dsh-qwen-connect
把千问办公（QwenWorkCN）桌面 App 的登录态自动接入 DeepSeek Harness ——
零配置，不需要 API Key，不需要另外登录。
它做什么
| 能力 | 状态 |
|---|
| Provider 注册（模型出现在 DSH 模型选择器，名称含倍率） | ✅ |
| 设置卡片：账号 / 积分 / 套餐 / 模型列表（含配额进度条） | ✅ |
| 凭据解密（Chromium v10 + Windows DPAPI） | ✅ |
| 账号 / 额度 / 套餐 REST 查询 | ✅ |
| 真实对话（WASM 签名 + SSE 聊天端点） | ✅ |
| 流式输出 + 多轮上下文 | ✅ |
工具调用（tools 透传 + tool_calls 协议转换） | ✅ |
图片输入（DSH 附件服务 → chat_context.imageUrls） | ✅ |
token 统计（上游 raw_usage → OpenAI usage） | ✅ |
| 上游重试（限流 / 网关瞬时故障，最多 3 次） | ✅ |
| 请求方鉴别（shim 共享密钥 + 常量时间比较） | ✅ |
| 动态模型目录 | ❌ 静态内置（/api/v2/model/list 需签名） |
图片输入（视觉）
上游模型具备视觉能力，本插件已打通完整链路。DSH 侧的三个条件必须同时成立：
- 模型描述符声明
image 模态（lib/models.js）
- pi-ai 配置了
resolveAttachments（lib/index.js 从 ctx.get('attachments') 取）
- shim 把图片转成上游认的形态
前两条是联动的：插件按附件服务是否可用动态决定是否声明 image
（createQwenWorkAdapter 的 imagesAvailable）——避免「声明了却用不了」
（DSH 会抛 pi-ai image input requires the durable attachment service）。
上游要同时收到两样东西才认图（六变体对照实验的结论，
见 research/probes-2026-09-14/probe-image-format.mjs）：
| 条件 | 位置 |
|---|
| ① 有图标记 | chat_context.imageUrls（data URL 数组，无图时为 null） |
| ② 多模态内容 | messages[].content 是含 image_url 的数组 |
任一缺失，模型都会回复「我没有看到您上传的图片」。因此 toQwenWorkMessages
对含图消息保留数组 content（不再塌缩成纯文本），collectImageUrls
只取最后一条 user 消息里的图（避免重复分析历史图）。
架构
lib/index.js host 侧入口：注册 qwenwork provider + 挂载状态路由
lib/client.js 浏览器侧入口：设置卡片（__ModuleLoader__.load 包装）
lib/web-status.js 状态路由：loopback-only + JWT 脱敏，汇总卡片数据
lib/credentials-seam.js 与凭据层的唯一接缝（不重复实现解密）
lib/signer-session.js WASM 签名会话 + 请求体构造
lib/chat-shim.js 环回聊天 shim：OpenAI ↔ QwenWork 协议转换 + 工具调用 + token 统计
lib/signer-shim.js chat-shim 的稳定转发层（集成方从此导入）
lib/sse.js 健壮 SSE 解析 + OpenAI 分块编码 + usage 归一化
lib/runtime-identity.js Cosy-Version / machineId 的动态解析与多级回退
lib/models.js 静态模型目录（取自 App 日志的 rawModels，未臆造）
lib/loopback.js 环回访问判定（挡 DNS-rebinding）
lib/status-paths.js host / client 共享常量
凭据与 REST 实现（lib/credentials.js、lib/auth.js、lib/rest.js、
lib/errors.js、lib/dpapi.js、lib/api.js）。集成层只通过接缝消费，
不重复实现任何解密逻辑。
模型目录
三个模型均取自 App 日志的 rawModels，无臆造：
| id | 名称 | 倍率 | 视觉 | 上下文 |
|---|
pro | 高级 | 1.00x | ✅ | 1M（默认） |
flash | 标准｜Qwen3.8-Flash | 0.10x | ✅ | 1M |
qwen3.8-max-preview | Qwen3.8-Max | 1.10x | ✅ | 1M |
maxOutputTokens: 32000；可选上下文档位 200K / 400K / 1M。
安全边界
- 绝不下发凭据：状态路由只回状态摘要，token 从不跨到浏览器。
- 错误信息脱敏：
eyJ... 形态 JWT、Bearer xxx、token=... 一律替换后
才下发（卡片是浏览器渲染面，泄漏即等于泄漏到 DOM 与 devtools）。
- 只信任环回：Host 必须是
127.0.0.1 / localhost / [::1]，非空
Origin 也必须是环回 —— 挡掉 DNS-rebinding 页面。
- 不编造数值：上游返回
null 的额度字段保持缺失，不会 Number(null) → 0
显示成「已用 0」。
- 失败降级：凭据缺失 / 加载失败时显式抛
QwenAuthError，卡片显示可操作
的修复提示；apply() 永不抛异常（避免 DSH 红色 "Failed to load plugins" 横幅）。
验证
node tools/verify-all.mjs # 一键跑全部 5 项
| 项目 | 内容 |
|---|
test/web-status.test.mjs | 12 项：脱敏、环回 403、凭据错误降级、null 不变成 0 |
tools/client-load-check.mjs | 5 项：__ModuleLoader__ 契约、slot key/priority、slot API 损坏时降级 |
tools/host-load-check.mjs | host 入口可加载性 |
tools/apply-check.mjs | provider 注册行为 12 项断言（含两条降级路径） |
tools/seam-live-check.mjs | 端到端真实 API 实测 + JWT 不下发断言 |
端到端实测输出（合成示例，实际值随账号与消耗变化）：
nickname: Test User account: testuser01 remaining: 2100 tierName: Free
安装
插件通过 Junction 挂载进 profile（源码改动即时生效，无需重新物化）：
$d = "E:\Codex开发\DHS开发\dsh-qwen-connect"
$w = "$env:APPDATA\dsh-desktop\harness\profiles\web"
# 1) 依赖桥：让 peer 依赖可解析（源码目录不在 profiles 树下）
foreach ($ns in @("@deepseek-ai", "@earendil-works")) {
cmd /c mklink /J "$d\node_modules\$ns" `
"$env:APPDATA\dsh-desktop\harness\profiles\node_modules\$ns"
}
# 2) 挂进 profile
cmd /c mklink /J "$w\node_modules\dsh-qwen-connect" "$d"
# 3) 在 profile 的 package.json 里登记
# dependencies: "dsh-qwen-connect": "file:./node_modules/dsh-qwen-connect"
# dsh.profile.bundles: "dsh-qwen-connect"
回滚
$w = "$env:APPDATA\dsh-desktop\harness\profiles\web"
cmd /c rmdir "$w\node_modules\dsh-qwen-connect"
cmd /c rmdir "E:\Codex开发\DHS开发\dsh-qwen-connect\node_modules\@deepseek-ai"
cmd /c rmdir "E:\Codex开发\DHS开发\dsh-qwen-connect\node_modules\@earendil-works"
# 再用备份覆盖 profile 配置
Copy-Item "$w\_backup-qwen-connect-20260911-141226\package.json" "$w\package.json" -Force
Copy-Item "$w\_backup-qwen-connect-20260911-141226\cordis.patch.yml" "$w\cordis.patch.yml" -Force
已知限制
- 仅 Windows：凭据解密走 Windows DPAPI。
- 工具调用 / 视觉输入未支持：文本流式对话与多轮已打通；但
tool_calls 未做协议转换，图片输入会被 shim 丢弃（toQwenWorkMessages()
只保留 type: 'text' 块）。不要依赖这两项能力。
- DPAPI 依赖 PowerShell 兜底：本机未装
koffi/ffi-napi，走 PowerShell
子进程（每进程约几十毫秒）。
- 模型目录是静态的：
/api/v2/model/list 需要 WASM 签名（403），
目前用内置的三模型目录，不动态拉取。
quota.total 对 Free 套餐为 null：卡片按「未提供」处理，不显示 0%。- 签名依赖官方 WASM：
research/wasm.bin 是从 App 产物提取的签名模块，
不随插件发布；换机器需重新提取（node research/wasm-extract.mjs）。
Cosy-Version 动态解析：优先读 App 产物里 SDK 的 COSY_VERSION
常量（实测 1.1.32），失败时回退安装目录版本号，最后回退常量。
来源会记在 signerSession.describe().cosyVersion.source 里。
聊天接入架构（阶段 A-2）
DSH / pi-ai ──OpenAI 协议──▶ 环回 shim ──WASM 签名+加密──▶ gateway.qwenwork.cn
◀──OpenAI SSE── ◀──双层信封 SSE──
- shim 由
lib/chat-shim.js 实现，监听 127.0.0.1 随机端口，仅接受环回
请求（Host/Origin 双校验，挡 DNS-rebinding）。
- provider 的
baseUrl 在 shim 就绪后指向
http://127.0.0.1:<port>/v1/chat/completions。
- 签名头
Authorization: Bearer COSY.<...> 由官方 WASM 生成，绝不能被
Bearer <accessToken> 覆盖（覆盖即 403 Signature invalid）。
