前言¶
在使用 DeepSeek Harness (DSH) 进行开发或调试时，除了关注对话内容本身，Token 的消耗情况、费用估算以及上下文管理的最佳实践同样重要。dsh-token-attention 插件旨在为 DSH 提供一个可视化的词元管理面板。它不直接干预请求，而是通过记录每一段对话的 Token 消耗与费用（按任务/日/周/月汇总），结合 DeepSeek 的峰谷计价策略，为执行时机、会话切换以及 Hand-off 文件的撰写提供客观建议。
核心功能¶
该插件在 DSH 设置中提供五个视图：概览、会话、任务、成本和设置。
- 按任务分类账：记录输入命中、未命中、输出和推理的 Token 消耗，按任务、日、周、月汇总，并计算预估费用。
- 建议引擎：识别任务类型，根据上下文占用、轮次、命中率、成本和模型混合情况，给出具体的执行窗口、切换会话或撰写 Hand-off 的建议。
- 注意力 KPI：为每个会话提供注意力分数、命中率、上下文占用率和压缩计数等关键指标。
- 峰谷计价支持：支持 DeepSeek 的峰谷计价（半价窗口），如高峰时段 9:00-12:00 和 14:00-18:00。
- 多模型分解：按模型维度分解成本和命中率（例如 deepseek-v4-flash / pro / grok）。
- 数据导出：支持 Markdown 和 CSV 格式的分类账导出，提供 Hand-off 模板。
- 零依赖存储：使用本地 SQLite 存储数据，无需网络请求。
安装与启用¶
通过 npm 发布后，使用官方安装命令添加插件：
dsh plugin --profile web add dsh-token-attention
安装完成后，重启 DSH 并在设置中打开「词元管理」面板。数据文件存储在 DSH_HOME/token-attention/token_records.db。
工作原理¶
插件通过订阅 DSH 的 session/event 流来收集数据，并将归一化后的记录写入 SQLite。启动时会进行回放，利用幂等的 last_seq 游标重放现有会话。随后，每小时进行一次增量汇总写入 daily_agg 表，并每日进行一次全量重建以修正数据。
对于上下文占用等指标，插件优先读取 DSH 内置的 session-projection 和 session-stats 数据源（如 contextPressure.projectedTokens），若源数据不可用，则使用自身计算结果。
配置¶
面板中的设置可编辑并保存至 SQLite，包括模型定价表（默认 flash 命中 0.05/百万 Token）、峰谷时段（默认 9-12, 14-18）、上下文占用建议阈值（默认 70%）、轮次建议阈值（默认 40）和命中率建议阈值（默认 40%）。
注意事项¶
- 环境要求：需要 Node.js 版本 >= 24。
- 非限流工具：该插件不是省钱工具，它不会限流或取消请求，仅提供事实和建议。
- 本地存储：所有数据存储在本地 SQLite 中，
dispose方法会清理定时器和 SQLite 连接。
总结¶
dsh-token-attention 通过将 Token 消耗与费用透明化，并基于 DeepSeek 的定价机制提供执行建议，帮助开发者更精细地管理智能体开发流程。其本地 SQLite 的存储方式保证了数据的隐私与独立性。
