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dsh-reply-suggestions

Reply Suggestions

Suggest your next question from the conversation. Press Enter to fill it in, then edit and send.

The plugin will be installed here. Keep web if you are unsure.

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:jabingu/dsh-reply-suggestions#fb183a1cdca97b6d102f7c36f9f9603e7f6b7457
READMECompatibilityVersions
灰色推荐与按 Enter 填入草稿

Compatibility and provenance

Reply Suggestions is published as dsh-reply-suggestions and currently resolves to version 0.1.16. The Hub verifies its manifest and preserves the exact installation source for reproducible installs.

DSH compatibility
*
Runtime surfaces
web
Release source
github
Registry updated
10/14/2026

Versions

0.1.16stable
10/14/2026
0.1.5stable
10/14/2026

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Latest
0.1.16
DSH
*
HMR
Process restart
Tree shaking
Safe tree shaking not declared
Unpacked size
Unavailable
Files
Unavailable
Surface
web
License
MIT
Source
github
GitHub
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Weekly downloads
0
Last push
10/14/2026
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Reply Suggestions — DSH Plugin for DeepSeek Harness

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Hindsight Coding Agents@vectorize-io/hindsight-coding-agentsReflect-only Hindsight long-term memory for coding agents (harness-pluggable: opencode, …), with automatic background ingestion (no setup CLI).Ab Memorydsh-ab-memory--- description: "The dsh-ab-memory package: a cross-session, file-backed agent memory with five tools (remember / recall / forget / load_skill / distill) and an always-on light injection." kind: "package-reference" ---Contextdsh-contextA DeepSeek Harness plugin for context insight and management, with context dashboard and context command, for understanding how the context is made of, and how it evolves.Memsearch Dsh@zilliz/memsearch-dshMemSearch plugin for DeepSeek Harness: shared markdown memory across agents, with capture, pre-step context injection, memory-recall skill, and a skill-candidate review panel.

README

Reply Suggestions

简体中文 · English

根据上一轮对话,自动推荐下一句提问。回车填入,编辑后再发送。

一个为 DeepSeek Harness 提供输入框推荐的插件。助手回答结束后,输入框为空时显示灰色推荐;按回车将它变成可编辑的草稿,不会自动发送。

项目当前版本
插件0.1.16
已核对的官方桌面版0.2.0-rc.2
许可证MIT

功能

  • 根据最近一次用户问题和助手回答,生成一条相关的后续提问。
  • 第一次按 Enter 把推荐填入草稿,可继续编辑;之后按 Harness 原有规则发送。
  • 按 Escape 隐藏当前推荐。
  • 保留中文输入法确认和 Shift/Ctrl/Command/Alt+Enter 的原有行为。
  • 输入框有草稿、附件、引用或待处理队列时延后生成;任务运行时不显示推荐。
  • 使用 Harness 已配置的模型和凭据,不需要另填 API Key。
  • 在插件详情页查看历史总量、今天、昨天、近 7 天和近 30 天的推荐 Token 用量及人民币费用估算。
  • 在详情页点击“更新价格”,或默认每 7 天自动检查官方价格表。

演示

灰色推荐与按 Enter 填入草稿

演示由真实 0.1.16 客户端的测试夹具输出生成,并置于模拟对话页面;非 DSH 桌面实录。对话和推荐为演示数据,没有调用模型。

安装

从 GitHub 安装

  1. 打开 DSH 的 插件 页面,先检查是否已安装 dsh-reply-suggestions。已安装时使用更新入口,避免重复添加。

  2. 确认官方桌面版为 0.2.0-rc.2。

  3. 点击 添加插件,在“包名或地址”中填写:

    https://github.com/jabingu/dsh-reply-suggestions
    
  4. 按应用提示完成加载并启用,重启 DSH。

  5. 完成一次普通对话,保持输入框为空,等待灰色推荐出现。

仓库包含构建好的 lib/,安装前无需自行构建。DSH peer 版本锁定为 0.2.0-rc.2;其他版本需要先核对接口。

从本地目录安装

下载仓库 ZIP 并解压,或克隆仓库。检查插件尚未安装后,在同一添加入口填写包含 package.json 的目录绝对路径,启用后重启 DSH。

官方桌面 profile 由应用管理,请使用桌面插件页面。确实使用 dsh web 的用户可在插件目录执行:

dsh plugin --profile web list --depth=0
# 确认尚未安装后再添加:
dsh plugin --profile web add .

更新本地链接安装时,更新已链接目录中的文件并重启 DSH 即可,无需重复安装。

使用示例

发送:

请用两三句话解释什么是插件,并举一个生活中的类比。不要调用工具或创建文件。

回答完成后,可能出现“能给我一个最简单的插件示例吗?”的灰色推荐。按一次 Enter 填入,修改后再发送。具体内容由模型生成,随对话变化。

模型与 token 消耗

每次生成推荐会额外调用一次模型,即使没有采用推荐,也已产生该次请求的用量。默认沿用助手回答记录的 provider/model;rc.2 记录缺少元数据时,使用会话当前模型投影。

插件通过以下方式限制开销:

  • 只读取上一轮正文,不传整段历史、推理块或附件内容。
  • 用户问题最多 400 个字符,助手回答最多 1,200 个字符;客户端和 Host 均执行限制。
  • 长文本保留约前三分之一和后三分之二,中段标记省略;Markdown 围栏代码块在本地省略,保留周围说明及行内代码。
  • 使用较短提示词,输出上限为 96 token;此上限不包含输入 token。
  • DeepSeek 的推荐请求关闭深度思考,不改变主对话的推理设置。
  • 输入框可用且空闲 800 毫秒后才请求;等待期间开始输入会取消定时器。
  • 已发起请求后输入文字会暂时隐藏推荐,结果可在清空草稿后复用,避免取消重试。切换会话、开始新一轮或卸载仍取消旧请求。
  • Host 最多缓存 64 条已完成结果,最多同时生成两条推荐。

相比旧版,上下文上限从 14,000 降到 1,600 字符,减少约 88.6%;这不是每次实际 token 的节省比例。压缩可能让推荐忽略回答中段和代码细节。插件不额外调用模型进行摘要。

用量统计

打开 插件 → Reply Suggestions,可查看历史总量及四个时间范围的已记录 Token、输入(含模型缓存)/输出 Token、请求次数,以及未返回用量、失败和取消的请求次数。

“历史总量”汇总开始记录以来的全部有效请求,包括超过 30 天的记录;直接按请求去重汇总,不把四个重叠时间范围相加。费用按每次请求保存的价格估算,缺少用量或价格时标明未知/部分;开始记录前没有保存的历史无法补回。

统计精简为两张卡片:左侧默认显示今天,可通过下拉菜单切换昨天、近 7 天或近 30 天;右侧固定显示历史总量。切换直接使用已读取的数据,不增加模型或统计请求。

Token 数量自动显示 K(千)、M(百万),最多保留两位小数,例如 12K、1.23M;不足一千显示整数。总量与输入/输出均采用此格式,实际记录和费用计算仍使用完整 Token 数。

  • 使用 DSH 模型流返回的实际 usage,不把字符估算当成真实 Token。
  • 近 7 天、近 30 天包含今天,按 DSH Host 的本机时区和自然日汇总。
  • 只记录本插件生成推荐的请求,不统计主对话、其他插件或查看统计的 RPC。
  • 本插件复用已生成推荐时没有新模型请求,不重复计数;提供方报告的缓存 Token 仍包含在输入统计内。
  • 一次请求收到多条累计用量,只保存最后一条有效用量,不累加重复快照。失败/取消时已返回的用量也计入;未返回用量则标注为“未知”,不假定为零。
  • 数据在重启后保留,记录开始时间也会显示。升级前没有记录的历史无法补回。
  • 页面打开时每 15 秒刷新,也可手动点击“刷新”;刷新不会调用模型。

记录保存在 Harness 数据目录的 storages/dsh-reply-suggestions/usage.jsonl,遵循 DSH_HOME,默认位于 ~/.dsh。不同 profile 使用同一数据目录时共享本插件的统计。文件保存记录编号、时间、请求状态、Token 数;从 0.1.8 起还保存实际请求的 provider/model 和价格版本,不保存对话正文、附件或凭据。无法保存或读取记录时,页面会标明统计可能不完整。

费用估算

每张卡片显示人民币 API 公开价估算,范围为空闲价~高峰价。读取用量仅使用本地价格;更新价格时直接读取官方网页,不调用模型。以下为插件内置的 DeepSeek 官方价格,核对日期 2026-10-14,单位为元/百万 Token;联网成功后新请求使用获取到的价格:

模型输入未命中(空闲/高峰)输入缓存命中(空闲/高峰)输出(空闲/高峰)
Flash1 / 20.02 / 0.044 / 8
Pro4.5 / 90.15 / 0.3013.5 / 27

费用 =(输入减缓存命中)×输入单价 + 缓存命中×缓存单价 + 输出×输出单价,再除以一百万。范围不推测中国法定节假日,不代表实际账单、赠送额度或套餐扣费。

  • 官方 deepseek / deepseek-account 的 Flash、Pro 使用各自价格;Flash 的官方兼容名称使用 Flash 价。其他 provider/model 不套用此价格,标记为未计入费用。
  • 0.1.6/0.1.7 的记录缺少模型名称,保留原记录,并明确标注“历史请求按 Flash 假设估算”。如果当时使用其他模型,此部分金额不适用。
  • 未返回用量、价格未知或记录早于对应价格生效日的请求不估算,不当成免费;部分可计算时显示“部分”。费用范围按每条记录计算后汇总。
  • 新请求在生成推荐前保存完整价格快照,即使生成期间调价,仍按开始请求时的价格估算。更新不会重新计算旧请求的价格;0.1.8 的旧价格版本继续保留。
  • 微小费用保留最多六位小数,低于 ¥0.000001 的非零费用仍显示“小于 ¥0.000001”。

更新价格

在 插件 → Reply Suggestions → 推荐 Token 用量 下方点击 更新价格,立即检查官方人民币价格表。它与“刷新”按钮独立:刷新只读取用量,更新价格才会访问网页。页面显示上次成功检查、下次检查及失败原因。

在“自动更新周期”下拉框选择 每天、每 3 天、每周(7 天)、每 30 天、仅手动更新。选择后自动保存并生效,重启后保留。保存失败时保留原周期;选择“仅手动更新”仍可点击“更新价格”。

  • 默认每 7 天检查;Host 每小时判断是否到期。首次启动或到期后重启会立即补检查,DSH 关闭期间不运行。
  • 自动更新失败后等 24 小时再重试,手动按钮随时可重试;同一 Host 中同时触发的更新共用一次请求。
  • 仅访问官方价格页的规范地址 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing/,15 秒超时,不使用 API 密钥、不发送对话、不跟随跳转。
  • 严格解析 Flash/Pro、人民币、每百万 Token、输入未命中/缓存命中/输出及空闲/高峰价格。网络不可用、币种/单位不符、字段缺失或页面结构变化时保留已有价格,并提示失败。
  • 缓存及检查结果追加保存到 Harness 数据目录的 storages/dsh-reply-suggestions/prices.jsonl;重启后恢复,避免重复检查。价格无法落盘时会提示当前价格可能仅在本次运行有效。
  • 未在详情页选择过周期时,使用配置中的 autoUpdatePrices / priceUpdateDays(默认每 7 天,允许 1~30 天)。详情页保存的选择优先于这些初始配置,随 prices.jsonl 恢复;共享同一数据目录的 profile 也共享这项选择。

可选配置

一般无需配置。如需指定其他已在 Harness 配置好的模型,可在使用中的 profile 的 cordis.patch.yml 中覆盖:

- id: reply-suggestions
  config:
    enabled: true
    timeoutMs: 20000
    autoUpdatePrices: true
    priceUpdateDays: 7
    provider: your-configured-provider
    model: your-configured-model
配置默认值说明
enabledtrue是否生成推荐
timeoutMs20000超时毫秒数,允许 1,000~60,000
provider跟随对话可选,必须是已配置的提供方
model跟随对话可选,必须是该提供方可用的模型
autoUpdatePricestrue自动检查价格;设为 false 时仍可手动更新
priceUpdateDays7自动检查周期,1~30 天;失败后 24 小时重试

失败、超时或输出不符合要求时,输入框保留普通行为。可在客户端控制台查找 [reply-suggestions] 诊断。

开发

开发要求 Node.js 22 或更高版本。已在 Windows x64 的 Node 22.23.3 和 24.16.0 上实际验证,无需安装构建依赖:

npm run build
npm test

npm test 自动枚举测试文件,避免 Node 22 和 Windows 下通配符展开的差异;可使用 npm test -- --test-reporter=dot 显示简洁结果。

Node compatibility 工作流在 push、pull request 和手动触发时,分别在 Windows、Linux 上测试 Node 22 和 24。每个任务执行构建、构建产物一致性检查、全部测试、客户端语法检查及 npm pack。工作流随代码推送到 GitHub 后生效;本地验证不代表云端任务已经运行。

桌面插件使用 DSH 内置运行环境,以上 Node 测试不替代桌面视觉和输入法验收。

src/common.mjs       RPC 契约、上下文压缩、键盘保护
src/engine.mjs       模型请求、预算、缓存与超时
src/usage.mjs        持久化用量记录和自然日汇总
src/pricing.mjs      官方人民币价格版本及费用范围计算
src/price-updates.mjs 官方网页解析、定期检查与价格缓存
src/index.mjs        Host 服务注册
src/client.cjs       灰色推荐、生成时机、草稿填入
lib/                 已构建的 Host 和客户端文件
locale/              插件名称和中英文介绍
scripts/build.mjs    无额外构建依赖的打包脚本
scripts/test.mjs     跨平台测试文件枚举及运行脚本
.github/workflows/test.yml Node 22/24 的 Windows/Linux 自动测试
tests/               行为和客户端生命周期测试

实现使用官方 Typert/Gateway RPC、llm.stream、conversation.input.overlay 槽位、会话快照和草稿动作。布局定位依赖 rc.2 的 composer DOM 标记,版本变更时需要重新检查。

验证范围

  • Node 22.23.3 和 24.16.0 分别通过 66 项自动化测试,覆盖推荐交互、占位节点生命周期、用量及历史总量去重、日期边界、费用计算、价格更新及周期保存、失败回退、重启恢复和统计页面卸载。验证日期:2026-10-14。
  • 0.1.16 修复并发相同请求重复调用模型、输入框重复挂载产生重叠推荐,以及损坏价格缓存警告被错误清除的问题。两个 Node 版本均通过真实 rc.2 库的 RPC、缓存计数及重启恢复检查,模型使用 stub;桌面视觉验收仍需单独完成。
  • 使用官方 rc.2 安装包中的 Cordis、Typert 和 Host/Client Gateway,验证了实际插件 fiber 的挂载、RPC 和卸载,模型使用 stub。
  • 0.1.2 曾在真实 rc.2 桌面端验证推荐生成、显示、首次 Enter 填入、编辑、Shift+Enter 换行、发送、Escape 和会话切换。
  • 0.1.3 的用量优化及 0.1.4 的展示元数据更新已通过自动化和资源检查;没有重新进行真实模型质量或桌面视觉验收。
  • 0.1.5 增加透明 PNG 对话图标,已核对尺寸、透明通道、256 KB 限制和打包清单;未改动推荐或快捷键逻辑。
  • 0.1.6 已用官方 rc.2 Cordis、Typert、Gateway 和 SlotCore 检查用量 RPC、详情页注册及缓存计数;真实桌面详情页显示四个统计卡片,并核对了一条实际推荐的 223 Token 与本地记录一致。刷新统计未增加模型请求。
  • 0.1.7 将占位文字隐藏样式移入输入框组件,并用内联样式隐藏辅助提示,修复返回旧对话时提示文字与占位文字重叠。
  • 0.1.8 加入人民币费用范围估算,真实历史 911 Token(输入 844、输出 67)按 Flash 假设得到 ¥0.001112~¥0.002224;官方 rc.2 RPC 检查和统计组件测试通过,尚未重新进行本版本的桌面视觉验收。
  • 0.1.9 加入手动/周期更新:真实访问官方页面、价格保存及重新加载成功;真实 rc.2 Gateway 验证更新按钮对应 RPC,统计与价格检查不增加模型调用。未重新进行桌面视觉验收。
  • 0.1.10 将总量及输入/输出 Token 自动缩写为 K/M,最多两位小数。
  • 0.1.11 在详情页增加自动更新周期选择;真实 rc.2 RPC 验证保存及 Host 重启恢复,失败保持旧设置。未重新进行桌面视觉验收。
  • 0.1.12 直接隐藏实际占位节点并观察重建,组件之间共用隐藏租约,避免旧实例卸载恢复新实例仍需隐藏的占位文字。已实际验证重启、插件页返回及历史对话切换,观察到单条推荐且无占位文字重叠。
  • 0.1.13 加入历史总量卡片,汇总全部有效记录并沿用 K/M 显示及历史价格。超过 30 天、重复、未知、异常和未来记录测试通过;真实 rc.2 RPC 与 Host 重启恢复验证通过。未重新进行本版本桌面视觉验收。

其他 Harness 版本、第三方桌面壳和真人输入法选词需要另行实测。模型生成的推荐可以修改或忽略。

许可证

MIT