Skip to content

dsh-auto-translate

Verified

dsh-auto-translate · v0.2.1 · MIT · Web UI

Zero-token auto-translation for the DeepSeek Harness web GUI: on-device WASM translation of foreign text in place, with hover to toggle between the original and the translation.

Install

dsh plugin add dsh-auto-translate

Confirm the layer applied with dsh --profile default --dump-config — see the install guide.

Source

Tags

Creators

Readme

dsh-auto-translate

给 DeepSeek Harness Web GUI 的零 token 自动翻译插件:页面上的外语文本就地变成你的语言,鼠标悬停 0.6 秒即可来回切换原文/译文。

version license


为什么是「零 token」

  • 不调用任何大模型:不经过 DSH 模型、不产生 API 费用(这一点和「让模型翻译」完全不同)。
  • 默认走浏览器内 WASM 推理(transformers.js + ONNX Runtime),模型只下载一次,之后完全离线。
  • 译文按「原文+源语言+目标语言」缓存,同一句永不重复翻译。
  • 待翻译文本不出本机(只有下载模型时会从镜像取权重文件)。

特性

能力 说明
就地翻译 正文、工具调用输出、系统提示、模型回复、插件自绘面板(含 open shadow root)
悬停切换 悬停译文约 0.6 秒在原文/译文间来回切换;Alt+悬停 立即切换
多种引擎 本机离线(WASM) / 在线免密钥 / 浏览器端侧 / 自定义端点,可一键切换
可调热键 默认 Ctrl+Alt+T 呼出、Ctrl+Alt+H 显隐圆点、Ctrl+Alt+P 暂停,均可改键
不添乱 跳过代码块、输入框、CodeMirror/Monaco;卡片贴边自动翻转;圆点可拖拽记忆位置
可诊断 面板内「保存诊断到本机」把完整状态写成 JSON,排障不用复制长文本

安装

# 方式 A:npm(上架后可用)
dsh plugin --profile web add dsh-auto-translate

# 方式 B:本地目录(开发/离线)
dsh plugin --profile web add link:/absolute/path/to/dsh-auto-translate

# 方式 C:直接从 GitHub
dsh plugin --profile web add github:<your-name>/dsh-auto-translate

安装后重启 dsh web,再刷新浏览器。左下角出现半透明「译 xx」小圆点即成功。

没有 GitHub 也能分发(三种都验证过)

方式 你要做的 别人怎么装
本地 tgz(最省事) [[npm pack]] 得到 [[dsh-auto-translate-0.2.0.tgz]](约 236KB),把文件发给对方 [[dsh plugin --profile web add /对方/路径/dsh-auto-translate-0.2.0.tgz]]
Gitee 镜像(国内可推,已上线) [[git remote add gitee https://gitee.com/nysjn/dsh-auto-translate.git]] → [[git push -u gitee main]] [[dsh plugin --profile web add 'git+https://gitee.com/nysjn/dsh-auto-translate.git#']]
npm(不需要 GitHub) [[npm login]] → [[npm publish --access public]] [[dsh plugin --profile web add dsh-auto-translate]]

三条路都有现成脚本:[[powershell -File scripts/publish.ps1 -Target tgz|zip|bundle|gitee|github|npm]] (tgz/zip/bundle 全本地无需账号;gitee/github/npm 会交互式问你要凭据,脚本不保存) 插件市场的自动收录需要 GitHub 仓库带 [[dsh-plugin]] 话题;打不开 GitHub 时用上面三种分发即可,功能完全一样。 包内不含 74MB 的 ONNX Runtime wasm(首次使用时宿主端从 CDN 取回并缓存);要完全离线,先 [[npm run fetch-vendor]] 再打包。

使用

操作 效果
自动 页面上的外语文本自动就地变译文
悬停译文约 0.6 秒 该块切换回原文;移开再悬入再切回译文(可反复)
Alt + 悬停 立即切换,不等 0.6 秒
Ctrl+Alt+T 呼出/关闭设置面板(找不到圆点时用它
Ctrl+Alt+H 显示/隐藏左下角圆点
Ctrl+Alt+P 暂停/恢复翻译(暂停会还原原文)

面板里还有:目标语言、悬停延迟、引擎选择、在线端点、拉丁源语言、下载/预热切到本机、重试、全部原文/译文、还原原文、清缓存、使用指南、保存/复制诊断。

引擎对照

引擎 是否花 token 是否出网 限制
本机离线(推荐) 仅首次下模型 首次约 425MB(en↔zh);磁盘与内存占用
在线免密钥 每次翻译发往 MyMemory 匿名每日额度有限,可能 429
浏览器端侧 需连 Google 组件服务器下载语言包 国内网络通常不可用
自定义端点 发往你自己的服务 需自建(如 LibreTranslate)

本地模型说明

语向 模型 体积 备注
en -> zh Xenova/opus-mt-en-zh 200MB(encoder) + 225MB(decoder) 使用 fp32:该仓库的量化版含 MatMulNBits/DequantizeLinear,在本机 ONNX Runtime 上会触发 TransposeDQWeightsForMatMulNBits Missing required scale 而无法建会话
zh -> en Xenova/opus-mt-zh-en 同上 同理使用 fp32
ja/ko/其它 -> zh Xenova/nllb-200-distilled-600M 约 600MB 覆盖 200 语言,按需下载,较慢
  • 模型经插件自带的同源代理路由下载(/dsh-auto-translate/model-v2/...),宿主端带断点续传 + 12 次重试并落盘缓存,避免浏览器直连镜像时的跨域与中断问题。
  • 缓存在浏览器 Cache Storage;宿主缓存位于 $DSH_HOME/dsh-auto-translate/models
  • 想省流量可先只装 en↔zh;其它语向在首次遇到时再下载。
  • 仓库体积:默认不含 ONNX Runtime 的 wasm(约 74MB)。首次使用时宿主端会从 CDN 取回并缓存到 [[$DSH_HOME/dsh-auto-translate/ort-cache]];要完全离线运行,先执行 [[npm run fetch-vendor]] 把它们落到本地 [[vendor/ort/]]。

故障排查

现象 处理
圆点找不到 Ctrl+Alt+T 呼出面板(会自动显示圆点并修正跑到屏外的位置)
翻译不生效 看面板状态行的计数:扫描 / 入队 / 已译 / 跳过语言 / 失败。若「已译」一直为 0,看错误框
本机模型加载失败 点「保存诊断到本机」,把 ~/.dsh/dsh-auto-translate/diagnose-*.json 交给维护者
进度条卡住 点「重试」;宿主缓存已断点续传,通常第二次即通
想彻底重置 面板「清缓存」+ 浏览器站点数据清理(模型在 Cache Storage)

架构

dsh-auto-translate/
|- index.js              # 宿主半:静态资源路由 + 模型同源代理 + 诊断落盘
|- client.js             # 浏览器半:扫描/翻译/悬停切换/设置面板
|- vendor/
|   |- worker.v5.js      # Web Worker:SharedWorker 单实例推理、按语向懒加载
|   |- transformers.esm.v2.js  # transformers.js 浏览器 ESM(ORT 引用已指向本地)
|   |- ort/              # ONNX Runtime 的 wasm 与加载器
|- scripts/fetch-vendor.mjs    # 重新生成 vendor/(仓库可不带大文件)
|- package.json / cordis.patch.yml
  • 宿主半只做三件事:/dsh-auto-translate/vendor/*(静态)、/model-v2/*(模型代理+缓存)、/diag(诊断落盘)。
  • 浏览器半不注册工具、不调用模型;推理全在 Worker 中,主线程只做文本替换。

兼容性

  • DeepSeek Harness 0.1.5-rc.1 及以上(profile web)。
  • Chrome / Edge 116+(module worker + WASM);端侧引擎需 Chrome/Edge 138+。

License

MIT