DeepSeek Harness 处理简单任务耗时太长

[ChthoIly]

感觉 DeepSeek Harness 处理单个用户请求耗时不太合理啊，对于一个非常简单的读代码回答问题的用户请求，比如 "TypeA 属性枚举类 123456 是如何解析对应到文本种类的"。按理只需要扫描定位到枚举代码位置然后读一下字典或者枚举是怎么定义的就可以回答了，同样的问题 Claude 和 Grok 分别用 1 分钟和 30 秒就完成了。但是DSH用了 30+ 分钟，40 步，LLM 3m36s 工具调用 25m44s。看 API 的响应速度也不是网络问题，首 Token 平均 1.8s · 83 tok/s。

这是和我环境或者模型配置选择有关系吗？我是 WSL2, V4-Pro Max， 极简模式 选项。这难道要用户提问前先自己对于问题难易度的理解选对应的思考强度吗？

[guai-jiang]

你看一下是不是用了max，然后思维链里面一堆let me，如果是的话应该是触发了雷霆大思考了，极简模式目前看来只是能减少处罚雷霆大思考的概率，建议推理强度换成high试一下

[Electricitysheep]

简单任务耗时长——大概率是推理档位开太高（每步都 deep think）+ 工具链每步往返。

降档（low/off）对简单问答立竿见影，我们第 6 章性能模型专门讲了"思考占 90% 时间"和降档策略：https://github.com/Electricitysheep/dsh-handbook/blob/main/docs/06-advanced.md

[ChthoIly]

我并不认为是模型思考花费时间太多，从状态栏的反馈来看，大部分时间花费在工具调用上了 LLM 4m8s · 工具调用 29m17s 工具调用的时间占比超过87%。我简单看了一下模型思考和工具调用情况，貌似是 harness 在处理多仓库扫描定位时没法快速定位任务需要的仓库是哪个一直在多个仓库间不停徘徊。当我中断模型后指明两个大致的仓库范围"前端和后端仓库"后模型就在1分钟内成功正确回答了。

我打开的工作区根目录是个 workspace/ 里面包含多个 git 仓库有项目前端，项目后端，测试工具，开发调试工具等等。似乎 harness 在处理这种大型多仓库工作区时有欠缺？

[ChthoIly]

你们的白皮书挺有意思，你们认为LLM的思考和工具调用的时间花费占比在多少比较高效合理？1：1或者2：1?

[Electricitysheep]

这个反馈很有价值，纠正了我们的一个笼统说法——工具链任务"思考占 90%"适用于单仓库/定位明确的场景，多仓库工作区（workspace/ 含多个 git 仓库）时工具调用会反超（你实测 87%：LLM 4m8s / 工具 29m17s）。根因是 harness 在多仓库间徘徊定位，指明范围后 1 分钟解决——这是"搜索/定位成本"而非"思考成本"。

已把这条补进手册第 6 章性能模型（区分：单仓库=思考主导 / 多仓库=工具搜索主导），并标注为已知边界。https://github.com/Electricitysheep/dsh-handbook/blob/main/docs/06-advanced.md

[Electricitysheep]

关于"思考 vs 工具调用占比多少合理"——没有固定答案，取决于任务性质：

1. 单仓库/定位明确：思考占比高是正常的（工具调用少而精），我们实测的工具链场景 ~90% 思考
2. 多仓库/大搜索空间：工具占比会高（你的 87%），此时看的是"无效往返"——同样 30 分钟工具调用，是 30 分钟在定位还是 30 分钟在干活，差距巨大
3. 健康信号不是占比，是：工具调用是否有产出（每次调用推进任务），思考是否有上下文（不重复想）

所以 1:1 或 2:1 都合理，关键是"无效时间"占比。这个判断框架也写进第 6 章了。