dsh-fingerprint-show

使用 DeepSeek Harness 时，确认某条回复究竟由哪个模型部署版本生成几乎无从下手。内置的 DeepSeek 适配器在将提供方 SSE 流翻译为内部 StreamChunk 协议时，会静默丢弃 system_fingerprint 元数据，导致 llm/stream 瀑布事件中完全看不到指纹信息。切换模型、调整提示词之后，你没有任何手段验证后端实际运行的是哪个版本。<br>fingerprint-show 在两个互补的接缝上补齐了这个盲区。主机侧，它包装全局 fetch，对匹配 chat/completions 的响应执行 tee，从 SSE 分支提取 system_fingerprint，另一分支原样交还适配器；同时监听 llm/stream 瀑布事件，按「同模型优先、时间最近」的启发式将观测关联到进行中的调用。最终效果是：每条 AI 回复的指标行末尾以纯文本追加完整、不截断的指纹字符串，样式与原生计时文本像素级一致（14px、三级灰色、10px 圆点间距），悬停时以相同的 80ms 过渡同生同隐。<br>几个设计取舍值得注意：指纹仅用于展示，零交互、零侵入——不修改会话日志、不进入模型上下文、不影响 KV 缓存；中途切换模型后每条回复各自标注当时实际生效的部署，形成清晰的审计轨迹；辅助调用（标题生成、上下文压缩）带 purpose 标记，匹配时自动排除，不干扰消息标注。<br>这个插件适合需要在多个 DeepSeek 端点之间做 A/B 对比的调试场景，需要在不同部署版本之间排查行为差异的工程师，以及任何想在不改动框架代码的前提下回答「这条回复真的是我认为的那个线上版本产出的吗」的团队。