sandbase-harness
sandbaseai
Local-first, self-hosted AI agent runtime and MCP bridge with sandboxed sessions, memory, credentials, audit/replay, and a local Console.
PROJECT TOPICS
INSTALL REFERENCE
dsh plugin --profile web add github:dclichang2022/dsh-green-meter
该命令指向仓库当前默认分支;尚无绑定当前 commit 的完整验证结果。
PROJECT README
给 DeepSeek Harness(DSH)做的开源桌面应用:一边用 AI 干活,一边看清这次对话花了多少电、排了多少碳、省了多少钱。
无论你跑本地模型,还是接云端 API(DeepSeek / OpenRouter / 自建中转站…),它都能把每一次请求的能耗、碳排和费用算清楚、亮出来,并在烧钱烧碳的时候提醒你。
English · 中文
| 页面 | 你能看到什么 |
|---|---|
| 控制台 | 本地碳排、本地能耗(估算与实测并列)、云端碳排(公开系数估算)、已省 API 费用;近 30 天碳排和按任务轮次碳排两张柱状图;硬件实时环图 |
| 会话 | 每个会话的 token、能耗、碳排、电费、省 API 费用 |
| 硬件监测 | NVIDIA 显卡全量遥测(显存 / 使用率 / 温度 / 功耗,多卡支持);核显作为扩展监测;CPU / 内存曲线 |
| 预警 | 超支和异常提醒,见下 |
| 数据源 | 接入 OpenRouter 或自有中转站,拉取真实花费与 token 用量 |
| 参考数据 | 每个系数的出处与年份,全部可查证 |
| 碳台账 | 每一步的 JSONL 明细、实测能耗列、一键导出 CSV |
| 日志 / 设置 | harness 输出、碳强度 / 电价 / API 价格等基线设置 |
聊天窗口右上角常驻碳排卡片:本会话碳排 / 能耗 / 电费、已省 API 费用、本地 vs 云端对比、每轮能耗柱状图、全部会话累计。
自带 Qwen2.5-0.5B(CPU 推理)的接入脚本和 provider 配置,一条命令起服务,即刻体验"本地模型 + 实测计量"的完整闭环;换更大的模型只需改一行模型路径。
| 控制台总览 | 对话内嵌仪表盘 |
|---|---|
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| 硬件监测(NVIDIA 多卡) | 预警 |
|---|---|
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| 会话明细 | 数据源(中转站) |
|---|---|
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| 参考数据(系数与出处) | 碳台账明细 |
|---|---|
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从 Releases 下载:
| 文件 | 说明 |
|---|---|
Green DSH Desktop Setup x.x.x.exe |
Windows 安装包(可选安装目录,桌面快捷方式) |
Green DSH Desktop-x.x.x-win.zip |
便携版,解压即用 |
安装包未做代码签名,首次启动 Windows SmartScreen 会拦截一下:更多信息 → 仍要运行。 升级直接运行新版安装包,会话 / 凭据 / 台账 / 设置自动保留。
想试本地模型:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\start-local-model.ps1
然后在应用里选「本地 llama.cpp(Qwen2.5-0.5B)」即可(需先下载模型,见脚本内注释)。
所有系数都标注来源与年份:
| 类别 | 数值 | 来源 |
|---|---|---|
| 中国电网 | 0.5777 kgCO₂e/kWh(2024) | 生态环境部《2024 年电力碳足迹因子》 |
| 美国电网 | 0.3497 kgCO₂e/kWh | US EPA eGRID 2023 |
| 云端 per-token | 0.0006 Wh / 输出 token | Epoch AI 2025 |
| 云端 per-request | 0.24 Wh / 0.03 gCO₂e | Google Cloud 2025-08-21 |
| 本地标定 | H20 请求级拟合(R² ≥ 0.998) | 本项目实验 |
边界说明(诚实优先):无 GPU 实测时的本地数值是 token-profile 估算而非硬件实测;云端数值是基于公开系数的估算,不是厂商实测;碳排 = 能耗 × 电网碳强度,属工程估算,非认证核算。
git clone <本仓库>
cd green-dsh-desktop
npm install
# 1) 打包 green-meter / 仪表盘插件(需要 DSH 源码 checkout,可用 DSH_CHECKOUT 指定路径)
npm run vendor:plugins
# 2) 组装内置 harness(npm 安装 DSH 发行版 + 本地插件)
npm run pack:harness
# 3) 放入 Node 运行时(复制本机 node.exe 到 resources/runtime/)
# 4) 运行 / 打包
npm start
npm run dist
resources/harness/dsh-home,卸载前请先备份(升级会自动保留)。MIT
CLASSIFICATION EVIDENCE
系统优先读取 GitHub Topics,再与站内分类词典和词根规则比对。当前命中: monitoring。