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Voice Context — DeepSeek Harness 插件(DSH Plugin)
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dsh-voice-context

Voice Context

DeepSeek Harness 的语音转文本:提供一个由云端语音转文本服务商(SiliconFlow)或内置离线后端(FunASR / faster-whisper)支持的编写器麦克风按钮。

插件会安装到这里;不确定时保持 web。

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:CharlesLiuZC/dsh-voice-context#b13083dd4f7ca72610971fd668622273f5e6a196
README兼容性版本

兼容性与来源证明

Voice Context 以 dsh-voice-context 发布,当前版本为 1.0.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest,并保存精确安装来源,便于复现安装结果。

DSH 兼容范围
*
运行环境
web
发布来源
github
Registry 更新时间
2026/10/2

版本

1.0.0stable
2026/10/2

相关插件

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最新版
1.0.0
DSH
*
HMR
重启进程
Tree shaking
未声明可安全裁剪
解包体积
未提供
文件数
未提供
Surface
web
许可证
MIT
发布源
github
GitHub
★ 0
周下载
0
最近提交
2026/10/2
查看源码 ↗
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Experimental Voice Input Bundle@deepseek-ai/dsh-experimental-voice-input-bundle实验性语音输入,使用本地 SenseVoice;首次使用时下载其运行时Ab Ocrdsh-ab-ocr--- description: "外部 ocr 工具:逐页识别扫描的 PDF 或图像,仅在处理完最后一页后按顺序合并页面,并使用模型确定的标题级别保存为一个 Markdown 文档。" kind: "package-reference" ---Modlens@liustack/modlens面向仅支持文本的 LLM 的插件视觉能力,由免费的 Antigravity CLI 提供支持Tool Describe Image@linxin666/dsh-tool-describe-image面向模型的 describe_image 工具,用于 dsh Web GUI:通过在兼容 OpenAI 的端点调用视觉语言模型,为文本模型提供图像理解能力,以描述一张图像(本地路径、http(s) URL 或附件引用)。可热插拔 —

README

dsh-voice-context

DeepSeek Harness(桌面端 / Web)语音转文字插件 —— 在输入框左侧加一个麦克风按钮,说话即转写进草稿;支持云端 API(SiliconFlow SenseVoiceSmall)与本地离线(FunASR / faster-whisper)两条路径。

  • 符合 DSH 插件规范:dsh.bundle(宿主补丁层)+ dsh.client(浏览器半),一个包双面。
  • 通信走 Connection RPC 通道(/voice-context),与官方 Remote 同一条受信任传输,Web GUI 与 Electron 桌面端通用,无需改动任何一方包。
  • 可直接从 GitHub 安装。

安装

桌面端自带 dsh 命令:<安装目录>\resources\runtime\cli\bin\dsh.cmd

# 从 GitHub 安装(推荐)
dsh plugin --profile desktop add github:CharlesLiuZC/dsh-voice-context

# 或从本地目录安装
dsh plugin --profile desktop add /path/to/dsh-voice-context

安装后重启应用(宿主在启动时组装插件层),输入框左侧即出现麦克风按钮。

卸载:

dsh plugin --profile desktop remove dsh-voice-context

使用

  1. 点输入框左侧的 麦克风 → 说话 → 再点一次停止;转写文本自动追加到当前草稿。
  2. 在 设置 → 语音输入 里选择处理方式:
    • 云端 API:填 SILICONFLOW_API_KEY(写入 DSH 凭据域,不落响应、不回显)。
    • 本地离线:无需密钥,走本机 127.0.0.1:8000 的后端。

首次使用建议先选一种方式,麦克风会按该选择逐次转写。

配置

在 profile 的 cordis.patch.yml 里覆盖 voice-context 行(默认值见下):

- id: voice-context
  name: 'dsh-voice-context'
  config:
    baseUrl: https://api.siliconflow.cn   # OpenAI 兼容 STT 服务地址
    model: FunAudioLLM/SenseVoiceSmall    # 云端默认模型
    language: zh                          # 语言提示
    localPort: 8000                       # 本地后端端口
    pythonBin: python                     # 本地后端使用的 Python
    apiKeyEnv: SILICONFLOW_API_KEY        # 凭据引用名
    maxBytes: 26214400                    # 音频上限(字节)
    timeoutMs: 60000                      # 上游超时

本地离线后端

本包内置一个 OpenAI 兼容的本地 STT 服务(local/funasr/),由 /voice-local 命令管理:

/voice-local status    # 硬件与依赖自检
/voice-local install   # 装 funasr + faster-whisper + CPU torch
/voice-local start     # 在 127.0.0.1:8000 启动
/voice-local stop

模型选择(兼顾速度与准确度):

引擎中文速度体积说明
FunASR SenseVoiceSmall(默认)高极快(非自回归)~1GB中文首选,CPU 可跑
faster-whisper small中快~1GB多语言、速度优先
faster-whisper medium中高中~3GB多语言、准确优先
faster-whisper large-v3高慢~6GB多语言、最高准确

local/funasr/ 也可独立部署(不经 DSH):见该目录的 README,暴露标准 POST /v1/audio/transcriptions。

工作原理

浏览器半 (lib/client.js)               宿主半 (lib/index.js)
  ├─ conversation.input.left 麦克风      ├─ connection.rpc.handle('/voice-context', …)
  ├─ settings.section 设置页      ──►    │    └─ transcribe 端点
  └─ connection.rpc.call('/voice-context','transcribe',{args})
                                          ├─ 凭据域解析 API Key(每次请求)
                                          ├─ 云端:转发 /v1/audio/transcriptions
                                          └─ 本地:转发 127.0.0.1:<localPort>
  • 通道 authority: 'loopback':仅本机可用,密钥与本地后端不会暴露给其他来源。
  • 音频以 base64 走 JSON(浏览器录 WAV,16kHz 单声道);上限由 maxBytes 约束。
  • 转写是人类输入,不进入模型的 tool 调用。

开发

pnpm install
pnpm build      # 产出 lib/index.js(宿主,ESM)+ lib/client.js(浏览器 bundle)
pnpm typecheck

lib/ 是构建产物;本仓库已提交构建结果,因此从 GitHub 安装无需在本地再构建。

许可

MIT