DeepSeek Harness 会话导入，是把 Claude Code、Codex、OpenCode 等工具保存的对话日志转换成可继续编辑的 Harness 会话；目前 dsh-chat-import README 列出 21 个支持来源，导入后的会话可以在 DeepSeek Harness 中刷新、打开并继续对话。它处理的是聊天历史，不等同于 Skills、Hooks 或权限配置迁移。

先理解：导入的到底是什么

会话导入的核心是保留“上下文轨迹”，包括用户消息、模型回复、工具调用、工具结果、标题、模型和时间戳。导入后，每段外部对话会成为 DeepSeek Harness 中的独立会话，原项目文件不会被自动复制或修改。

内容

是否属于会话导入

说明

用户与 Agent 的消息

是

作为可继续阅读的上下文

工具调用与返回结果

是

用于还原任务轨迹

推理、标题、模型、时间戳

是

README 标注为 full-fidelity

项目代码文件

否

需要在目标环境重新打开仓库

Skills、Hooks、全局设置

否

应使用独立的配置迁移工具

未获得结果的重复重试步骤

有条件

转换器会删除特定 ghost retry，避免重复 call id 破坏折叠

这和配置迁移不是一回事

dsh-chat-import 负责 conversation history；如果目标是迁移 Skills、Hooks、全局设置和权限规则，应单独检查 dsh-movein。官方 README 特别提醒，两者没有联合验证，不能把“导入会话”理解成“完整复制开发环境”。

第一步：安装插件

DeepSeek Harness 的 Web profile 可以直接安装 npm 包：

dsh plugin --profile web add dsh-chat-import

如果你在本地 checkout 了插件，使用 link 方式：

dsh plugin --profile web add -w link:/path/to/dsh-chat-import

安装后重新打开或刷新 Harness，确认右下角出现 Import sessions 面板。插件 README 同时提供 GUI 和工具调用两种入口；首次操作建议用 GUI，便于检查扫描出的文件范围。

第二步：准备三个来源的会话目录

导入是否成功，首先取决于你传入的是“会话文件或目录”，而不是仓库目录。下面是 README 给出的参数形态：

import_chat({ format: "claude", path: "~/.claude/projects" })
import_chat({ format: "chatgpt", path: "~/Downloads/chatgpt-export/conversations.json" })
import_chat({ format: "local-jsonl", path: "D:\\downloads\\session.jsonl" })

对 Claude Code，通常从 ~/.claude/projects 开始扫描；Codex 和 OpenCode 则应先在各自工具的会话目录中找到实际的 JSON/JSONL 文件，再将路径交给导入器。不同版本和操作系统可能改变默认目录，先确认文件确实存在，再执行导入。

一个稳妥的准备流程是：

  1. 关闭正在写入日志的源工具，避免导入过程中日志继续增长。

  2. 复制要迁移的会话文件到临时目录，保留原始文件作为回滚副本。

  3. 只选择一个会话做试导入，确认标题、最后一轮消息和工具结果都存在。

  4. 试导入成功后，再批量扫描同一来源的其他会话。

第三步：导入 Claude Code 会话

Claude Code 是 README 明确列出的来源。GUI 操作路径是打开右下角 Import sessions，选择 Claude 格式和会话目录，然后勾选需要导入的会话。

使用工具调用时，参数形态如下：

import_chat({
  format: "claude",
  path: "~/.claude/projects"
})

导入完成后刷新会话列表，打开最新生成的会话，检查三点：最后一条用户消息是否完整、工具调用是否与结果成对出现、原会话的项目标题是否保留。如果只看到普通文本而没有工具轨迹，先检查是否选错了格式或指向了导出的摘要文件。

第四步：导入 Codex 会话

Codex 同样在支持列表中，但不要把 Claude 的目录参数直接套到 Codex。先定位 Codex 的本地会话日志，再根据文件格式选择对应的导入格式；如果文件是 JSONL，可从 local-jsonl 入口开始验证。

import_chat({
  format: "local-jsonl",
  path: "/absolute/path/to/codex-session.jsonl"
})

Windows 路径需要使用双反斜杠，或改用正斜杠：

import_chat({
  format: "local-jsonl",
  path: "D:/work/migration/codex-session.jsonl"
})

Codex 会话常包含较长的工具结果。试导入时先选单个文件，确认 Harness 能显示完整轨迹，再扩大范围；不要一次把整个日志目录交给转换器，以免重复导入或难以定位坏文件。

第五步：导入 OpenCode 会话

OpenCode 也是插件的明确支持来源。操作重点是找到 OpenCode 的会话存储目录，并在 GUI 中选择 OpenCode 对应格式。若你使用工具调用，格式名应以插件当前 Usage Reference 显示的枚举为准；README 展示了 claude 和 local-jsonl 示例，但没有在首页固定列出所有格式字符串。

因此推荐采用这个顺序：

  1. 在 Import sessions 面板选择 OpenCode 来源，让插件自动扫描可发现的会话。

  2. 只勾选一个短会话导入。

  3. 打开结果，确认消息、工具调用和时间线。

  4. 再批量导入长会话。

如果自动扫描不到文件，使用 scan_discover 查看可发现来源，再把返回的实际路径传给 import_chat。不要凭经验猜测 OpenCode 的缓存目录，不同安装方式可能使用不同数据位置。

三个常见失败原因

导入后会话为空

最常见原因是格式与文件结构不匹配，或者传入的是目录摘要而不是原始日志。先用单个文件试导入，再切换格式；不要先批量重试。

工具调用丢失

工具调用需要对应的结果记录。插件会处理一种特殊的 failed ghost retry：当调用没有结果、下一步又用相同 call id 重发时，转换器会丢弃死步骤，避免重复 id 让整条轨迹折叠失败。这不代表所有损坏日志都能恢复。

重复会话越来越多

重复导入前先查看插件 History。README 说明可以在 History 标签查看 imports.json 记录，并移除由插件创建的会话。批量操作前建议记录源文件和导入时间，避免把同一目录反复扫描。

与七牛云 API 配置配合使用

会话迁移完成后，模型调用配置仍属于 DeepSeek Harness 的运行时设置。若团队需要在不同 Coding Agent 间统一国产模型入口，可以单独配置七牛云 Token Plan（DeepSeek-V4、Kimi-K3、GLM-5.3、MiniMax-M3 等 15 款国产模型，¥2,999/月起，单 API Key 切换，兼容 OpenAI 格式，https://api.qnaigc.com/v1）。会话导入只搬运历史上下文，不会把源工具的 API Key 带入目标环境。

provider: openai-compatible
base_url: https://api.qnaigc.com/v1
api_key: ${QINIU_TOKEN_PLAN_KEY}
model: deepseek-v4-xxx

把密钥放在环境变量中，不要写入会话 JSONL，也不要把包含密钥的日志提交到 Git。导入历史前，先检查源文件是否包含 Authorization、Cookie 或其他敏感字段。

什么时候适合导入，什么时候重新开始

适合导入的场景是任务已经完成了一半、原 Agent 的工具轨迹对继续工作很重要，或者需要把多个工具的研究过程集中到 Harness。若原会话包含大量失败重试、敏感信息或已经失去项目上下文，重新开始并手动提取关键决策通常更干净。

据 Nwflower/dsh-chat-import README（2026 年 9 月检索），插件目前列出 21 个可导入 Agent，并提供会话历史、可选双向同步和导出能力；实际支持格式与目录仍应以安装版本的 Usage Reference 为准。本文属于低时效配置教程，工具版本更新后应重新核对格式名、默认路径和 GUI 文案。