内网部署 DeepSeek Harness 接入 glm5.3 网关

内网没有外网, 但有:

  • 一台大模型网关, 给了 OpenAI 兼容接口 和 Claude(Anthropic Messages) 对接;

  • 模型 glm5.3;

  • 一台能跑 codeagent 的 Linux 机器。

本文把这台机器变成一台能用的 DSH(DeepSeek Harness): dsh headless 能干活, dsh web 能起 GUI, 模型走内网网关的 glm5.3。

如果这一步是要交给内网的 AI 编码 agent 去执行, 直接给它 AGENT-TASK.md —— 那是按"agent 可执行"写的任务书: 前置检查、分支决策、硬约束、结构化回报模板, 以及不依赖脚本的手工兜底路径。 本文则是给人看的完整方案(原理、实测证据、排查表、compat 归属表)。

结论先行

问题

结论

用哪种协议接

优先 OpenAI 兼容(pi-ai 路由)。GLM 系有现成方言 thinkingFormat: zai, 且请求体干净

Claude 对接能用吗

能用。它走 DSH 自家的 Messages 适配器, 但默认会带 3 个 DeepSeek 私有字段, 要按探测结果关掉

配置写在哪

$DSH_HOME/cordis.patch.yml 的一个受管块, 对所有 profile(web/headless)同时生效

密钥写在哪

$DSH_HOME/.env 的 INTRANET_LLM_API_KEY(名字不能以 DSH_ 开头, 见下文踩坑 1)

怎么确认成功

./dsh-intranet.sh smoke, 模型回一句话就算通

前置条件

node -v      # 必须 v22 及以上(见下)
python3 -V   # 脚本只用标准库; 3.8+ 均可
dsh --version

语言环境不用管: 内网机器若是 LANG=zh_CN.GBK 这类非 UTF-8 locale, 脚本会自动 用 Python 的 UTF-8 模式(PYTHONUTF8=1)。这不是可选项 —— 实测 GBK locale 下 Python 会把"文件系统编码"也当 GBK, 结果 ✅/❌ 打印不出来(UnicodeEncodeError), argv 里的中文还会被 surrogate-escape 成孤立代理字符, 写配置文件时再崩一次。

Node 版本是硬门槛, 而且低版本的失败方式是静默的: 实测 Node 20.20.2 上 dsh 退出码 0、stdout/stderr 都是 0 字节、连模型请求都不发, 看起来就像"跑完了什么都没干"; 换成 Node 22.23.3 立刻全绿。所以脚本会在 doctor 和每次 smoke 前检查 node 主版本, 低于 22 直接标 ❌ 并给出这个解释。 内网机器 node 太旧的话, 把 Node 官方静态包 一起带进去 (tar -xJf node-v22.x-linux-x64.tar.xz 后把 bin/ 加进 PATH, 不用装系统包)。

没有 dsh 的话先装, 两条路:

# A. 内网有 npm 源(Nexus/Verdaccio/内网 registry)
./dsh-intranet.sh install --registry http://npm.intranet/repository/npm/

# A'. 没有 root / 不想装到全局(内网机器常见): 装进自己目录
./dsh-intranet.sh install --prefix ~/dsh --registry http://npm.intranet/repository/npm/
#   装完会在 ~/.local/bin/dsh 挂一个软链, 脚本自己认这个入口, 不加 PATH 也能用

# B. 内网完全离线: 在有外网的机器上先打包, 再拷进来
./dsh-intranet.sh bundle  --out /tmp/dsh-offline.tar.gz     # 在联网机器上
./dsh-intranet.sh install --bundle /tmp/dsh-offline.tar.gz # 在内网机器上

--prefix 这条路本机实测过: npm install --prefix <dir> 得到 496 MB 的 node_modules, 里面的 dsh 能直接跑, 拿它做 smoke 也通。

离线包本质是 node_modules 整包, 和 CPU 架构 / glibc 版本绑定, 目标机同架构才能直接用。 本机实测: 496 MB 的 node_modules 打成 117 MB 的 tar.gz, 解包后 dsh --version 正常, selftest 也全绿(见下文"本机验证")。 另外实测: profile 首次初始化不需要联网 —— 新建的 $DSH_HOME/profiles/web/ 里 dependencies 是空的, node_modules 也不会生成, 随附 bundle 直接从 DSH 安装目录解析。所以只要 DSH 装上了, 断网起 dsh web 没问题。

包不含 Node 运行时 —— 内网机器得自己有 node(且 ≥22), 没有的话再带一份 Node 官方静态包 进去。取不到外网又要跑 DSH, 更省事的做法是在内网 registry 上代理一份 @deepseek-ai/dsh。

三步接通

cd ai/dsh-intranet

# 1. 探测: 网关在哪个路径、两种协议哪种能用、哪些字段会被拒
./dsh-intranet.sh probe --url http://10.0.0.9:8000 --key sk-xxx

# 2. 配置: 按探测结论写 cordis.patch.yml + .env, 并校验这份配置真能加载
./dsh-intranet.sh configure --url http://10.0.0.9:8000 --key sk-xxx --model glm-5.3

# 3. 冒烟: 真跑一次
./dsh-intranet.sh smoke

# 顺手看看写了什么(密钥打码)
./dsh-intranet.sh show

# 一步体检(环境/配置/网关/冒烟), 输出可以整段贴回来
./dsh-intranet.sh doctor --url http://10.0.0.9:8000 --key sk-xxx

doctor 是给"出问题要找人看"准备的一条命令: 它把系统与 node/python3 版本、 dsh 位置与版本、DSH_HOME、受管块在不在、密钥文件权限与变量名、 网关探测结论、冒烟结果一次性列全, 最后给出 ✅/❌ 汇总, 且永远不写配置。

probe 会逐个试探这些字段, 把"网关接受什么"变成实测事实而不是猜测:

协议

试探项

OpenAI 兼容

最小 chat 请求、max_tokens vs max_completion_tokens、store、stream_options、reasoning_effort、developer 角色、strict 工具、流式 + tools

Claude 对接

最小 messages 请求、thinking 开/关、output_config、dsh_session_log、dsh_plugin_packages、流式

公共

GET /v1/models(Bearer 与 x-api-key 两种鉴权都试), 没带 --model 时据此自动挑一个含 glm 的

被 4xx 拒绝的项, 会自动翻译成对应的 compat 开关写进配置; Claude 路由被拒私有字段, 就自动关掉三个 DeepSeek 扩展插件。探测请求的 max_tokens 只有 8, 花不了多少额度。

--api openai|anthropic 可以强制选一种(默认 auto: 能用 OpenAI 兼容就用它)。

配置落在哪里

DSH 的配置是"多层 patch 依次叠加":

@deepseek-ai/dsh-base 等 bundle 层
      ↓
$DSH_HOME/profiles/<profile>/cordis.patch.yml   (profile 层)
      ↓
$DSH_HOME/cordis.patch.yml                      (home 层) ← 脚本只动这里
      ↓
dsh --patch extra.yml                           (命令行覆盖层)

home 层对 所有 profile 生效, 所以改一次, dsh headless 和 dsh web 一起生效 (实测 --dump-config 两个 profile 里都能看到 intranet-gw)。

脚本写进去的是一段被注释包起来的受管块, 重复执行只会替换这一段, 不会越写越多:

# >>> dsh-intranet managed block (由 dsh-intranet.sh 维护, 手改会被覆盖) >>>
- id: llm-pi-ai
  config:
    providers:
      intranet-gw:
        displayName: 内网网关
        api: openai-completions
        baseURL: http://10.0.0.9:8000/v1
        apiKeyEnv: INTRANET_LLM_API_KEY
        compat:
          thinkingFormat: zai
        defaultContextWindow: 204800
        defaultMaxTokens: 32768
        models:
          - id: glm-5.3
            name: glm-5.3
            contextWindow: 204800
            maxTokens: 32768
- id: agent-default-model
  config:
    provider: intranet-gw
    model: glm-5.3
# <<< dsh-intranet managed block <<<

每次写入前都会备份成 cordis.patch.yml.bak-<时间戳>; 如果 DSH 组装配置时报错, 脚本会自动回滚并打印报错原文。

自签 HTTPS 网关: 探测与 DSH 是两套 TLS

内网网关常用自签证书, 这里有个很容易误判的坑: probe --insecure 只让 探测 (Python)不校验证书, 而模型请求是 DSH 这个独立 Node 进程发出的, 它按自己的 证书库校验。于是会出现:

probe     ✅ 可用协议: openai-completions
configure ✅ 配置已写入、校验通过
smoke     ❌ dsh: TRANSPORT: Connection error.      ← 看起来像防火墙/端口问题

DSH 不会告诉你是证书问题。正确做法是给两边同一个 CA:

./dsh-intranet.sh configure --url https://gw.corp --key sk-xxx --ca-file /path/to/ca.pem
./dsh-intranet.sh smoke     --ca-file /path/to/ca.pem
# 或者永久生效(注意: NODE_EXTRA_CA_CERTS 属于"启动引导变量", 只能从环境来, 不能写 .env)
echo 'export NODE_EXTRA_CA_CERTS=/path/to/ca.pem' >> ~/.bashrc

实在拿不到 CA 时的下策是 export NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0(全局关校验, 自己权衡)。smoke 失败时会主动验一次证书再下结论, 所以上面那种误判不会再发生。

密钥的解析顺序

DSH 的凭据按固定顺序取, 先命中先赢:

顺序

来源

谁能写

1

启动环境(INTRANET_LLM_API_KEY=xxx dsh)

你, 每次启动

2

$DSH_HOME/.credentials.yaml 凭据存储(GUI 里保存)

配置界面

3

当前目录的 .env

项目

4

$DSH_HOME/.env

脚本写这里

脚本写 4, 权限 600。想用 CI 注入就加 --no-key-file, 自己在启动时 export。

两条路由的实测差异

同一台机器、同一个 mock 网关, DSH 0.1.7-rc.2 实际发出的请求体:

OpenAI 兼容路由(pi-ai)

Claude 对接路由(llm-deepseek)

路径

POST {baseURL}/chat/completions

POST {baseURL}/v1/messages

鉴权头

Authorization: Bearer <key>

x-api-key: <key> + anthropic-version: 2023-06-01

默认输出上限字段

max_completion_tokens

max_tokens, 默认值 256000

请求体顶层字段

model, messages, stream, tools, store, stream_options, max_completion_tokens

model, system, messages, stream, tools, max_tokens, thinking, output_config, dsh_session_log, dsh_plugin_packages

私有字段

无

3 个 DeepSeek 专属字段, 严格网关会 400

模型目录

自己声明的 models 列表

自己声明的 models 列表(id 原样透传)

思维链方言

compat.thinkingFormat 可选 zai(GLM 系)

output_config.effort(DeepSeek 私有)

两条都能跑通(本仓库的 selftest 会各跑一遍)。GLM 系建议走 OpenAI 兼容: 请求体里没有 DeepSeek 私有字段, 且 pi-ai 原生认识 GLM/Zhipu 的思维链方言。

compat 开关是按协议分的(实测)

compat 的键不是通用开关。放错协议的后果是启动即报错:

dsh: INVALID_CONFIG: llm-pi-ai: provider "intranet-gw" sets compat
     "supportsStrictTools", but no model on the route speaks a protocol
     that takes it; it exists on anthropic-messages

要命的是 --dump-config 查不出来 —— 它只组装配置树、不加载插件。实测 (dsh 0.1.7-rc.2) 两边各认哪些键:

协议

合法键

openai-completions

maxTokensField、thinkingFormat、vllmPriority、cacheControlFormat、chatTemplateArgs、chatTemplateKwargs、supportsStore、supportsDeveloperRole、supportsReasoningEffort、supportsUsageInStreaming、supportsStrictMode、supportsFinishReason、supportsThinkingTokenBudget、thinkingTokenBudgetField、requiresToolResultName、requiresAssistantAfterToolResult、requiresThinkingAsText、requiresReasoningContentOnAssistantMessages、supportsLongCacheRetention

anthropic-messages

allowEmptySignature、forceAdaptiveThinking、supportsCacheControlOnTools、supportsEagerToolInputStreaming、supportsLongCacheRetention、supportsStrictTools、supportsTemperature

(openai-responses 专属)

supportsMaxOutputTokens

本方案里 Claude 路由走 llm-deepseek, 没有 compat 面, 所以这张表主要约束 OpenAI 兼容路由。probe_gateway.py 里内置了这份白名单: 只生成目标协议认的键, 不会把 supportsStrictTools 这类 anthropic 专属开关写到 openai-completions 上。

因为 --dump-config 挡不住这类错误, configure 的第 4 步除了组装配置树, 还会 把刚写的配置复制一份、把 baseURL 改成死地址(127.0.0.1:1)真启动一次: 配置有问题会在任何网络 I/O 之前抛 INVALID_CONFIG(于是回滚并打印那一行), 配置没问题则只会得到 TRANSPORT(连不上死地址)。这样校验不碰真网关、不发 模型请求, 却能把插件级错误挡在配置落盘之后、冒烟之前。

实测踩过的坑

  1. .env 里不能放 DSH_ 开头的变量名。DSH 把 DSH_ / XDG_ / DYLD_ 前缀, 以及 PATH / HOME / NODE_* / LD_* 视为"启动引导变量", 只允许由启动环境设置。 实测直接拒绝启动:

    Error: dsh: /home/me/.dsh/.env sets "DSH_INTRANET_API_KEY", which only the launching
environment may set (it decides how this process starts, where its code and
instructions load from, or how it reaches the network); export DSH_INTRANET_API_KEY
instead of putting it in a .env file

    所以默认变量名是 INTRANET_LLM_API_KEY, 脚本也会拒绝 --key-var DSH_*。 (顺带: home 层的 .env 允许写 HTTP_PROXY 等代理变量, 项目层 .env 不允许。)

  2. Claude 路由默认输出上限是 256000。GLM 或中转网关通常没这么大, 会被 400 顶回来。 配置里显式写 maxTokens(默认 32768), 并保证 contextWindow > maxTokens + 压缩余量, 否则开了主动压缩会拒绝启动。

  3. Claude 路由默认会带 DeepSeek 私有字段: output_config、dsh_session_log、 dsh_plugin_packages。DeepSeek 官方网关认识, 别人的 Claude 兼容网关多半不认识。 处置就是配置里 reasoningEffort: off + 关掉三个扩展插件:

    - id: deepseek-llm-api-extensions
  disabled: true
- id: session-log-deepseek
  disabled: true
- id: plugin-package-inventory-deepseek
  disabled: true

    关掉之后请求体只剩 max_tokens / messages / model / stream / system / thinking / tools, 是一份干净的 Anthropic Messages 请求(实测)。

  4. baseURL 的 /v1 两家语义不同。llm-deepseek 自己会追加 /v1/messages (末尾正好是 /v1 才复用); pi-ai 的 openai-completions 是直接拼 {baseURL}/chat/completions 和 {baseURL}/models, 所以 baseURL 得含 /v1。 脚本按这个约定归一化: --url 填 http://gw:8000 或 http://gw:8000/v1 都行。

  5. 内网代理会劫持探测。机器上若 export 了 http_proxy, 探测内网地址会绕一圈。 probe 默认绕过代理直连内网; 确实要走代理再加 --use-proxy。

  6. 自签证书。内网网关常用自签 HTTPS, 加 --insecure 跳过校验。

故障排查

smoke 失败时按现象对表:

现象

多半是

处置

启动就 INVALID_CONFIG

compat 开关放错协议, 或路由字段不认识

按上面的归属表改; configure 已内置这项校验

退出码 0 但一个字都没输出

node 版本过低(高发)

dsh --version 同样是空的话换 Node 22+; 实测 Node 20 就是这样

MISSING_CREDENTIAL

没拿到 key

看 $DSH_HOME/.env 有没有 INTRANET_LLM_API_KEY; 或你在别的 shell export 了但它没进这次启动

INVALID_CREDENTIAL / 401 / 403

key 不对, 或鉴权头不对

用 probe 看哪个鉴权头是 200

404 / not found

路径不对

baseURL 多写或少写 /v1, 看 probe 报的可用路径

400

网关拒了某个字段

重跑 probe, 把它标红的项变成配置里的 compat 开关

TRANSPORT: Connection error. / ECONNREFUSED / 超时

地址、端口、防火墙、代理, 或自签证书

先 curl 一下网关; 需要代理就 export HTTPS_PROXY(home 层 .env 允许); 探测能过而冒烟过不去, 基本就是证书 → 加 --ca-file

模型回话但内容是乱的

思维链方言不对

GLM 系在 OpenAI 路由里加 compat.thinkingFormat: zai

GUI 里选不到模型

目录里没有这个 id

models: 列表里补上, id 必须和网关的模型名一致

备注

机器上设了 http_proxy 时, Node 22 会打印一行 [UNDICI-EHPA] Warning: EnvHttpProxyAgent is experimental。它只是告警, 不影响请求; 嫌吵就在启动 DSH 时带上 NODE_NO_WARNINGS=1(脚本内部调用已自动压掉)。

不依赖脚本的手工配置

脚本只是把下面两件事做完了, 内网不方便跑 Python 时照抄即可。

第一步, 把配置块追加到 $DSH_HOME/cordis.patch.yml(没有这个文件就新建, 它就是一个顶层 YAML 数组); 第二步, 把 key 放进 $DSH_HOME/.env 并 chmod 600:

echo 'INTRANET_LLM_API_KEY=sk-xxx' >> ~/.dsh/.env && chmod 600 ~/.dsh/.env
dsh --profile headless --dump-config | grep -A6 'id: llm-pi-ai'   # 能看到内网路由就对了
dsh --profile headless "只回答两个字：正常"                        # 真跑一次

Claude 对接版(把上面受管块换成这段):

- id: deepseek-llm-api-extensions
  disabled: true
- id: session-log-deepseek
  disabled: true
- id: plugin-package-inventory-deepseek
  disabled: true
- id: llm-deepseek
  name: '@deepseek-ai/dsh-llm-deepseek-api-key'
  config:
    apiKeyEnv: INTRANET_LLM_API_KEY
    baseURL: http://10.0.0.9:8000
    maxTokens: 32768
    reasoningEffort: off
    models:
      - id: glm-5.3
        name: glm-5.3
        contextWindow: 204800
- id: agent-default-model
  config:
    provider: deepseek-official
    model: glm-5.3

--profile 的用法: 校验/冒烟固定用 headless

doctor 与 smoke 里的"跑一句看模型回不回话"只能在 headless profile 上做 —— 它是 唯一"跑完就退出"的 profile。web/acp/sdk 会常驻, 拿不到结论还可能占住端口, 所以 smoke --profile web 会明确拒绝并告诉你去做人工自检, 而不是挂在那里等超时。

configure 的配置校验也固定用 headless 启动一次: 配置写在 home 层, 对所有 profile 是同一份, 校验等价。而且这次校验现在要求"要么看见 INVALID_CONFIG, 要么看见它真的 走到发请求/取凭据那一步"—— 否则算校验失败。之前 --profile web 会让这次启动报 too many arguments, 旧的判断只看 INVALID_CONFIG, 于是把"没校验成"当成了"校验通过"。

Web GUI 也吃同一份配置

dsh web 用的就是那个 home 层 patch, 不用另配一份。实测:

DSH_HOME=/tmp/webhome ./dsh-intranet.sh configure --url http://10.0.0.9:8000 --key sk-xxx
dsh web --host 0.0.0.0 --port 3080 --no-open
# 启动日志会打印带 token 的地址; 打开它, 在模型选择器里挑「内网网关 / glm-5.3」

本机验证结果: dsh web 用内网配置正常启动并打印 http://127.0.0.1:3901/?token=…; 带 token 访问返回 303 换成 cookie, 不带 token 返回 401; 前端 index.html(34 KB)与 JS/CSS 资源都是 200。 也就是说 GUI 侧的"进程起得来、认证生效、静态资源齐、配置已加载"这四项都过了, 模型请求本身走的是和 headless 完全相同的那条 LLM 路由(见下)。

一条命令验收工具箱: verify

./dsh-intranet.sh verify

它用几个 mock 分别扮演不同的网关, 把下面 10 项跑成 ✅/❌ 矩阵, 全程不碰真网关、不花额度:

#

用例

期望

1

selftest(宽松网关, 两种路由)

全绿

2

selftest --strict(严格网关)

降级后仍可用

3

selftest under LANG=zh_CN.GBK

非 UTF-8 locale 不崩

4

只开 OpenAI 的网关

选 llm-pi-ai 路由并冒烟通过

5

只开 Claude 的网关

选 llm-deepseek 路由并冒烟通过

6

强制网关不支持的协议

写文件前干净退出, 不留半成品

7

--key-var 自定义凭据名

配置与 .env 用同一个名字

8

--no-key-file

不写 .env, 靠启动环境跑通

9

用户 home patch 已有无关配置

原条目保留, 两者共存可跑

10

窗口小于输出上限

被拒绝

11

自签 HTTPS 网关(有 openssl 才跑)

--ca-file 同时喂给探测与 DSH

12

smoke --profile web

当场拒绝并给出 GUI 人工自检指引(不能挂住)

13

任务书附录 B 里手写的 YAML

原样可用(改了生成器没改文档就会被这条抓住)

内网机器上先跑这一条确认工具箱本身没问题, 再去碰真网关 —— 这样失败时就能立刻区分 "是脚本/环境的问题"还是"是网关的问题"。

本机验证: selftest

内网网关不一定随时能动, 所以这套脚本自带一个 mock 网关, 断网也能验证整条链路:

./dsh-intranet.sh selftest

它做四件事: 起 mock_gateway.py → 对 mock 跑 probe → 在临时 DSH_HOME 里 configure → smoke, OpenAI 兼容与 Claude 对接两条路由各走一遍。 全绿说明"配置生成 → 凭据解析 → 协议转换 → 模型回话"这条链没有断, 剩下的风险就只有真网关的行为了。最后还会打印网关侧实际收到的请求:

==> 网关侧看到的请求
    DSH 发出的请求 (共 4 条):
        /v1/chat/completions  x2
            请求体字段: max_completion_tokens, messages, model, store, stream, stream_options, tools
        /v1/messages  x2
            请求体字段: dsh_plugin_packages, dsh_session_log, max_tokens, messages, model, output_config, stream, system, thinking, tools
    探测器发出的请求 (共 32 条):
        ...

统计按 User-Agent 把"DSH 自己发的"和"探测器发的"分开, 免得把探测请求的字段 误当成 DSH 的字段。上面这份是 mock 网关什么都接受 的结果, 所以 DeepSeek 私有 字段被保留了下来; 真网关若拒绝它们, 配置里会自动多出三个 disabled: true。

mock_gateway.py 同时提供 POST /v1/messages(Anthropic)和 POST /v1/chat/completions(OpenAI), 并把 DSH 发来的每个请求体原样落到 /tmp/mock-gateway-requests.jsonl —— 想知道 DSH 到底发了什么字段, 看这个文件最快。

内网网关的形态不止一种, 所以三种都在本机演练过一遍(用 mock 分别扮演): 只开 OpenAI 兼容、只开 Claude 对接、严格网关(拒私有字段与方言) —— 三种情况下 configure + doctor 都全绿; 强制指定网关不支持的那种协议时, configure 会在写任何文件之前退出并提示换 --api。此外还演练过: 用户 $DSH_HOME/cordis.patch.yml 已有无关配置(原条目保留、两者共存)、 已有同 id 的 llm-pi-ai 条目(追加的受管块生效)、--no-key-file(不写 .env, 靠启动环境提供凭据)、--key-var(自定义凭据变量名)。

selftest --strict 让 mock 扮演严格网关: 它会 400 掉 max_completion_tokens / store / stream_options / reasoning_effort / developer 角色 / 工具 strict, 以及 Anthropic 侧的所有私有顶层字段。 这一轮跑通, 说明"探测发现被拒 → 关掉对应 compat 开关与插件 → 仍然能干活" 的降级路径是通的。实测严格模式下 DSH 最终发出的请求体收敛成:

/v1/chat/completions  x2   请求体字段: max_tokens, messages, model, stream, tools
/v1/messages          x2   请求体字段: max_tokens, messages, model, stream, system, thinking, tools

两条路由都验证过之后, 用离线解包出来的那份 DSH再跑一遍 selftest (把 HOME 指到一个干净目录, 模拟内网目标机), 一样全绿 —— 说明"打包 → 拷进去 → 解包 → 配好 → 跑通"这条离线路径本身没有坑。

备注

selftest 用临时 DSH_HOME, 不会碰你正在用的 ~/.dsh。

文件清单

文件

作用

dsh-intranet.sh

主入口: verify / probe / configure / smoke / doctor / show / install / bundle / selftest

probe_gateway.py

网关探测器, 输出推荐配置(零依赖)

mock_gateway.py

内网网关模拟器, 供离线验证; --strict 可扮演严格网关(零依赖)

summarize_requests.py

统计 mock 收到的请求路径与字段, 用于核对协议

check_doc_examples.py

把任务书里手写的 YAML 抽出来实跑, 防止文档与生成器脱节