下一句补全 msun1999/dsh-next-suggestion

dsh-next-suggestion

DeepSeek Harness 插件 · 在对话输入框里内联提示「下一句回复」。

在对话输入框里用灰字预言你接下来最可能说的那句话，按 Tab 一键填入草稿——像 GitHub Copilot，但补全的是你自己的下一句话。

它长什么样

输入框里的下一步建议

助手这一轮回复刚结束，输入框里就会浮现一行灰色文字（上图为界面示意，样式取自真实界面）：那是模型根据最近几轮对话猜的你下一句。按 Tab 接受，它变成可编辑的正常草稿（Ctrl+Z 可撤销）；不理它、开始打字，它自动消失；直接点这行灰字也能接受。

特性

- 理解上下文：读当前会话最近 5 条消息，模仿你的语言和口吻（中文/英文都会跟着对话走）
- 零打扰：只在草稿为空时显示；有内容就自动隐藏；不弹窗、不抢焦点
- 一键接受：Tab 插入，走编辑器原生的插入接口，可撤销；也可以直接点那行灰字
- 快：Host 侧订阅 turn/end 事件，回复一结束立刻开始预测（不等轮询、不等静默计时），通常 2–3 秒出现
- 省钱：按「会话 + 日志序号」缓存，每个轮次最多生成一次，重复轮询不产生额外请求；单次输出上限 700 tokens
- 纯 JS，无需构建：Host 半是 ESM 模块，Client 半是浏览器直接加载的单文件

安装

方式一：本地目录

把仓库克隆到任意位置
git clone https://github.com/msun1999/dsh-next-suggestion.git

然后在 DeepSeek Harness 里让它作为 bundle 安装（plugin_manager 的 install_bundle，target 指向该目录的绝对路径）。
安装后插件会以 include:next-suggestion 出现在 profile 里，重启 GUI 依然生效。

方式二：直接从 GitHub 装

在 profile 目录里
pnpm add github:msun1999/dsh-next-suggestion

见方式三的 cordis.patch.yml 片段。

方式三：手动接入 profile

1. 把包加入 profile 的依赖（pnpm add <路径或包名>）
2. 在 profile 的 cordis.patch.yml 里加：

- insert:
- id: next-suggestion
name: 'dsh-next-suggestion'

3. 刷新 Web UI 页面

需要 Web 形态的 GUI（dsh.client.platform = "web"）与内置的 @deepseek-ai/dsh-client-ui-conversation（对话界面）插件。

使用

| 操作 | 结果 |
| 什么都不做 | 灰字在输入框里徘徊，随时可接受 |
| Tab | 接受建议，写入草稿（可 Ctrl+Z 撤销） |
| 点击灰字 | 同上 |
| 直接开始打字 | 灰字消失，正常输入 |
| 发出去 / 换会话 | 该位置的建议被消费，不再重复出现 |

工作原理

一轮回复结束 │ Host 订阅 session/event.turn/end ▼ 生成预测（llm.stream，最近 5 条消息 + 指令，reasoningEffort=low） │ 结果按 (sessionId, seq) 缓存 ▼ Client 每 800ms 轮询 GET /dsh-next-suggestion/get?sessionId=…
│
▼
在 conversation.input.overlay 插槽里绘制 ghost text（盖住 placeholder） │ Tab ▼
inputActions.captureInsertion() + insertText(text, span) → POST /consume

文件结构

| 文件 | 作用 |
| index.js | Host 半：注册 HTTP 路由、读取会话日志、调用 llm 服务生成预测、缓存与预热 |
| client.js | Client 半：注册到 conversation.input.overlay 插槽，测量输入框位置、绘制 ghost text、处理 Tab |
| cordis.patch.yml | 把插件插入 profile 的 Loader 配置 |
| locale/*.json | 插件在「插件」面板里的标题与描述（中/英） |

Host 路由

| 路由 | 说明 |
| GET /dsh-next-suggestion/get?sessionId= | 返回 { text }。&refresh=1 丢弃缓存重新生成；&debug=1 只读返回诊断字段（不触发生成） |
| POST /dsh-next-suggestion/consume | { sessionId }，标记该位置的建议已被接受/丢弃，不再重复出现 |

数据来源与模型选择都跟随当前会话：

ctx.get('sessions').get(id).deriveMessages() // 会话上下文
ctx.get('agentDefaultModel').currentSelection() // 用户当前选的模型
ctx.get('llm').stream({ provider, model, system, messages, … }) // 生成预测

可调参数

index.js：

| 常量 | 默认值 | 含义 |
| KEEP_MESSAGES | 5 | 喂给模型的最近消息条数 |
| MAX_MESSAGE_CHARS | 300 | 单条消息截断（助手侧） |
| MAX_USER_CHARS | 400 | 单条消息截断（用户侧） |
| MAX_TRANSCRIPT_CHARS | 3200 | 整段对话总长度上限 |
| MAX_SUGGESTION_CHARS | 120 | 建议句最大长度 |
| CACHE_LIMIT | 200 | 缓存会话数上限 |
| TIMEOUT_MS | 25000 | 单次生成超时 |
| STABLE_MS | 1200 | 没有状态事件时的静默判定阈值 |
| maxTokens / reasoningEffort | 700 / 'low' | 生成预算与思考强度 |

maxTokens 别压太低：思考内容会先吃掉预算，压到 300 左右会出现“思考写完但正文为空”的空建议。

client.js：

| 常量 | 默认值 | 含义 |
| POLL_MS | 800 | 轮询建议的间隔 |
| PROBE_MS | 300 | 测量输入框位置与空状态的间隔 |

已知限制

- 只在草稿为空时提示；已有内容不显示
- 同一轮里反复改草稿不会重算，要等下一轮回复结束才更新
- 依赖输入框实现为 contenteditable="true"，且 placeholder 写在属性上；若对话界面大改，需要重新校准 pickEditor() 与背景取色
- 预测走当前会话所用的模型；若该模型思考很长，出现时间会相应变慢
- 建议可能不准——它只是一句话级的猜测，接受前请自己过一眼

开发与调试

改完 index.js / client.js 后，把配置档里的 include:next-suggestion 关掉再打开即可重载（ESM 缓存会被重置、Client bundle 版本号会更新）；不行就再刷新一次浏览器页面。

诊断接口：

curl "http://127.0.0.1:<gui-port>/dsh-next-suggestion/get?sessionId=session-xxxx&debug=1"

返回 sessionFound / seq / tailRole / ready / busy / inflight / cachedSeq / lastMs / lastRaw / lastError / target / text，可用来确认是否命中会话、是否在生成、上一次生成花了多久、原始输出有没有被清理。

License

MIT