前言¶
DeepSeek Harness（DSH）采用「一切皆插件」的架构，第三方插件可扩展核心能力。对于需要使用 TRAE 账号模型额度的开发者来说，手动调用 TRAE API 或在多个工具间切换较为繁琐。DSH 插件 fssae/dsh-tool 在本地运行一个 OpenAI / Anthropic 兼容的代理服务，让 DSH 通过标准协议直接调用 TRAE 账号额度，无需额外 API 费用。
这是什么¶
这是一个 DSH 插件，基于上游项目 FuSheng-cs/Trae2api-dsh（MIT）二次开发。安装后，它在本地回环地址（127.0.0.1）上启动一个兼容 OpenAI 的代理服务，DSH 通过 openai-completions 接口调用它，消耗的是 TRAE CN / TRAE SOLO CN 账号的额度。导入账号后，可在 DSH 的模型菜单中选择 TRAE 提供的模型（DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen、Doubao、MiniMax 等）。
核心功能¶
- 额度接入：导入 TRAE 账号后，在 DSH 中调用模型并使用账号额度。
- 模型发现：从账号实际能力发现模型，按真实的上下文窗口、最大 Token 和思考档位注册。
- 思考强度：将 TRAE 的
light / high / extra_high映射为 DSH 的low / high / max。 - 多账号：支持导入多个账号、切换、轮询调度，以及按剩余积分排序。
- 自动签到：按北京时间每日签到，自动跳过已签到账号。
- 用量统计：统计积分、Token、缓存命中、请求记录与每日汇总。
- 内嵌控制台：提供完整的账号、用量、设置界面，也可在新窗口打开。
- 生命周期管理：随 DSH 启动，关闭时自动回收，不会残留孤儿进程。
安装与启用¶
1. 克隆仓库¶
git clone https://github.com/fssae/DSH-tool.git
2. 环境要求¶
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| DSH | 0.2.0-rc.2+ |
| Node.js | ≥ 22 |
| Python | ≥ 3.10（需含 venv 与 pip） |
| TRAE 账号 | 本机已安装并登录 TRAE CN 或 TRAE SOLO CN |
3. 安装到 DSH¶
在 DSH 插件管理器中添加本仓库的插件目录，或使用 DSH 自带的插件 CLI 指向该路径。安装后插件会随 DSH 启动。
4. 首次配置¶
打开左侧边栏的 TRAE 控制台：
- 点击 准备环境，创建独立的 Python 虚拟环境并安装依赖，不影响系统 Python。
- 点击 启动服务，代理在
127.0.0.1上启动，仅本机可访问。 - 选择 Trae CN，点击 导入当前桌面账号，只读取本机 TRAE 客户端的登录信息。
- 返回控制台 → DSH 模型管理 → 在接入模型菜单中选择要使用的模型。
完成上述步骤后，即可在对话输入框的模型菜单中选择 TRAE 的模型。
典型用法¶
在 DSH 的对话输入框中，模型菜单会列出已接入的 TRAE 模型。选择模型后，可以调节思考强度（低/高/最大），输入提示词并提交，DSH 会通过本地代理调用 TRAE 的 API，消耗账号额度。用量统计可在 TRAE 控制台中查看。
适用场景与注意¶
- 适合需要使用 TRAE 账号模型额度的 DSH 用户，特别是有多个 TRAE 账号或需要统一管理的场景。
- 插件在 DSH 进程的权限下运行，安装前应检查源码与许可证（MIT）。
- 代理服务仅监听
127.0.0.1，局域网与公网不可访问。 - 控制台访问需要 DSH 签发的临时票据（30 秒有效）+ HttpOnly Cookie，直接访问代理端口会被拒绝。
短结尾¶
该插件将 TRAE 的模型额度接入 DSH，通过本地代理提供标准 OpenAI 兼容接口，支持多账号、自动签到、用量统计和生命周期管理。更多细节可查看插件目录页与 GitHub 仓库。
