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dsh-ghost-prompt
mochinek0/dsh-ghost-prompt
Predicts your next message after each completed turn and shows it as ghost text in the composer: press → to accept, or keep typing and finish it word by word with Ctrl+→, Esc to dismiss. The prediction model follows the session by default or can be picked in the settings card, which also has an on/off switch and a speed test.
Installazione
dsh plugin --profile web add github:mochinek0/dsh-ghost-promptREADME
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dsh-ghost-prompt
给 DeepSeek Harness (dsh) 加上「预测下一句」:每轮对话结束后,模型猜你接下来想说什么,以灰色幽灵文字显示在输入框里——按 → 接受、变成真正的输入;直接打字则忽略。类似 Claude Code / Codex 的 prompt suggestion。
功能
- 每轮正常结束(
turn/end为completed)后自动预测;出错、取消、子代理会话不预测。 - 输入框为空时显示幽灵文字,按 → 填入输入框(光标放到末尾,可继续编辑后再发送);接受键可改成 Tab,也可以直接点击提示标签接受(触屏可用)。
- 打的字和预测开头一致时(英文不区分大小写),剩下的部分继续以灰字跟在后面;Ctrl+→(macOS 上 ⌥→)逐词接受,Esc 关闭。
- 打了和预测对不上的字,提示只是暂时隐藏,把字删回预测的开头(或清空)它会重新出现。按 Esc 则这一轮的预测彻底作废,Host 端还在进行的预测调用也会一并中止。
- 可选择预测模型(默认跟随当前会话的模型),可一键开关——都在侧边栏「插件」→「输入预测」页面里。
- 自定义模型:不想在 dsh 里折腾 provider 配置的话,把「模型来源」切到「自定义」,点「+ 添加」在弹窗里选 ModelScope、硅基流动、Agnes AI、DeepSeek、讯飞星火(Lite 免费)预设(或任意 OpenAI 兼容地址),选模型、粘贴 API Key 即可,添加后折叠成一行,点开可修改。关闭思考等厂商专属参数已经内置。默认来源是「dsh 模型」,两边的配置各自保留、互不兜底。「预测模型」里可以直接选某个自定义模型,也可以选「自动」:从上到下依次尝试所有自定义模型,某个模型失败(额度用完、Key 无效、超时等)就换下一个,并在 10 分钟内跳过它(改了配置会立即重试);全部失败时不会退回 dsh 的模型,卡片里会显示错误。
- 同一页面底部的「诊断」(默认折叠)里有模型测速和「Token 用量」统计:按模型列出预测和测速调用消耗的输入 / 缓存命中 / 输出 token(来自供应商回传的用量,dsh 重启后清零)。
- 界面中英双语,跟随「设置 → 通用 → 语言」切换;测速用的示例对话也跟着换语言。
- 只在有浏览器界面看着的时候才发起预测:headless、定时任务不会多花 token;goal 还会自动继续下一轮时也不预测。同一会话开多个标签页只调用一次模型。
安装
dsh plugin --profile web add dsh-ghost-prompt
# 本地开发版:clone 仓库后,在仓库根目录执行
dsh plugin --profile web add link:.
然后把 dsh-ghost-prompt 加到 profile package.json 的 dsh.profile.bundles(dsh plugin add 通常会自动处理)。
配置
界面里改即可;也可以写在 profile 的 cordis.patch.yml:
- id: next-prompt
config:
enabled: true # 总开关
source: dsh # 模型来源:dsh = 用下面的 provider / model;own = 用 ownProviders
ownProvider: '' # source 为 own 时用哪个提供商的哪个模型;留空 = 自动,按顺序尝试
ownModel: ''
ownProviders: # 自定义提供商,source 为 own 时使用
- id: modelscope
preset: modelscope # modelscope / siliconflow / agnes / deepseek / spark / custom
models: [Qwen/Qwen3.5-35B-A3B]
- id: custom-1
preset: custom
name: My API
baseURL: https://example.com/v1
models: [my-model]
extraBody: '{"enable_thinking": false}' # 合并进每次请求的额外字段
apiKeys: # 按 provider id 存放的 Key;明文保存在本文件中,但不会发送到浏览器
modelscope: ms-xxxx
custom-1: sk-xxxx
provider: '' # 留空 = 跟随会话模型;填你在 dsh 里配好的 provider id(provider 和 model 需同时设置)
model: '' # 预测用的模型 id,同样留空则跟随会话
maxContextChars: 8000 # 送给预测模型的最近对话上限,越小越快
maxOutputTokens: 512
timeoutMs: 30000
acceptKey: arrow # 接受整条预测的按键:arrow(→)或 tab
实现说明
- Host 端(
src/index.ts):注册POST /api/next-prompt/suggest(NDJSON 流式)、POST /api/next-prompt/dismiss(用户按 Esc 时中止调用)、POST /api/next-prompt/watch(用户发出消息时刷新「有浏览器在看」的标记)和GET /api/next-prompt/models。轮次的最后一条回复(不含工具调用)一落地就开始预测,不等turn/end,也不等浏览器来请求——只对最近 30 分钟内有浏览器看过的会话这么做(每轮开始时浏览器都会刷新这个标记,所以闲置很久后再发消息也能提前开始)。模型推理强度优先选 off/minimal,第一行写完立即中断调用。自带模型不经过 dsh 的llm服务,由插件直接请求<baseURL>/chat/completions(SSE 流式,带stream_options.include_usage),预设里带好了各家关闭思考的参数;失败的模型记在内存里冷却 10 分钟,POST /api/next-prompt/bench会把它们连同错误一起返回给设置卡片。 - 浏览器端(
src/client.tsx):在conversation.input.overlay槽里挂一个组件,轮次结束时接入 Host 的预测流,幽灵文字逐字出现;幽灵文字用 portal 渲染在编辑器的定位容器里,并沿用原占位符的 class,所以位置和字体与占位符完全一致;输入了预测的开头时,已输入部分以visibility: hidden占位,剩余部分正好接在文字后面;→ / Tab / Ctrl+→ / Esc 在输入框外层用 capture 拦截,只在幽灵文字可见且光标在末尾时生效。设置卡片挂在plugins.bundle.config,通过configForms读写。 - 多语言:界面文案的 zh / en 字典注册进 dsh 的
locale服务(命名空间next-prompt),语言包插件可以覆盖或补充;没有该服务时按浏览器语言在本地翻译。插件列表里的标题和简介来自locale/{en,zh}.json的meta,Host 端 Config 的字段说明用 schemastery 的.i18n()提供 en / zh 两份。
构建
pnpm install
pnpm run build
pnpm test # build, then node --test
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