dsh-context-lens

用 DeepSeek Harness 跑多轮对话或 Agent 流程时，每次请求真正发出去的上下文其实一直在变：系统提示词被改写、工具集增删、声明顺序调整、请求配置微调。这些变化对缓存命中率的影响往往是隐性的——账单上多了几十个 uncached token、缓存读数跳了几下，却很难说清楚到底是哪一次、改了哪里导致的。dsh-context-lens 为回答这个问题而生：它是一个纯观察者插件，逐请求读取 session log，不向模型注入任何 prompt，也不产生新的 session 事件，零开销地叠加在 Harness 之上。

打开 Request Context 标签页后，每个真实 LLM 请求生成一张紧凑卡片，涵盖四层信息：请求标识（turn:step、模型、provider、状态）；已提交上下文的规范化指纹（系统提示词、工具集 schema 哈希与估算 token、请求配置、工具声明顺序）；基于 provider 返回的 disjoint usage buckets 严格计算的缓存复用读数（uncached input / cache reads / cache writes），缺失字段显示为横杠而非零；以及与上一次请求的逐项 diff，覆盖系统、工具增减改、工具顺序、配置、模型、provider 和缓存边界的变化幅度。当复用率下降越过阈值，插件触发 Drop alert，按相关性排序列出同时发生的变化并明确标注是相关而非因果。

它适合在 Harness 上构建多轮 Agent 或工具调用流水线的开发者：如果你经常看到缓存利用率莫名下滑、token 账单波动，却缺乏一个一眼可见的逐请求变更面板来定位根因，dsh-context-lens 正好补上这块缺角。它只呈现可观测的事实，不猜测 provider 内部缓存键构造，也不声称因果，把判断留给使用者。