那是啥 SH-9999/what-was-that

🐙 What Was That（那是啥）

dsh-plugin
DeepSeek Harness 插件 npm: v0.1.12 CI: typecheck · test · build MIT License 静态插件

一个可爱的小章鱼桌面宠物插件，自动帮你“看懂” AI 回复里的术语和黑话。

当 AI 助手的回答里出现你不认识的技术词（比如 RAG、LoRA、MCP）时，右下角的小章鱼会亮起红色角标；点一下，它就用“大白话 + 生活比喻”给你讲清楚。想再深挖，还能让 AI 再解释几轮。

📦 本仓库：已发布到 npm 的静态插件

从最初的动态插件原型（粘贴 JS），重写为规范的 TypeScript 静态插件包，现已发布到 npm（what-was-that@0.1.12）。

✅ 适配 DSH 0.1.7-rc.2（v0.1.12）

v0.1.12 已对照 DeepSeek Harness 0.1.7-rc.2 逐项核对并修复：

- 修复 Typert strict codec 的形状变更（v0.1.12，本次唯一硬伤）：自 0.1.6-alpha.2 起，strict codec 里的 schema 由直接挂载 schema: 改为惰性工厂 create: () => ；dsh 的宿主 registry（validateCodec）与客户端网关（requireStrictCodec）都会拒绝没有 create() 的 strict codec。旧写法会让宿主 ctx.typert.register 与客户端 $mount 双双抛 strict codec has no create() factory，症状是章鱼能出现、但红色角标 / 气泡解释 / 选词卡片 / 设置里的模型列表全部失效（客户端永远拿不到 wwt 句柄）。现改为 create: () => schema，宿主与客户端两半一并恢复。
- 精简未使用的依赖声明：移除 dsh.client.inject 与 peerDependencies 中从未被引用的 @deepseek-ai/dsh-client-locale（插件文案为硬编码中文，不读取 locale 服务）。无功能影响。
- 兼容性结论：槽位 API（slots.inject / slots.register）、三个挂载点（shell.overlay / conversation.chat.assistant-actions / settings.section）、ctx.remote.$mount + ctx.reflect.get('remote.wwt')、fs / typert / agentDefaultModel / llm / session/event 服务、ctx.effect、以及 client 的 ModuleLoader 握手格式，在 0.1.7-rc.2 下逐项核对全部匹配，无需改动。

✅ 适配 DSH 0.1.5-rc.1（v0.1.11）

v0.1.11 已验证兼容 DeepSeek Harness 0.1.5-rc.1（0.1.5 系列首个候选版，汇总了自 0.1.2-rc.1 以来的全部变更），主要变更：

- 修复 llm 流 finish chunk 的 reason 形状变化（v0.1.11）：0.1.5 中流式输出的结束 chunk reason 由字符串改为对象（{ kind: 'error' | 'aborted', failure }），旧版 chunk.reason === 'error' 的字符串比较永远不成立，导致 AI 深挖/解释失败时被误报为「模型没有返回内容」。现改为比较 chunk.reason?.kind，失败原因提示恢复准确（「模型调用未完成（error / aborted）」）。
- 修复 host 端 fs 服务注入（v0.1.10 起）：0.1.5 中 fs 是独立的 cordis 服务，ctx.get('fs') 在插件 apply 阶段只有在 inject 中显式声明才能拿到。host 入口 inject 从 ['typert'] 改为 ['typert', 'fs']，修复了启动时的 wwt: no fs service 警告，本地词库（lexicon.json）与宠物 SVG 现在都能在启动阶段正常加载（此前只有运行时 remote 调用才能拿到 fs）。
- client 端依赖对齐：移除 dsh.client.inject 与 peerDependencies 中 0.1.5 已不存在的 @deepseek-ai/dsh-client-runtime 包（0.1.5 的 client 运行时已并入 dsh-client-modules 模块系统）。client 端使用的 slots / remote / connection 三个服务在 0.1.5 中分别由 dsh-client-ui-renderer（slots 已打包进平台 seed）、dsh-api-gateway、dsh-client-connection 提供，无需改动。
- 兼容性结论：槽位 API 与 0.1.5 官方文档逐字一致（slots.inject + slots.register(spec, renderFn)），shell.overlay / conversation.chat.assistant-actions / settings.section 三个挂载点在新版中全部保留；Typert Remote（$mount + ctx.reflect.get('remote.wwt')）与 ctx.typert.register 严格 manifest 机制在 0.1.5-rc.1 下全部有效。

相对原型阶段的改进
- ✅ TypeScript 源码（src/），不再是一大段粘贴的字符串
- ✅ 可移植：资源（词库 / 宠物 SVG）随包内置，通过 import.meta.url 相对解析，不再依赖写死的绝对路径
- ✅ 一键安装：已发布到 npm，dsh plugin --profile web add what-was-that 一条命令即可（lib/ 产物随包发布，无需编译）
- ✅ 不污染环境：只依赖 DSH 运行时提供的接口，无全局依赖
- ✅ 自动回归：GitHub Actions CI 在每次 push/PR 自动跑 typecheck + 测试 + 构建

目录结构 what-was-that/ ├── src/ │ ├── index.ts # host：词库加载 + 术语匹配 + AI 解释 + 宠物SVG │ └── client/ │ └── index.ts # client：章鱼UI + 气泡解释 + 拖动 ├── assets/ │ ├── lexicon.json # 词库（255 条） │ └── idle/question/thinking/happy.svg # 四态透明形象 ├── lib/ # 构建产物（提交，免编译安装） ├── dsh.plugin.json # 插件声明 ├── cordis.patch.yml # 挂载点 ├── .github/workflows/ci.yml # CI：typecheck + 测试 + 构建 ├── build.mjs # esbuild 构建脚本 └── package.json

安装（给 DSH 用户）

已发布到 npm：what-was-that@0.1.12（压缩包仅 214 KB，轻量无负担）。在 DSH 的 profile 里一条命令装入并启用：

要求：机器上已安装 pnpm（dsh plugin 命令依赖它）
dsh plugin --profile web add what-was-that

装完重启 dsh web 并硬刷新（Ctrl+Shift+R），右下角出现小章鱼即成功。

适用版本：DSH ≥ 0.1.6-alpha.2（自该版本起 Typert strict codec 使用惰性工厂 create()；v0.1.12 已按此对齐）。仍在 0.1.5 系列（codec 为 schema）的用户请继续使用 v0.1.11。

没有 pnpm 时，也可以把 lib/ 产物放进 profile 手动挂载（cordis.patch.yml 声明了挂载点），无需编译。

本地构建（给开发者）
pnpm install # 装 esbuild / typescript（仅 devDependencies）
node build.mjs # 打包 lib/index.js + lib/client.js，并复制 assets

✨ 功能

- 🐙 四状态章鱼宠物：呆萌 / 疑惑 / 思考 / 开心，可拖动，深浅色主题自适应
- 🔍 自动扫描：AI 回复正文里出现词库中的术语时，红点角标 + 气泡轻提示
- 💬 小白式解释：本地词库（零消耗、不联网）先用大白话解释
- ⚡ AI 深挖：点“再讲深一点点”，多轮（短解释 → 换个说法 → 长解释 → 到底线）
- 🖱️ 对话区选词：在页面上直接框选一个不认识的词（10 字以内），就在选区旁弹出大白话解释卡片；点卡片外任意处即关（静态插件专属、需要 DOM 的功能）
- ⚙️ 可设置：给“小章鱼”解释用哪个模型（默认跟随对话、可固定选一个已配置模型，重启保持、仅当该模型消失才退回默认），以及是否在选到词库外的词时弹“帮我解释”提示
- 🎨 透明 SVG 形象：四态透明 SVG，深浅背景自然融入
- 🔒 隐私友好：绝不把完整回复发回模型，只发送你点中的词 + 前后各 80 字，且带缓存

🪶 设计哲学：最小权限 + 轻量优先

最小权限
- 🔇 不注册任何模型工具（Tool）——只观察 + 展示
- 🤐 绝不读取模型“思考中”的内部过程——只关心最终回答正文
- 🔒 隐私红线：不把完整回复发回模型；AI 深挖只发点中的词 ±80 字，带缓存

轻量优先
- 📦 npm 包很小——压缩包仅 214 KB（解压 1.3 MB，含词库 255 条 + 四态形象 + 全部构建产物），比一张照片还小
- 🪶 零运行时依赖——只用 DSH 自带接口
- 🧾 极小透明 SVG（每张 15–20 KB）
- ⚡ 启动快、占用小
- ✅ 可回滚、可清理——插件可随时停止/删除

👤 作者

作者是编码小白（只会用办公软件那种）。想法来自作者本人，实现借助 DeepSeek Harness（DSH） 协作完成，主要使用：
- deepseek-v4-flash —— 主力编码
- glm-5.3 —— 方案对比 / 复核
- 豆包生图模型 + doubao-seed-evolving —— 形象设计与 AI 生图（doubao-seed-evolving 负责创作/理解，生图走豆包生图模型）

📄 许可

MIT

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