dsh-web-search-ddg
aooyoo
Zero-token DuckDuckGo search provider for the DeepSeek Harness (DSH) web seam — local headless browser, no API key, no m…
zed1902209846-dotcom/DPwhale-plugin
用 deepseek-harness 的创造模式做的小桌宠插件,每次对话随机出现名字,听说抽到梁神有特殊效果哦/The small table pet plugin made with the deepseek-harness creation mode randomly shows names in each conversation. It's said that drawing Liang Shen has a special effect
PROJECT TOPICS
PROJECT README
一只呆萌的像素鲸鱼宠物,常驻在 DSH 网页界面的右下角。它会:
| 行为 | 触发条件 |
|---|---|
| 扇形水花晃动 | 常驻(水珠错开节奏轻晃) |
| Q 弹小蹦哒 | 每次轮询检测到 token 增长 |
| 70px 庆祝大蹦 | 对话结束(agent 从 running → idle) |
| 称号随机 | 对话结束:梁子 30% / 梁总 40% / ?!梁神!? 30% |
| 全屏下雨 | 抽中「梁子」(4.5 秒,70 根雨丝) |
| 绚丽烟花 | 抽中「?!梁神!?」(5 朵,双环爆裂,停留 4 秒) |
数据来源(真实,非估算):Host 端包装 llm/stream 瀑布流,摘取 usage chunk 累计真实 token 用量(含 input/output/cache/reasoning)。
推荐方式(自动):
复制仓库地址:
https://github.com/zed1902209846-dotcom/DPwhale-plugin.git
打开 DeepSeek Harness(DSH),把地址粘贴给会话中的助手,说:
帮我从 https://github.com/zed1902209846-dotcom/DPwhale-plugin.git 安装这个鲸鱼插件
助手会读取仓库里的 plugin/host.js 和 plugin/client.js,通过 cordis_define 定义插件,再 cordis_run 激活(首次需在页面批准)。
手动方式:在 DSH 会话中调用 cordis_define(plugin.kind: "new",idPrefix: "whale"),code.host 填入 plugin/host.js 的完整内容,code.client 填入 plugin/client.js 的完整内容,再调用 cordis_run 激活。
依赖能力:Host 端
agent/status、llm/stream、harness.handle;Client 端shell.overlaySlot、timer、host.call、styles.insert。均为 DSH 内置能力,无需额外安装。
所有可调参数都在 plugin/client.js 顶部:
const INITIAL_LABEL = '今天是什么梁...' // 初始名牌文字
const TITLES = [ // 对话结束称号 + 权重
{ text: '梁子', weight: 30 },
{ text: '梁总', weight: 40 },
{ text: '?!梁神!?', weight: 30 },
]
const RAIN_DURATION = 4500 // 下雨时长 ms
const PW = 8 // 像素块大小 px(整体尺寸 = 28*PW)
.pw-root 的 right / bottom(默认右下角).pw-w ~ .pw-t 类(水花 / 眼白 / 描边 / 身体 / 瞳孔 / 鳍 / 腮红 / 嘴内 / 肚皮 / 舌线)WHALE 矩阵字符画,由 pixel_whale.py 生成(PIL 脚本 → whale.png / whale.svg),改形象后同步矩阵即可.
├── plugin/
│ ├── host.js # Host 端源码(填入 code.host)
│ └── client.js # Client 端源码(填入 code.client)
├── pixel_whale.py # 鲸鱼像素画生成器(Python + PIL)
├── whale.png # 生成结果
├── whale.svg # 生成结果(矢量像素)
└── README.md
MIT — 自由使用、修改、分发。
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。