dsh-plugin-offline-reasoning-translator

把 DSH 会话里模型思考中的英文在本地翻成中文——不发网络请求、不上传任何文本。

它解决什么

DSH 的思考区（reasoning / Think 行）默认展示模型原文。英文思考对中文读者是阅读负担，而官方的 cot-translation 是联网机器翻译（Bing / Google / DeepSeek 账号），需要外发文本、要网络、按请求付费或匿名受限。

这个插件用一条 OPUS-MT en→zh INT8 ONNX 模型（首次使用时下载，约 108 MiB），在 Host 进程的 worker 线程里做推理：

• 离线：权重首次使用时下载到本机（~/.dsh-offline-reasoning-translator/models），推理时 allowRemoteModels=false，全程不出本机。
• 低占用：INT8 权重 ~108 MiB，单 worker 峰值 RSS ~557 MB（Phase 0 实测）。worker 按需启动——从不展开思考的会话既不加载模型、也不占用内存；插件卸载时先等在途原生推理调用排空再终止 worker。
• 不卡 UI：ONNX 推理是同步原生调用（实测单次占住事件循环 130–212 ms），因此全部放进 worker_threads，主线程事件循环不受影响。
• 可取消：每次翻译带 AbortSignal，思考内容增长或折叠时丢弃在途结果。

行为

• 思考正文按空行分段；已闭合的段落立刻送翻，未闭合的尾巴保留原文，闭合并翻译后再替换——不会出现"半句被翻"的跳动。
• 送进模型的永远是句子，不是整段（按 . ! ? 与换行切句，超长句再在空白处切成 ≤320 字符的片段，e.g./i.e./版本号/点分路径不算句末）。这是实测必须项：量化 Marian 遇到整段输入会进入复读循环，逐句翻译则干净。
• 已经是中文的句子不会被送去翻译（lib/language.js 的 needsTranslation）。模型是单向 en→zh，喂中文进去出来的是噪声（真实故障：一个中文段落被翻成 ?~ ~.~.~7**** 和错乱的日期）。判定逐句做：汉字数 ≥ 拉丁词数 ×2 视为「本来就是中文」，原样保留；纯符号/纯数字/只有占位符的片段也跳过。好处是纯中文思考连 worker 都不启动（实测 20 ms、0 次解码），混排段落里只有英文句子会被翻。
• 复读防护：译文还原占位符前先检测退化（同字符连跑 >12、短单元重复 ≥6 次、长单元重复 ≥3 次、长度超原文 4 倍），命中就丢弃该句译文、保留英文原文并计入 stats.degraded——宁可显示原文，也不显示 皮尔斯皮尔斯皮尔斯…。
• =====、//// 这类装饰性符号串整体掩码：模型对它们会无界重复。
• 代码块、行内代码、URL、文件路径、@ 引用先做占位符掩码，翻完原样还原（8B 级模型直译这些会毁掉内容）。
• 术语两层处理：标识符层（约 70 个命令行/格式/ML 词汇，如 grep、BLEU、tokenizer、JSON）用占位符保护，保证原样输出；概念层（约 50 条实测观察到的误译，如「边缘情况→边界情况」「工人线→工作线程」「输油管→流水线」）在中文侧修正。全量术语掩码实测更差（3 个以上占位符会让模型整句重排），因此只保护标识符。
• 后处理清掉模型多吐的空格与引号（汉字间空格、全角标点前空格、英文词外多余引号），并把中文语境里的半角标点补成全角（，。？！）。
• 译文与原文一键切换；翻译失败保留原文并提供「重试」。
• Host 侧 LRU（5000 条）按 sha256(targetLanguage + modelId + 修正开关 + 术语表 + text) 缓存；重复的思考片段零成本。

自动纠错与文本矫正

三层，全部是确定性规则（纯正则/字符串操作，不额外跑一次模型，因此不增加延迟）：

1. 译前：源文本矫正（lib/normalize.js）
   • 解硬折行：模型自己的思考经常在 80 列处硬折行。按「前行无句末标点 + 尾部是字母/逗号/左括号 + 后行以小写字母开头」合并成一句；行尾 - 视为断词直接拼接。不合并列表项、标题、引用、表格、代码围栏。
   • 清零宽字符 / BOM / 软连字符 / NBSP、全角空格；全角拉丁字母数字折回 ASCII；智能引号折回直引号；…→...、–—→-。
   • 折叠行内重复空格、连续空行。
2. 译中：结构保护（lib/mask.js）
   • 占位符用 [0] 方形括号形式。实测五种写法各 5 句：[0] 5/5 原样返回，<0> 2/5，#0# 1/5，<<0>> 与 {{0}} 0/5（模型会把尖括号/花括号拆散）。还原时兼容三种回归写法，并检测残缺 token。
   • 所有跨度规则（代码围栏、行内代码、URL、路径、@ 引用、arr[0] 字面下标、=====///// 装饰符串）合成一条正则单趟替换。串行替换会让后一条规则吃掉前一条刚生成的占位符（arr[0] 规则曾把 npm test 的 [0] 又掩码一次，正文露出 [0]）。
   • 标识符按结构掩码（不只是查词表）：SCREAMING_SNAKE、3 段以上 snake/kebab、-node/-js/-cli/-wasm 等后缀的两段 kebab、点分成员访问、camelCase、--flag。这解决了 onnxruntime-node→onxruntime-node、DSH_OFFLINE_TRANSLATOR_MODEL_ROOT→DSH_ OFFFLINE_MODEL_... 这类走样；上限 3 个槽位，超过就退回词表保护。
   • 切句器不会切进代码跨度或未闭合括号（protectedMask），否则 map.get(key)! 会被按 . 切成两半、前半当散文翻译。
3. 译后：质量判定 + 一次重试（lib/quality.js）
   • assess() 判定五类问题：退化复读、空输出、未翻译回显（源里英文词 ≥6 且汉字 ≤2）、过短（源 >15 词却只有 <5 个汉字）、占位符残缺。
   • 首次不合格 → 用更严的生成参数重试一次（repetition_penalty 1.15→1.35、no_repeat_ngram_size 4→2），仍不合格才放弃该句并保留英文原文。命中的句子才付重试成本，正常句子零额外开销。
   • stats 区分 degraded（最终放弃）与 retries（重试过但救回）与 fragments（逐句调用次数）。

质量回归集

scripts/eval/corpus.jsonl 有 100 句真实技术英文思考文本（散文 50 / 标识符 15 / 代码 15 / 列表 10 / 混合 10），带 category 与 must 期望（必须原样保留的术语）。node scripts/eval/run.mjs --label=xxx 走完整管线（含缓存、切句、掩码、矫正、重试），输出 results/eval-xxx.json 与并排对照的 .md。

同一台机、q8 模型、逐版本实测：

版本	术语命中	最终放弃	重试	残英文词	中位	p95	RSS
v1 基线	4/7	0	0	25	674 ms	1073 ms	518 MB
v2 +结构标识符	5/7	0	0	26	625 ms	961 ms	555 MB
v3 +切句保护	7/7	5	0	89	669 ms	988 ms	541 MB
v4 +残缺重试	7/7	4	4	76	665 ms	1141 ms	545 MB
v5 [n] 占位	2/7	0	0	17	684 ms	1022 ms	546 MB
v6 单趟掩码	7/7	0	0	24	679 ms	1320 ms	553 MB

结论：术语命中 4/7 → 7/7、退化 → 0，中位耗时只涨 0.7%（多数句子不触发重试）；p95 上升来自少数双占位符长句。冷启动 1376 ms（含模型加载）。

⚠️ 毫秒数只在同一台机器、同一状态下可比。次日用 v0.6.1 复跑同一份语料（电源方案「平衡」、后台 DSH 在跑）中位是 1501 ms，而同一批权重跑裸模型探针也从 493 ms 变成 932 ms —— 机器慢了近一倍，不是插件变慢；质量指标逐项一致（mustHit 7/7、degraded 0、skipped 0）。要比性能，就在同一电源方案、同一负载下同时跑裸模型和插件。

左侧栏面板

左侧栏图标栏会多一个「离线翻译」按钮（sidebar.panellist，order 30），点开是独立中央面板（main，key offline-translation）。面板就是本插件的设置页：切换/下载/删除模型、编辑术语表、开关误译修正，改完保存立即生效，不用重启。

两个 slot 必须成对注册：侧栏按钮的 id 与 main 的 key 同值。只注册侧栏会得到「点不开的按钮」，只注册 main 会得到「打不开的面板」（layout.selectPanel 会校验 hasMainPanel）。面板在收起态（56px rail）下只显示图标。

界面用一张注入式样式表（<style data-plugin-css="dsh-plugin-offline-reasoning-translator/panel.css">，按属性去重、可重复挂载）而不是内联 style 对象——内联样式写不出 hover / focus / 进度条布局。所有颜色都取自官方主题 token（--dsw-alias-*），因此跟随明暗主题；模型卡片、行内徽章、进度条与设置表单在两个入口（侧栏面板、插件页）复用同一组件，外观一致。

设置面板（插件页）

同一份设置也可以在 设置 → 插件 → 离线思考翻译 的插件页里改，两处读写同一份数据：

• 模型管理：三档可选（q8 约 108 MiB / fp16 约 213 MiB 未实测 / fp32 约 425 MiB，精度最高、单句实测 341 ms），首次使用前需要下载一次；下载支持断点续传、SHA-256 校验、官方/镜像双端点回退；除当前正在用的那一档外都可删除以回收空间。权重不随 npm 包分发（包本体只有几十 KB），所以换机器/换 profile 不会重复占体积。
• 术语表：term=译法 每行一条，只写 term 则原样保护该词不翻译。
• 误译修开关：关闭后不做中文侧概念修正（默认开启）。

配置项 schema 由 @deepseek-ai/schemastery 声明（zod 声明 Config 会让插件静默加载失败）。

改动会写进插件目录下的 models/settings.json（原子写：先写 .tmp 再 rename），不依赖你去编辑 profile 的组合文件。生效优先级：settings.json > loader 传入的 Config > 模型目录清单里的默认值。换模型或改术语表会同时清空翻译缓存（缓存 key 含 modelId / 术语表 / 修正开关）。

安装

从 npm（推荐）：

dsh plugin --profile web add dsh-plugin-offline-reasoning-translator

直接从 GitHub 装（npm 发布前也可以用这条路）：

dsh plugin --profile web add github:fotlim/dsh-plugin-offline-reasoning-translator

装好后在 设置 → 插件 里启用 离线思考翻译。首次使用前下载模型：点左侧栏的「离线翻译」图标 → 在模型卡片上点「下载」（q8 约 108 MiB，走官方源失败会自动切镜像，可断点续传）。没下载时思考区不会瞎翻，只会提示「模型还没下载」。

插件通过 conversation.chat.reasoning.body slot 以 priority: 50 承接思考正文渲染（官方 entry 为 100，数值小者生效），并复用官方 conversation.chat.reasoning.content factory 渲染 Markdown，因此代码块高亮、折叠策略、复制按钮等行为保持一致。

实测数据（Phase 0，本机 Ryzen 7 3700X / Node 24.21）

变体	磁盘	冷启	单句中位	峰值 RSS
q8（默认）	108 MiB	1114 ms	493 ms	557 MB
int8	113 MiB	1782 ms	605 ms	560 MB
fp32	446 MiB	2658 ms	341 ms	1052 MB
q8 + WebGPU	108 MiB	1955 ms	974 ms	456 MB

batched 推理实测退化（4 句出现复读、8 句全部劣化），因此实现为单句串行 + 缓存，不批处理。

集成验证（本机 desktop profile，实测）

检查项	结果
Host 服务注册 / remoteMethods 标记	✅ namespace offlineReasoningTranslator，方法 translate、status、models、download、removeModel、settings、saveSettings
浏览器 bundle 发布	✅ 组合 URL 200，len=17212，有 rev 指纹
ctx.remote.$mount()	✅ 通过客户端网关校验（strict codec + typeSymbol + create()）
Slot 抢占	✅ {priority: 50, active: true} 生效，官方 {priority: 100} 被置 active: false
插件页配置入口	✅ plugins.bundle.config 占位 key dsh-plugin-offline-reasoning-translator；Host Config status schema
左侧栏入口	✅ sidebar.panellist {id: "offline-translation", order: 30} + main {key: "offline-translation"} 成对生效
面板设置读写	✅ settings() 返回 {modelId:"opus-mt-en-zh-q8", glossary:"", repair:true, variants:3}；saveSettings 写入后读回一致，变更即时生效
拒绝安装未下载的模型	✅ offlineReasoningTranslator/model-not-installed
首次翻译（含 worker 冷启 + 模型加载）	1910 ms（单句，含按句切分）
同句缓存命中	0 ms
整段 vs 逐句（24s 思考片段）	整段 8244 ms 且会复读；逐句 5206 ms、4 片段、0 次退化
取消（AbortSignal）	✅ 保留原文并标记 aborted
卸载排空	✅ drain 219 ms 后 terminate，未触发 STATUS_STACK_BUFFER_OVERRUN
打包产物干净安装	✅ 把 pnpm pack 出来的 tgz 装进空项目（只补 Host 侧 peer：@deepseek-ai/cordis、@deepseek-ai/dsh-typert-protocol）→ 能挂载、7 个方法全在、models.json 3 档可读、权重不在包里（models/ 缺省指向 ~/.dsh-offline-reasoning-translator）、中文直通不启动 worker、缺模型抛 model-not-installed

七个会让整条插件静默降级或静默失效的坑（已修，已加回归测试）

1. Remote 方法名不能与 namespace service 成员重名。客户端网关把方法装到 RemoteNamespaceService 实例上，assertMethodAvailable 会拒绝 ctx/empty/invokeRemote/methods/name/namespace/install/installDirect/installScoped/remove/has/assertMethodAvailable 这些已有成员。最初把删除模型的方法命名为 remove，整个 $mount 抛错、插件退化到 priority: 49 的降级渲染，但错误只在浏览器控制台里。现改名 removeModel，并在 scripts/client-test.mjs 里加了保留名断言。
2. Config 必须用 @deepseek-ai/schemastery 声明，用 zod 会让 ctx.plugin() 静默失败（fiber 状态异常、无 error 上报）。
3. 量化 NMT 不能喂整段（v0.3 踩过）。一段 1200 字符的思考送进去，出来是 皮尔斯皮尔斯皮尔斯…、造人造人造人…、========== 这种复读循环；同一文本逐句翻译则完全正常。修法是切句 + 退化检测，不是调 repetition_penalty（试过，只能推迟复发）。
4. 零参 Remote 方法必须一个实参都不传（v0.4 踩过）。网关按 spec 里声明的参数个数校验实参，models() 传 {} 会得到 client api: offlineReasoningTranslator/models expected 0 business argument(s) plus an optional AbortSignal, got 2。调用层分 callPlain（无参）与 callInput（1 参）两路，并在 scripts/client-test.mjs 里加 ARITY 断言。
5. .volatile() 字段读出来不是值，是 holder（v0.4 踩过，最隐蔽）。schemastery 把 volatile 字段包成冻结对象 { get() }，直接读 config.glossary 得到 {}、typeof x === 'string' 全失败，设置项静默不生效。要用 readField(value, fallback) 先 typeof value?.get === 'function' 再 .get()。
6. 主题 token 写错不会报错，只会不生效（v0.5 踩过）。var(--dsw-alias-border-l4)、var(--dsw-alias-label-tertiary)、var(--dsw-radius-md) 这类名字谁都不拦你，但它们在主题里不存在——CSS 变量解析失败让整条声明在计算值阶段作废，于是边框消失、次要文字继承了主色，看起来「没样式」。官方只有 14 个 --dsw-alias-* token（含 border-l1/border-l2/bg-layer-1/bg-layer-2/brand-primary/label-secondary/state-*-primary）。scripts/client-test.mjs 现在会把样式表里出现的每个 token 与白名单比对，写错直接测试失败。
7. 掩码规则不能串行跑（v0.6 踩过）。每条规则替换完就产出占位符 [0]，后一条规则若能匹配这个形状（如保护源码字面下标 arr[0] 的 /\[\d+\]/），就会把占位符当成源码再掩一次——slots 里多出一个 "[0]"，正文最终露出 [0] 而丢失真正的内容。修法是把全部跨度规则合成一条正则单趟替换，规则之间互不可见；同时占位符形状从 <<0>> 换成 [0]（实测 5/5 原样返回，尖括号写法 0/5）。

环境：Windows 10.0.26300、Ryzen 7 3700X、Node 24.21.0（DSH Electron 44.7.0，ABI 149）。

已知限制（如实）

• 术语：标识符层已用掩码 + 概念层修正覆盖约 120 条，但自然语言里的技术表达仍可能走样（模型只有 ~77M 参数）。术语表只能补词，不能解决语法级误译。
• 单向下模型：只做 en→zh。中文句子原样保留（见上），所以混排思考里中文不会被「再翻一遍」，但也不会被润色。
• 速度：本地单句约 0.5 s，比云端慢；价值在离线、不外传、确定性与可缓存。换 fp32 可降到约 0.34 s，代价是内存翻倍。
• 可选模型有限：models.json 目前只列 en→zh 的三个量化档（q8/fp16/fp32），其中只有 q8 与 fp32 实测过；fp16 未实测。
• 目标语言固定：客户端请求固定 targetLanguage: 'zh'，配置里没有语言选项（与官方 cot-translation 的 provider 选择不同，本地只有这一条 en→zh 模型）。
• 平台：onnxruntime-node 官方 prebuild 覆盖 win32/darwin/linux × x64/arm64；Windows + Electron 44.7（Node 24.21 / ABI 149）已实测可用。

许可证

插件代码 Apache-2.0。权重来自 Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh（Apache-2.0），ONNX 转换来自 Xenova/opus-mt-en-zh，下载后存放在 ~/.dsh-offline-reasoning-translator/models（可用 DSH_OFFLINE_TRANSLATOR_MODEL_ROOT 改）。运行时依赖 @huggingface/transformers（Apache-2.0）与 onnxruntime-node（MIT）。