dsh-green-meter 怎么安装？

在已安装 dsh CLI 引擎的环境中，进入插件页复制安装命令一键执行即可；基本兼容但装前注意：未发布到 npm registry，仅可从源码安装

dsh-green-meter 兼容性怎么样？

基本兼容但装前注意：未发布到 npm registry，仅可从源码安装

dsh-green-meter 有中文文档吗？

已提供中文翻译 README（由 DeepSeek 最新模型翻译生成），本站可切换中英文对照阅读。

dsh-green-meter 还在维护吗？

GitHub 98 星。最近一次上游提交在 2026/9/10。

能耗碳计量 dclichang2022/dsh-green-meter

DeepSeek Harness

dclichang202254 天前有提交已提供中文文档扫描：含敏感能力data

在 GitHub 查看 ↗

给 DeepSeek HarnessDSH做的开源桌面应用：一边用 AI…

55.7/100

综合分

GitHub 星标

—

npm 周下载

—/5

用户评分

数据截至 2026/9/18 · 周下载取自 npm 全网（含 CI / 镜像），非本站安装数；综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

自动兼容检查有告警：未发布到 npm registry，仅可从源码安装。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎

dsh plugin --profile web add dclichang2022/dsh-green-meter

该包不可直接 npm 安装，改从 GitHub 源安装（明细见下方安装检查）

状态速览

判定依据：实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态

信任档位：已验证

是什么

dsh 原生插件 · desktop

装得上吗

本站已在 dsh 0.2.1-rc.2 下真实安装成功

非静态推断

L4 · 真实安装等级说明 →

安全吗

本站尚未对该插件做风险分级

暂未覆盖，不等同于无风险

还在维护吗

更新放缓：最近一次提交在 54 天前

档位由哪些信号合成

本站实装验证（真实安装 L4 覆盖全站；L5 为运行时冒烟或实机截图，覆盖范围小于 L4） · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你

安装兼容性检查⚠ 装前注意

未发布到 npm registry，仅可从源码安装

展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出，未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✗npm 包green-dsh-desktop（未发布到 npm，仅可源码安装）

✓Node 引擎未声明 engines.node

✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束

✓入口文件main/exports/bin 已声明

验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/30 02:38:06

安全扫描自动 · 静态分析源码

v2.7.0

🔵 扫描：含敏感能力尚无人工评估

展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力：执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量（至少其一）。这是能力清单，不是危险判定——具体能力项与证据见下方，安装前请自行判断是否需要。

可执行外部命令读写/删除本地文件发起外部网络请求

查看扫描证据（共 47 处，展示前 45 条）

读取本地文件
electron/main.js:52
const HARNESS_NODE_PRESENT = fs.existsSync(HARNESS_NODE)
执行外部命令来自配置/变量
electron/main.js:56
void execFile(HARNESS_NODE, ['--version'], { timeout: 5000, windowsHide: true }, (error, stdout) => {
发起网络请求
electron/main.js:122
const res = await fetch(url, { signal: AbortSignal.timeout(3000) })
写入本地文件
electron/main.js:140
fs.mkdirSync(workspace, { recursive: true })
写入本地文件
electron/main.js:141
fs.mkdirSync(logs, { recursive: true })
写入本地文件
electron/main.js:142
const logStream = fs.createWriteStream(logFile(), { flags: 'a' })
执行外部命令来自配置/变量
electron/main.js:157
harness = spawn(runner, [
读取本地文件
electron/main.js:302
stat = fs.statSync(file)
写入本地文件
electron/main.js:384
fs.mkdirSync(path.dirname(target), { recursive: true })
写入本地文件
electron/main.js:385
fs.writeFileSync(target, rows.join('\n') + '\n', 'utf8')
读取本地文件
electron/main.js:421
const text = fs.readFileSync(logFile(), 'utf8')
读取本地文件
electron/main.js:495
if (!smoke && shotsDir === '' && !fs.existsSync(credentials)) {
写入本地文件
electron/main.js:508
fs.mkdirSync(shotsDir, { recursive: true })
写入本地文件
electron/dsh-home.js:38
fs.writeFileSync(probe, '')
删除本地文件
electron/dsh-home.js:39
fs.unlinkSync(probe)
读取本地文件
electron/dsh-home.js:48
if (fs.existsSync(link)) return
执行外部命令固定命令
electron/dsh-home.js:55
const result = spawnSync('cmd', ['/c', 'mklink', '/J', link, target], {
读取本地文件
electron/dsh-home.js:59
if (result.status !== 0 && !fs.existsSync(link)) {
写入本地文件
electron/dsh-home.js:79
fs.mkdirSync(path.join(inTree, 'green-meter'), { recursive: true })
写入本地文件
electron/dsh-home.js:85
fs.mkdirSync(path.join(home, 'green-meter'), { recursive: true })
读取本地文件
electron/ledger.js:18
text = fs.readFileSync(file, 'utf8')
读取本地文件
electron/console-data.js:85
const parsed = JSON.parse(fs.readFileSync(settingsPath(dshHome), 'utf8').replace(/^ FEFF/, ''))
写入本地文件
electron/console-data.js:117
fs.mkdirSync(dshHome, { recursive: true })
写入本地文件
electron/console-data.js:118
fs.writeFileSync(path.join(dshHome, 'cordis.patch.yml'), patchYaml(settings), 'utf8')
写入本地文件
electron/console-data.js:129
fs.writeFileSync(settingsPath(dshHome), JSON.stringify(next, null, 2) + '\n', 'utf8')
读取本地文件
electron/console-data.js:176
text = fs.readFileSync(ledgerFile, 'utf8').replace(/^ FEFF/, '')
执行外部命令来自配置/变量
electron/console-data.js:349
execFile(command, finalArgs, { timeout, windowsHide: true }, (error, stdout) => {
读取本地文件
electron/alerts.js:300
existing = fs.readFileSync(alertsPath(dshHome), 'utf8').replace(/^ FEFF/, '')
写入本地文件
electron/alerts.js:318
fs.mkdirSync(dshHome, { recursive: true })
写入本地文件
electron/alerts.js:319
fs.appendFileSync(alertsPath(dshHome), fresh.map(alert => JSON.stringify(alert)).join('\n') + '\n', 'utf8')
读取本地文件
electron/alerts.js:327
const lines = fs.readFileSync(alertsPath(dshHome), 'utf8').replace(/^ FEFF/, '')
删除本地文件
electron/alerts.js:338
fs.rmSync(alertsPath(dshHome), { force: true })
读取本地文件
electron/reference-data.js:153
const parsed = JSON.parse(fs.readFileSync(measuredProfilesPath(dshHome), 'utf8').replace(/^ FEFF/, ''))
写入本地文件
electron/reference-data.js:161
fs.mkdirSync(dshHome, { recursive: true })
写入本地文件
electron/reference-data.js:162
fs.writeFileSync(measuredProfilesPath(dshHome), JSON.stringify(profiles, null, 2) + '\n', 'utf8')
读取本地文件
electron/relay.js:29
return JSON.parse(fs.readFileSync(cachePath(dshHome), 'utf8').replace(/^ FEFF/, ''))
写入本地文件
electron/relay.js:37
fs.mkdirSync(dshHome, { recursive: true })
写入本地文件
electron/relay.js:38
fs.writeFileSync(cachePath(dshHome), JSON.stringify(cache, null, 2) + '\n', 'utf8')
发起网络请求
electron/relay.js:108
const response = await fetch(`${base}/v1/activity`, {
发起网络请求
electron/relay.js:133
const response = await fetch(url, {
读取本地文件
resources/harness/lib/bin.js:126
const manifest = JSON.parse(readFileSync(fileURLToPath(new URL("../package.json", import.meta.url)), "utf8"));
读取本地文件
resources/harness/lib/dump-config-D-jtgwY3.js:30
if (existsSync(loaded.patchPath)) layers.push({
读取本地文件
resources/harness/lib/plugin-9h8shc4d.js:103
if (!existsSync(join(dir, "package.json"))) {
执行外部命令固定命令
resources/harness/lib/plugin-9h8shc4d.js:108
const result = spawnSync("pnpm", args.map((argument) => anchorPathSpec(argument, process.cwd())), {
写入本地文件
resources/harness/lib/profile-boot-DG5t9aNs.js:143
writeFileSync(join(profile.dir, PROFILE_ROOT_FILENAME), PROFILE_ROOT_CONFIG);

扫描于 2026/11/3（0 天前） · 范围入口闭包 + 全包扫描 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用，不构成安全背书；人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

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装完插件，给 AI 接上 MCP

Cursor、Claude Code、VS Code 逐个核对：能不能装、配置怎么写、装不上是什么原因。

·按客户端逐格核对
·结论标注依据与风险等级

查 MCP 兼容性→

界面预览

6 张 · 点击查看大图

功能亮点

实时能耗碳排控制台
测量本地GPU推理
估算云API碳排

DeepSeek Harness 桌面应用，带实时能耗/碳排控制台：测量本地 GPU 推理，按公开系数估算云 API，浪费时告警

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

Green DSH Desktop 给 DeepSeek Harness（DSH）做的开源桌面应用：一边用 AI 干活，一边看清这次对话花了多少电、排了多少碳、省了多少钱。无论你跑本地模型，还是接云端 API（DeepSeek / OpenRouter / 自建中转站…），它都能把每一次请求的能耗、碳排和费用算清楚、亮出来，并在烧钱烧碳的时候提醒你。 English · 中文它能做什么 1. 开箱即用的 DSH 桌面版 - 自带 Node.js 24 运行时和完整 DSH 发行版，装完即用，不需要 Node / pnpm / Python； - 完整的 DSH 对话体验：模型管理、会话、工具调用、技能、子代理、工作流都在； - Windows 安装包 + 便携版（zip 解压即用）。

展开完整文档（README 剩余 1 节）

Green DSH Desktop

给 DeepSeek Harness（DSH）做的开源桌面应用：一边用 AI 干活，一边看清这次对话花了多少电、排了多少碳、省了多少钱。

无论你跑本地模型，还是接云端 API（DeepSeek / OpenRouter / 自建中转站…），它都能把每一次请求的能耗、碳排和费用算清楚、亮出来，并在烧钱烧碳的时候提醒你。

English · 中文

它能做什么

1. 开箱即用的 DSH 桌面版

- 自带 Node.js 24 运行时和完整 DSH 发行版，装完即用，不需要 Node / pnpm / Python；
- 完整的 DSH 对话体验：模型管理、会话、工具调用、技能、子代理、工作流都在；
- Windows 安装包 + 便携版（zip 解压即用）。

2. 能耗 / 碳排控制台（主窗口）

| 页面 | 你能看到什么 |
| 控制台 | 本地碳排、本地能耗（估算与实测并列）、云端碳排（公开系数估算）、已省 API 费用；近 30 天碳排和按任务轮次碳排两张柱状图；硬件实时环图 |
| 会话 | 每个会话的 token、能耗、碳排、电费、省 API 费用 |
| 硬件监测 | NVIDIA 显卡全量遥测（显存 / 使用率 / 温度 / 功耗，多卡支持）；核显作为扩展监测；CPU / 内存曲线 |
| 预警 | 超支和异常提醒，见下 |
| 数据源 | 接入 OpenRouter 或自有中转站，拉取真实花费与 token 用量 |
| 参考数据 | 每个系数的出处与年份，全部可查证 |
| 碳台账 | 每一步的 JSONL 明细、实测能耗列、一键导出 CSV |
| 日志 / 设置 | harness 输出、碳强度 / 电价 / API 价格等基线设置 |

3. 两条计量路径（核心设计）

- 本地模型 → 实测：检测到 NVIDIA 显卡后，持续采样功耗并积分，得到真实能耗，并按时间归属到每个请求步骤；需要每个模型自己的系数时，一键标定出本机的 J/token；
- 云端 API → 公开系数估算：云端只能看到 token，因此 token→能耗一律用公开权威系数（不用本地标定去推演云端）。

4. 预警：在烧钱烧碳时提醒你

- 阈值类：单会话能耗 / 费用、近 1 小时 / 24 小时费用、中转站日均花费；
- 异常类：单步能耗离群（稳健 z 分数）、上下文重读（输入:输出比过高，反复重读上下文的无效消耗）、空转 / 重试循环（连续多步几乎没有产出）、缓存命中率偏低；
- 严重级预警同时弹桌面通知。

5. 对话内嵌仪表盘

聊天窗口右上角常驻碳排卡片：本会话碳排 / 能耗 / 电费、已省 API 费用、本地 vs 云端对比、每轮能耗柱状图、全部会话累计。

6. 本地小模型开箱支持

自带 Qwen2.5-0.5B（CPU 推理）的接入脚本和 provider 配置，一条命令起服务，即刻体验"本地模型 + 实测计量"的完整闭环；换更大的模型只需改一行模型路径。

截图

| 控制台总览 | 对话内嵌仪表盘 |
| 控制台总览 | 对话内嵌仪表盘 |

| 硬件监测（NVIDIA 多卡） | 预警 |
| 硬件监测 | 预警 |

| 会话明细 | 数据源（中转站） |
| 会话 | 数据源 |

| 参考数据（系数与出处） | 碳台账明细 |
| 参考数据 | 碳台账 |

下载安装

从 Releases 下载：

| 文件 | 说明 |
| Green DSH Desktop Setup x.x.x.exe | Windows 安装包（可选安装目录，桌面快捷方式） |
| Green DSH Desktop-x.x.x-win.zip | 便携版，解压即用 |

安装包未做代码签名，首次启动 Windows SmartScreen 会拦截一下：更多信息 → 仍要运行。
升级直接运行新版安装包，会话 / 凭据 / 台账 / 设置自动保留。

快速上手（三步）

1. 装好打开 → 首次会提示配置模型（DSH 设置页里填 API Key，或用本地模型）；
2. 点「打开对话」干活 → 正常聊天、写代码，什么都不用改；
3. 回到控制台 → 碳排、能耗、费用、轮次图、硬件曲线都在实时刷新；在「设置」里调好电价 / API 价格 / 碳强度，数字就是你的真实口径。

想试本地模型：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\start-local-model.ps1

然后在应用里选「本地 llama.cpp（Qwen2.5-0.5B）」即可（需先下载模型，见脚本内注释）。

数据与方法（简述）

- 本地：token 用量 → 标定系数 → 能耗（有 NVIDIA 时以实测为准）→ 电网碳强度 → 碳排；
- 云端：token 用量 → 公开系数 → 能耗 → 碳排；
- 费用：API 牌价 vs 本地电费。

所有系数都标注来源与年份：

| 类别 | 数值 | 来源 |
| 中国电网 | 0.5777 kgCO₂e/kWh（2024） | 生态环境部《2024 年电力碳足迹因子》 |
| 美国电网 | 0.3497 kgCO₂e/kWh | US EPA eGRID 2023 |
| 云端 per-token | 0.0006 Wh / 输出 token | Epoch AI 2025 |
| 云端 per-request | 0.24 Wh / 0.03 gCO₂e | Google Cloud 2025-08-21 |
| 本地标定 | H20 请求级拟合（R² ≥ 0.998） | 本项目实验 |

边界说明（诚实优先）：无 GPU 实测时的本地数值是 token-profile 估算而非硬件实测；云端数值是基于公开系数的估算，不是厂商实测；碳排 = 能耗 × 电网碳强度，属工程估算，非认证核算。

从源码构建

git clone <本仓库>
cd green-dsh-desktop
npm install

1) 打包 green-meter / 仪表盘插件（需要 DSH 源码 checkout，可用 DSH_CHECKOUT 指定路径）
npm run vendor:plugins

2) 组装内置 harness（npm 安装 DSH 发行版 + 本地插件）
npm run pack:harness

3) 放入 Node 运行时（复制本机 node.exe 到 resources/runtime/）

4) 运行 / 打包
npm start
npm run dist

局限与说明

- 目前主要在 Windows 上开发验证；Electron 跨平台，macOS / Linux 构建路径未验证；
- 本地实测依赖 nvidia-smi（NVIDIA 显卡）；无 NVIDIA 时本地数值退化为估算，核显仅作扩展监测（只有使用率）；
- 对话数据（会话 / 凭据 / 台账）保存在安装目录的 resources/harness/dsh-home，卸载前请先备份（升级会自动保留）。

致谢

- DeepSeek Harness 与 Cordis —— 本应用是 DSH 的插件化桌面发行版；
- green-meter（本项目作者的能耗计量插件）提供 token-profile 标定；
- llama.cpp —— 本地推理；
- Electron —— 桌面壳；
- 能耗 / 碳排参考数据来自生态环境部、US EPA eGRID、Epoch AI、Google Cloud 的公开披露。

License

MIT