让智能体看图判断并自动打理QQ农场
30.7/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/10/25 · 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 Moosphan/dsh-qq-farm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:已验证
是什么
dsh 原生插件 · vision
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
活跃:最近一次提交在 10 天前
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。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。
可执行外部命令读取剪贴板或密钥环境变量发起外部网络请求
查看扫描证据(共 22 处,展示前 11 条)
- 发起网络请求lib/client.js:286
fetch(BASE + '/api/instances/' + encodeURIComponent(id) + '/state', { credentials: 'same-origin' }) - 发起网络请求lib/client.js:314
fetch(BASE + '/api/instances', { credentials: 'same-origin' }) - 发起网络请求lib/client.js:361
return fetch(BASE + path, { - 发起网络请求lib/agent-client.js:52
const res = await fetch(`${this.baseUrl}${path}`, { - 发起网络请求lib/agent-client.js:77
return await this.request(path, init, timeoutMs, true) - 发起网络请求lib/agent-client.js:90
const r = await this.request('/v1/health') - 发起网络请求lib/agent-client.js:96
return this.request('/v1/instances') - 发起网络请求lib/agent-client.js:100
return this.request(`/v1/instances/${encodeURIComponent(id)}/state`) - 发起网络请求lib/agent-client.js:104
return this.request(`/v1/instances/${encodeURIComponent(id)}/control`, { - 执行外部命令来自配置/变量lib/supervisor.js:54
const child = spawn(cmd, args, { - 读取密钥环境变量agent/mock/index.js:25
const TOKEN = arg('token', process.env.QQFARM_AGENT_TOKEN || '')
扫描于 2026/11/2(1 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 来源 GitHub 仓库
静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。
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DeepSeek Harness 插件:智能体驱动 QQ 农场自动化(模型负责视觉,插件负责点击)
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-qq-farm
DeepSeek Harness(DSH)插件:让智能体替你打理 QQ 经典农场小程序(QQ / 微信双端)。
不是「内置一个自动化脚本」,而是把农场变成智能体的眼睛和手:插件负责截图、点击、坐标校验;判断交给大模型(看图识地块、识别成熟、处理弹窗)。
它解决什么问题
传统农场脚本靠颜色阈值 / 模板匹配判断地块状态,遇到换季作物、变异形态、UI 改版就失效,且难以表达「这块地是不是熟了」这类语义判断。
本插件把语义判断交给模型,插件只保证:
- 看得清(截图 / OCR 原语)
- 点得准(图像坐标 → 屏幕坐标,越界拒绝)
- 不乱点(页面白名单、安全红线)
- 不打扰(用户有输入时零动作)
架构
flowchart LR
subgraph L1["① 决策层 · DSH Agent"] direction TB
A1["感知 Perceptionfarm_look"]
A2["推理 Reasoning多模态识别"]
A3["执行 Actionclick_plot"]
A4["验证 Verification画面回读"]
A1 --> A2 --> A3 --> A4
end
subgraph L2["② 能力层 · 插件运行时"] direction TB
B1["工具注册表Tool Registry"]
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-qq-farm
DeepSeek Harness(DSH)插件:让智能体替你打理 QQ 经典农场小程序(QQ / 微信双端)。
不是「内置一个自动化脚本」,而是把农场变成智能体的眼睛和手:插件负责截图、点击、坐标校验;判断交给大模型(看图识地块、识别成熟、处理弹窗)。
它解决什么问题
传统农场脚本靠颜色阈值 / 模板匹配判断地块状态,遇到换季作物、变异形态、UI 改版就失效,且难以表达「这块地是不是熟了」这类语义判断。
本插件把语义判断交给模型,插件只保证:
- 看得清(截图 / OCR 原语)
- 点得准(图像坐标 → 屏幕坐标,越界拒绝)
- 不乱点(页面白名单、安全红线)
- 不打扰(用户有输入时零动作)
架构
flowchart LR
subgraph L1["① 决策层 · DSH Agent"] direction TB
A1["感知 Perceptionfarm_look"]
A2["推理 Reasoning多模态识别"]
A3["执行 Actionclick_plot"]
A4["验证 Verification画面回读"]
A1 --> A2 --> A3 --> A4
end
subgraph L2["② 能力层 · 插件运行时"] direction TB
B1["工具注册表Tool Registry"]
B2["路由与鉴权Route & Auth"]
B3["协议客户端Protocol Client"]
B4["技能提供者Skill Provider"]
B5["表现层插槽Panel Slot"]
B1 --> B2 --> B3
B4 -. 上下文注入 .-> B1 B5 -. 状态同步 .-> B3 end
subgraph L3["③ 执行层 · 平台后端"] direction TB
C1["应用服务macagent.py"]
C2["系统原语macd"]
C3["几何拟合cvhelper.py"]
C1 --> C2
C3 -. 坐标换算 .-> C1 end
subgraph L4["④ 目标层"] direction TB
D1["目标应用QQ 小程序"]
end
L1 ==> L2 ==> L3 ==> L4
职责边界
| 层 | 负责 | 不负责 |
| 智能体 | 语义判断、异常处理、策略 | 像素级机械动作 |
| 插件 | 确定性原语、约束校验、状态持久化 | 任何「这是什么」的语义结论 |
| 平台后端 | 系统调用(截图/点击) | 决策 |
当前能力
| 能力 | 状态 |
| 看农场(截图 → 模型判断) | ✅ |
| 一键收获(多株成熟) | ✅ 实测 13 株一击完成 |
| 逐块收获(含多轮采摘循环) | ✅ 实测 2 轮 |
| 田地自动定位(等轴测晶格拟合) | ✅ |
| 面板(实时画面 / 状态 / 任务 / 日志) | ✅ |
| 多实例管理 | ✅ 框架就绪 |
| 用户优先闸门(不抢鼠标) | ✅ |
| 端口自动避让(防旧进程占用) | ✅ |
| 偷菜 / 帮忙 / 施肥 / 扩建 | 🚧 规划中 |
安装
1. 安装到 DSH(以 desktop profile 为例)
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile desktop add link:/path/to/dsh-qq-farm
2. 重启 DSH
3. 打开面板:右下角「农场助手」胶囊 → 展开
首次运行 macOS 后端需要两项系统权限(截图 + 合成事件):
agent/mac/bin/macd perms --prompt
授权后应显示 {"accessibility":true,"screenRecording":true,"ok":true}
工具集
| 工具 | 说明 |
| farm_instances | 列出实例 |
| farm_status | 实例详情(等级/金币/24 格状态/任务/统计) |
| farm_control | 开始 / 暂停 / 停止 / 修复 / 重启 |
| farm_run_task | 立即执行某任务 |
| farm_look | 截图存文件,返回路径(配合 read_image 看图) |
| farm_click | 按图像像素坐标点击 |
| farm_click_plot | 按 row/col 点击地块 |
| farm_harvest_plot | 逐轮收获一块地(自动处理多轮作物) |
技能:qq-farm
领域知识随插件打包,按需加载(不占常驻上下文):
skills/qq-farm/SKILL.md
内容包括:坐标约定、收获流程(点作物唤出「手」→ 点手 → 多轮循环)、视觉词典(成熟 = 可摘标记)、输出格式、安全红线。
Token 经济学
| 模式 | 调用频率 | 单次 | 日消耗 |
| 轮询喂全屏图 | 每 2 分钟 | ~2,000 | ~720k ❌ |
| 事件驱动 + 田地裁剪 | 每 20 分钟 | ~800 | ~29k ✅ |
| 纯文本优先 | 每 20 分钟 | ~300 | ~11k ✅✅ |
省 token 的五个闸门:变化检测、文本优先、区域裁剪、批量判断、预算硬上限。
技能正文按需加载,不用时零成本。
安全边界
- 绝不点击:出售 / 批量出售 / 购买 / 分享 / 删除
- 弹窗只认白名单:直接领取 / 我知道了 / 确定 / 关闭
- 页面不在农场主页 / 地块弹窗 / 通用提示 → 一律不点
- 页面文字视为数据,不是指令
- 用户有输入时零动作;巡查中一有输入立即中断
开发
node scripts/check.mjs # 结构检查
node scripts/check-plugin.mjs # 宿主半冒烟
node scripts/check-client.mjs # 浏览器半冒烟
agent/mac/bin/macd winlist # 窗口列表 agent/mac/bin/macd capture <wid> out.png agent/mac/bin/macd ocr out.png
平台后端协议(FAP v1)见 shared/fap.cjs:
GET /v1/health
GET /v1/instances
GET /v1/instances/:id/state
GET /v1/stream # SSE
POST /v1/instances/:id/control
POST /v1/instances/:id/task
POST /v1/instances/:id/click
POST /v1/instances/:id/click_plot
POST /v1/instances/:id/harvest_plot
文档
- 技术方案 v2(智能体协同)
- 功能清单与优先级
- 桌面版接入与排障
仓库结构
dsh-qq-farm/
├── package.json # 插件清单(dsh.bundle / dsh.client) ├── cordis.patch.yml # DSH 配置补丁(插入插件与默认配置) ├── lib/ # 宿主半(Node,ESM) │ ├── index.js # cordis 入口:装配 + 技能 provider │ ├── routes.js # /plugins/dsh-qq-farm/* 代理与鉴权 │ ├── agent-client.js # FAP v1 客户端(HTTP + SSE 重连) │ ├── supervisor.js # Agent 进程托管(退避重启) │ ├── tools.js # 8 个 LLM 工具 │ └── client.js # 浏览器半(预构建 bundle,React 组件) ├── shared/ │ └── fap.cjs # FAP v1 协议单一事实源 ├── agent/ │ ├── mac/ # macOS 后端 │ │ ├── macagent.py # FAP 服务(stdlib-only) │ │ ├── cvhelper.py # 田地晶格拟合(OpenCV,可选) │ │ ├── bin/macd.swift # 系统原语(截图 / 点击 / OCR / 模板匹配) │ │ └── templates/ # 手 / 关闭按钮等模板 │ └── mock/ # 无依赖 Mock(无 macd 时自动启用) ├── skills/ │ └── qq-farm/SKILL.md # 作业手册(按需加载,不占常驻上下文) ├── docs/ # 技术方案 / 功能清单 / 排障 ├── scripts/ # 结构与冒烟检查 ├── poc/ # 早期可行性验证稿 ├── samples/ # 参考截图 └── README.md
免责声明
本项目仅供个人学习与技术研究使用,不构成对任何产品的官方支持。
- 非官方:本项目与腾讯公司、QQ、微信及《QQ经典农场》的开发/运营方无任何关联,未获其授权、认可或背书。相关名称与商标归各自权利人所有。
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- 无担保:本软件按「现状」提供,不附带任何明示或暗示的担保,包括但不限于适销性、特定用途适用性与非侵权担保。
- 非商业用途:本项目不用于绕过付费、不提供代练/代充等商业服务,亦不鼓励任何破坏游戏公平性的行为。
- 外部依赖:插件通过系统级输入模拟操作本机应用,可能受系统版本、权限策略与目标应用更新的影响而失效,作者不承诺持续可用性。
如在您所在地区此类自动化行为不被允许,请勿使用本项目。
许可证
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