和会思考的 AI 对手玩贪吃蛇与中国象棋
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数据截至 2026/10/12 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add 439436269-ctrl/dsh-ai-arcade该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:待复验
装得上吗[实装验证]—
曾在 dsh 0.2.0-rc.2 下真实安装成功,但当前 dsh 已更新至 0.2.1-rc.5,本站尚未在新版下复验
L4 · 真实安装等级说明 →数据截至 2026/10/13·判据 →
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-llm给这个插件打分还没有人投票↓
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功能亮点
- AI对手贪吃蛇
- AI对手中国象棋
- 模型思考本地引擎执行
AI 街机厅 for DeepSeek Harness — 模型负责「想」、本地引擎负责「动」(双脑贪吃蛇 + 中国象棋)
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-ai-arcade
AI 街机厅 —— 在 DeepSeek Harness 里玩游戏,对手是有脑子的:模型负责「想」,本地引擎负责「动」。
点左下角的 🎮 打开面板,里面是一个完整的街机厅。
| 游戏 | 模型做什么 | 本地做什么 |
| 🐍 双脑贪吃蛇 | 每 1.7 秒出一张策略卡(目标 / 激进程度 / 风险偏好)+ 一句挑衅 | 按 60fps 跑规则、按策略卡决定每一步、模型慢或挂了自动兜底 |
| ♟ 中国象棋 | 只解说(从引擎给的候选里挑一个 + 说一句心理活动) | 走法生成、合法性校验、alpha-beta 搜索 —— 全部棋力 |
为什么模型不直接下棋 / 不直接控制蛇
因为它做不到,而且实测数据很清楚:
- 象棋:马腿、象眼、炮架、将帅照面这些规则一旦交给模型,非法棋是常态;就算合法,几百行的搜索也轻松赢它。所以模型只被允许从本地给出的合法候选里挑一个——非法棋因此不可能出现。
- 贪吃蛇:单次模型往返 0.8–2 秒,而游戏一步只要 140 毫秒。所以模型只出意图,具体走法由本地引擎算。
- 还有一个坑:宿主默认的 reasoningEffort 是 high,实测一次游戏规模的提问会烧掉 2048 个输出 token 全在思考块里、耗时 17 秒、正文为空。
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dsh-ai-arcade AI 街机厅 —— 在 DeepSeek Harness 里玩游戏,对手是有脑子的:模型负责「想」,本地引擎负责「动」。 点左下角的 🎮 打开面板,里面是一个完整的街机厅。 | 游戏 | 模型做什么 | 本地做什么 | | 🐍 双脑贪吃蛇 | 每 1.7 秒出一张策略卡(目标 / 激进程度 / 风险偏好)+ 一句挑衅 | 按 60fps 跑规则、按策略卡决定每一步、模型慢或挂了自动兜底 | | ♟ 中国象棋 | 只解说(从引擎给的候选里挑一个 + 说一句心理活动) | 走法生成、合法性校验、alpha-beta 搜索 —— 全部棋力 | 为什么模型不直接下棋 / 不直接控制蛇 因为它做不到,而且实测数据很清楚: - 象棋:马腿、象眼、炮架、将帅照面这些规则一旦交给模型,非法棋是常态;就算合法,几百行的搜索也轻松赢它。所以模型只被允许从本地给出的合法候选里挑一个——非法棋因此不可能出现。 - 贪吃蛇:单次模型往返 0.8–2 秒,而游戏一步只要 140 毫秒。所以模型只出意图,具体走法由本地引擎算。 - 还有一个坑:宿主默认的 reasoningEffort 是 high,实测一次游戏规模的提问会烧掉 2048 个输出 token 全在思考块里、耗时 17 秒、正文为空。这个插件显式要 off,同样的提问变成 0.78 秒、37 个 token、回答完整。 断网、模型超时、额度用尽 —— 两个游戏都照常运行,只是少了那张嘴。 安装 dsh plugin --profile <你的 profile> add dsh-ai-arcade 装好后点界面左下角的 🎮。 配置 写在 profile 补丁层,或直接在设置页改: - insert: - id: dsh-ai-arcade name: dsh-ai-arcade config: enabled: true provider: deepseek-account # 留空则自动挑第一个可用 provider model: deepseek-flash reasoningEffort: "off" # 游戏要快;深度复盘时可以单独覆盖 maxTokens: 2048 timeoutMs: 45000 架构 🎮 按钮(插件客户端 bundle:一枚按钮 + 一个 iframe) └─ └─ 游戏页面(宿主路由,每次现读磁盘,no-store) └─ fetch /api/dsh-ai-arcade/brain └─ ctx.llm.stream() ← 凭证留在主进程 游戏本体为什么不在插件的客户端 bundle 里:DSH 把所有插件的浏览器半边聚合成一个响应,带一年 immutable 强缓存,服务端也缓存这份聚合;改客户端代码必须重启 DSH。把游戏放到宿主路由提供的页面上(no-store)之后,改玩法只要刷新页面 —— 这个插件在加入象棋、暂停功能的整个过程中没有重启过。 反过来,插件那一半只当"壳",几乎不需要改。 操作模式 - 双脑贪吃蛇:单步(点一次走一格、听 AI 的理由)/实时对战(两条蛇自己打)/我来玩(方向键操控蓝蛇) - 中国象棋:人机对弈(你执红)/AI 对弈(看它自己下);难度滑杆 1–10,同时调搜索深度与"失误率" - 两个游戏都有 ⏸ 暂停(快捷键 P) 开发 npm run build # esbuild 打包客户端壳与游戏页面(需 Node 22+) npm test # 38 项打包自检 + 14 项象棋引擎测试 改游戏只需重新构建页面并覆盖 lib/play.html,然后刷新浏览器;改服务端或壳需要重启 DSH。 测试覆盖 node --test test/xiangqi.test.mjs —— 14 项,包括: - 开局着法数 44(中国象棋标准值),逐子分解断言(车 4 + 马 4 + 相 4 + 仕 2 + 帅 1 + 兵 5 + 炮 24) - 马腿、象眼、象不过河、炮必须有炮架才能吃、兵过河才能横走 - 将帅照面视为将军、被将军时只能走应将着法、make/undo 往返一致 - 识别双车错将死、搜索能白吃车、能认出一手绝杀 - 难度滑杆:10 级 20/20 选最优,1 级会失手 License MIT
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439436269-ctrl/dsh-ai-arcade
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