台计算机上;固定对接地址和每个引擎模型都需要0.7.4或更新(模型共享需要0.7.2,仅控制0.7.1)。 控制设置有短配对代码,与电话连接方式相同:

1.  在引擎电脑上打开 **Arya Infer – Connection – 让另一台计算机控制这个引擎** 选择 **创建配对代码**。 。 。 .
2.  在另一台电脑上打开 **Arya Infer – 连接 – 配对一台计算机...**。从机尾网的机器列表中选择引擎计算机,或输入其Tailscale地址,然后键入八特征代码——它显示在地址旁边的第二台计算机可以到达它。 只有字母和数字;破折号被忽略.
3.  **公平与控制** 一次将代码换成私人的标志 开始控制引擎 代码在创建后5分钟失效.

代码要约的地址由此插件服务于 a **固定端口( 45900)** 绑入引擎计算机的尾网地址,它只转发一对计算机使用的路线: `/api/aryastrata/*` 财务报告和审定财务报表 `/api/local-llm/*`地址上的所有东西都是404 端口很重要,因为AryaCode每次发布时都会重新选择自己的网页端口——一个保存在端口上的地址停止了下一次重启的工作,这看起来像是网络故障. 随着固定的端口,对接得以继续。 设定 `strata.pairPort` 使用不同的端口,或 `0` 以关闭中继器(该提议随后再次命名该页面自己的端口)。 设定 `strata.pairHost` 当尾网地址不是绑定的。 Windows在第一次收听时可能会询问是否允许应用程序接受连接——允许用于尾网,而不是用于公共网络.

配对电脑出现在下面 **连接 – 已安装电脑** 在引擎计算机上,它可以在其中被放出;不给钱立即吊销它的令牌. 配对不需要用手贴上的秘密,屏幕上也不显示任何符号. **使用此计算机** 将页面放回它自己运行的引擎.

一个有 `strata.controlToken` 联 合 国 `llamacpp` 列仍然接受这个符号,这是旧的安装使用:

```yaml
- id: llamacpp
  config:
    strata:
      controlToken: a long random value
```

编辑后重新启动AryaCode——行在启动时被读取,一页重装不会重新装入主机代码. 没有符号和配对计算机的计算机总是只回答自己,这是安全默认;页面上说,而不是让一个连接作为401失败. 下 **控制另一台计算机 — 用控制符代替**,可以直接输入同一地址和令牌.

启动,停止,重启,引擎快照和日志再由引擎计算机解答,并取出它正在控制的计算机的页名. 同一代码也分享了引擎的模型:每个已安装的模型都提供,而配对的计算机将它们全部列入AryaCode的模型取取器(提供器)中 **远程本地 LLM**)带有真实上下文窗口. 一个代码,一个令牌,控制和模型一起;撤销配对的计算机两个都结束.

一个引擎一次服务一个模型,但可以切换: 选择一个引擎没有加载的模型要求它切换(`POST /api/models/load`)在请求发出之前,所以在模型之间进行聊天而不访问控制中心. 引擎完成它先运行的请求,并在需要比开关窗口更长的时间时以理由拒绝. 模拟引擎报告为无法使用被忽略而不是提供,然后失败.

这些模型也列在引擎电脑上 **当地示范图书馆**,因此主机可以与其引擎聊天,而无需单独提供行.

引擎自己的网络界面仍然在引擎计算机上收听,所以当其端口无法被接通时,它会在那里被打开而不是被嵌入.

Hop是服务器到服务器:页面停留在自己机器的出处上,而信使从未到达浏览器. 选择一个计算机与该计算机配对是本地的,赎回一个代码需要代码本身;没有其他东西可以改变计算机控制哪一页。 平面 `http` 仅接受回回转和tailscale地址,其中运输已加密;任何其他地址必须是 `https`状态和控制路线要求没有在引擎计算机上的每个呼叫者发出信号,而从未命名的引擎计算机的源头被直接拒绝.

## 验证

```text
npm run typecheck
npm run build
npm test
node tests/aryastrata-ui.mjs
```

浏览器测试涵盖生命周期控制,桌面/移动布局,嵌入式网络UI和保留当前UI的错误. 要锻炼真正的本地引擎,设定 `ARYA_STRATA_LIVE=1` 在测试之前 这将明确停止、 启动并重新启动配置的引擎; 仅在没有启动推断请求时运行 。 现场测试装入了已建成的控制中心包件本身.

[遗留后端引用](https://npmcn.com/package/%40aryacode/dsh-local-llm/LEGACY-CONTROL-CENTER.md) 描述保留的相容性 API,而不是当前页面.

## 聊天输出限制

打开 **Arya Infer – 设置 – 聊天输出**,选择此插件公布的模型之一(引擎的模型、GGUF配置图和Ollama),调整 **每个答复的产出令牌**,并节省。 限制保存在插件自身设置旁,成为该模型对新请求的默认. 数字包括思考,工具参数和最终答案. 修改适用于随后的请求。 编辑器支持从1,024个令牌到所配置上下文窗口以下的值;输入和输出仍然共享上下文. 保存保存其他模式设置 。 桌面应用程序可以通过其dsh-app源头和本地主机浏览器嵌入回路引擎.

## 从两包释放更新

只安装或更新 `dsh-local-llm` 0.7.1或两台计算机上较新的遥控装置。 旧的 `dsh-strata` 软件包可能未安装;其来源和以前的档案保留在旧设施。 如果您定制了控制行, 请将这些配置值移动到 `strata` 控制中心对象 `llamacpp` 在删除前先行走。 退休人员 `dsh-strata-agent` 预设与引擎控制无关,不包含。 模型文件,聊天历史和已保存的模型提供器设置被保存.

## 常见问题

### @aryacode/dsh-local-llm 是什么？

Arya Infer控制中心设有内置基准实验室\.

### 如何安装 @aryacode/dsh-local-llm？

在项目目录运行 npm install @aryacode/dsh-local-llm，或使用 pnpm add / yarn add / bun add。它还需要宿主项目提供 peer 依赖：@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai（^0\.2\.0-rc\.2）。npm 7 及以上与 pnpm 8 及以上默认会自动安装必需的 peer 依赖，Yarn 需要手动安装。

### @aryacode/dsh-local-llm 支持 TypeScript 吗？

支持。包内自带 TypeScript 类型声明（package\.json 声明了 types 入口），安装后即可获得类型提示，无需再安装 @types 包。

### @aryacode/dsh-local-llm 支持 ESM 还是 CommonJS？

以 ES Module 形式发布，推荐使用 import 引入。在 CommonJS 项目中，Node\.js 20\.19\+ / 22\.12\+ 可以直接 require\(\) 不含顶层 await 的 ES Module，更早的版本需要改用动态 import\(\)。

### @aryacode/dsh-local-llm 可以商用吗？

@aryacode/dsh-local-llm 使用 未声明 许可。package\.json 没有声明许可证。没有许可证的代码默认保留全部权利，商用前请联系作者或查看仓库中的 LICENSE 文件。以上为概括，不构成法律意见，请以许可原文为准。

### @aryacode/dsh-local-llm 的下载量有多少？

根据 npm 官方下载统计，@aryacode/dsh-local-llm 在 2026/10/07 – 2026/11/05 这 30 天内被下载 6,713 次，日均约 224 次。下载量会把 CI 构建、镜像同步和作为其他包依赖的安装一并计入，适合横向比较热度，不能直接等同于使用人数。

### @aryacode/dsh-local-llm 还在维护吗？

最新版本 0\.20\.5 发布于 2026/11/08（今天）；至今共发布 43 个版本，其中过去 12 个月发布了 43 个；首次发布于 2026/10/24。发布频率只是参考信号：功能稳定的工具可能很少需要更新，建议结合源码仓库的 issue 和提交记录判断。