dsh-emotion-analyzer 怎么安装？

在已安装 dsh CLI 引擎的环境中，进入插件页复制安装命令一键执行即可；尚未跑自动兼容性验证，可查看页面内的依赖与入口分析。

dsh-emotion-analyzer 兼容性怎么样？

尚未跑自动兼容性验证，可查看页面内的依赖与入口分析。

dsh-emotion-analyzer 有中文文档吗？

已提供中文翻译 README（由 DeepSeek 最新模型翻译生成），本站可切换中英文对照阅读。

dsh-emotion-analyzer 还在维护吗？

GitHub 0 星。最近一次上游提交在 2026/10/25。

情绪分析器 Thatgfsj/dsh-emotion-analyzer

DeepSeek Harness

Thatgfsj11 天前有提交已提供中文文档扫描：含敏感能力

在 GitHub 查看 ↗

本地为每条回复打分，悬浮框实时显示情绪变化

30/100

综合分

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 Thatgfsj/dsh-emotion-analyzer

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：仅索引

是什么[目录]—

dsh 原生插件 · other

暂无时间戳·判据 →

装得上吗[实装验证]—

本站尚未做安装检查

暂无时间戳·判据 →

安全吗[自动扫描]—

本站尚未对该插件做风险分级

暂未覆盖，不等同于无风险

数据截至 2026/11/04·判据 →

还在维护吗[仓库]✓

活跃：最近一次提交在 11 天前

暂无时间戳·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。

验证判据与等级说明 →

可信度证据

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 ↓

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。

读写/删除本地文件

查看扫描证据（共 18 处，展示前 18 条）

读取本地文件
src/inference.ts:169
if (!existsSync(file)) throw new Error(`tokenizer.json 不存在：${file}`)
读取本地文件
src/inference.ts:252
if (!existsSync(this.modelPath)) {
读取本地文件
src/inference.ts:270
if (!existsSync(this.tokenizerPath)) {
读取本地文件
src/models/manager.ts:134
return existsSync(fileURLToPath(legacy.local.model)) && existsSync(fileURLToPath(legacy.local.tokenizer))
读取本地文件
src/models/manager.ts:140
const info = await stat(file)
删除本地文件递归
src/models/manager.ts:316
await rm(this.modelDir(preset.id), { recursive: true, force: true })
写入本地文件
src/models/manager.ts:327
await mkdir(modelDir, { recursive: true })
写入本地文件
src/models/manager.ts:378
await mkdir(dirname(destination), { recursive: true })
写入本地文件
src/models/manager.ts:380
const writer = createWriteStream(temp)
删除本地文件
src/models/manager.ts:408
await rm(temp, { force: true }).catch(() => undefined)
删除本地文件
src/models/manager.ts:412
await rm(temp, { force: true }).catch(() => undefined)
写入本地文件
src/models/manager.ts:415
await rename(temp, destination)
读取本地文件
src/settings.ts:101
if (!existsSync(file)) return DEFAULT_SETTINGS
读取本地文件
src/settings.ts:103
const text = await readFile(file, 'utf8')
写入本地文件
src/settings.ts:120
await mkdir(dir, { recursive: true })
写入本地文件
src/settings.ts:123
await writeFile(temp, `${JSON.stringify(normalized, null, 2)}\n`, 'utf8')
写入本地文件
src/settings.ts:124
await rename(temp, file)
删除本地文件
src/settings.ts:126
await rm(temp, { force: true }).catch(() => undefined)

扫描于 2026/11/4（1 天前） · 范围全包扫描（包内未声明入口） · 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。

依赖的 DSH / Cordis 模块

@deepseek-ai/dsh-session

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DSH 情绪分析器插件：本地 ONNX 推理为每条主模型回复打分，投影到会话状态并在网站注入可拖拽悬浮框

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

dsh-emotion-analyzer DSH（DeepSeek Harness）情绪分析器插件：对主模型的每条回复做本地情绪打分，把累积情绪状态投影进 Session，并在 DSH 网站注入一个可拖拽的悬浮情绪监测框。悬浮框展开态功能 - 本地推理，零第三方模型 API：v0.2 默认 Horizon-Labs/multilingual-emotions-small（GoEmotions 28 标签、36 语言、Apache-2.0、官方 INT8，约 256 MiB）；legacy tabularisai（11 标签）保留为回退资产。ONNX 全本地 CPU 推理，不联网、不额外消耗主模型 Token。 - 多语言：默认模型覆盖 36 种语言；中文 / 英文按 CJK 占比显示语言标识。 - 可插拔映射配置档：模型标签 → 7 个统一维度（愉快 pleasant / 悲伤 / 愤怒 / 焦虑 / 反感 unwell / 疑问 confused / 平静）。内置 legacy-11、go-emotions-28、zh-8 三套配置档；阈值过滤 + 衰减 + 步长 + 封顶，参数集中在 src/mapping.ts。详见模型与映射。

展开完整文档（README 剩余 1 节）

dsh-emotion-analyzer

DSH（DeepSeek Harness）情绪分析器插件：对主模型的每条回复做本地情绪打分，把累积情绪状态投影进 Session，并在 DSH 网站注入一个可拖拽的悬浮情绪监测框。

悬浮框展开态

功能

- 本地推理，零第三方模型 API：v0.2 默认 Horizon-Labs/multilingual-emotions-small（GoEmotions 28 标签、36 语言、Apache-2.0、官方 INT8，约 256 MiB）；legacy tabularisai（11 标签）保留为回退资产。ONNX 全本地 CPU 推理，不联网、不额外消耗主模型 Token。
- 多语言：默认模型覆盖 36 种语言；中文 / 英文按 CJK 占比显示语言标识。
- 可插拔映射配置档：模型标签 → 7 个统一维度（愉快 pleasant / 悲伤 / 愤怒 / 焦虑 / 反感 unwell / 疑问 confused / 平静）。内置 legacy-11、go-emotions-28、zh-8 三套配置档；阈值过滤 + 衰减 + 步长 + 封顶，参数集中在 src/mapping.ts。详见 模型与映射。
- Session projection：每轮分数以 plugin:emotion-analyzer/turn（ignorable）写入会话日志，由 emotion projection 单元纯同步 fold；重启、fork 自动恢复。
- 悬浮框：Web Components + Shadow DOM；默认 64px compact 徽章（emoji + 中文情绪），可拖拽；点击展开分数条/sparkline，再点 [—] 折叠；无 [×]/重开 chip，显示/隐藏只由 Settings → 情绪分析器控制（#31、#34）。

| 折叠徽章 | 暗色主题 | 真实 DSH 页面 |
| 折叠 | 暗色 | 真实页面 |

架构（DSH 0.2.1-rc.2 实际 API）

agent/turn-stopping { agent, turn, signal } ← 真实事件名（不是 turn-stopping）
→ 最后一条 assistant 的 text block → EmotionScorer.score(text) ← onnxruntime-node + INT8，惰性加载 → appendPluginRecord(session, 'plugin:emotion-analyzer/turn', data) → ctx.sessionProjections.register({ key:'emotion', ... }) ← 纯同步 fold → Web 客户端 useProjection('emotion') → 模块 store → shell.overlay（root slot）→ React portal → <emotion-monitor>（Shadow DOM）

提示词里的 turn-stopping / ctx.session.projection / ev.getLastMessage() 与真实宿主不一致，完整校准表见 docs/calibration.md。

安装

dsh plugin --profile web add /path/to/dsh-emotion-analyzer

装好后默认尝试使用 horizon-small；如果模型尚未下载，会自动回退到 assets/ 里的 legacy 模型（需按 模型导出与量化 生成），两者都没有时插件静默降级、不影响聊天。

在设置页（或调用 Host API）下载并选择模型后，下一轮生效：

curl -X POST http://127.0.0.1:<port>/api/emotion-analyzer/v1/model/download \
-H 'content-type: application/json' -d '{"id":"horizon-small"}'
curl -X POST http://127.0.0.1:<port>/api/emotion-analyzer/v1/model/select \
-H 'content-type: application/json' -d '{"id":"horizon-small"}'
curl http://127.0.0.1:<port>/api/emotion-analyzer/v1/state

- 首次回复会触发 ONNX 加载（legacy 约 1.5s，Horizon small 约 2–3s），之后单条约 9–20ms；模型缺失时自动降级。
- onnxruntime-node / tokenizers 是原生模块，Windows/macOS 的安装脚本批准与二进制下载需在目标机验证（本机只验证了 Linux + Node 24）。

模型选择（v0.2）

| 预设 | 许可 | 体积 | 语言 | 标签 | 说明 |
| horizon-small（默认） | Apache-2.0 | 268 MB | 36 | 28 | 官方 INT8，可在线下载 |
| horizon-base | Apache-2.0 | 641 MB | 36 | 28 | 更准，但更慢、更大 |
| legacy-tabularisai（回退默认） | CC-BY-NC-4.0 | 279 MB | 23 | 11 | 包内 assets，回退用，不可删除 |
| zh-johnson-small | MIT | 待导出 | zh | 8 | needsExport（暂无官方 ONNX） |

- 设置持久化在 $DSH_HOME/emotion-analyzer/config.json；模型下载到同目录 models/<id>/，不进仓库。
- 下载/切换/删除/测试接口：/api/emotion-analyzer/v1/*（鉴权由 DSH Connection 负责）。
- 完整预设、映射 profile、离线安装与风险见 docs/models.md。

可调参数

都集中在 src/mapping.ts 顶部：

| 常量 | 值 | 说明 |
| THRESHOLD | 0.2 | 聚合分低于该值视为噪声：整轮跳过，不积累也不衰减。校准记录：模型对「难过」常给 sadness≈0.27，0.3 会丢真实悲伤；中性句其余标签 <0.05，降到 0.2 不误报（#30） |
| DECAY | 0.85 | 每轮回落系数。校准记录：提示词给 0.9，但 0.9^10=0.349 无法满足「5 轮伤心 + 10 轮中性后 sad<0.2」，故取 0.85（见 #13） |
| STEP_MAX | 0.25 | 单轮命中最大步长，避免一次爆表 |
| CAP | 1.0 | 统一维度封顶 |

模型原始标签 → 统一维度映射见 EMOTION_MAP（sad = sadness、angry = max(anger, contempt, frustration)、anxious = fear、unwell = max(disgust, 0.5·fear)、confused = max(surprise, doubt)，doubt 为文本启发式）。

验收结果

| 项 | 结果 |
| 20 中文 + 20 英文 top-1（legacy） | 40/40 = 100%（Node 复算同一 40 条 CASES） |
| 20 中文 + 20 英文 top-1（Horizon small） | 38/40 = 95%（≥90% 验收线） |
| CPU INT8 单条推理 | legacy 中位 8.6ms；Horizon small 中位 19.3ms（Node 含分词，< 200ms） |
| tokenizer 与 Python fast 对齐 | 4/4 case 逐 token 一致 |
| 5 轮 sad 累积 / 10 轮 neutral 回落 | 单测通过（≤ CAP、< 0.2） |
| 重启 projection 恢复 | 日志重放回归测试通过 |
| 真实 DSH 页面悬浮框 | 展开/折叠/预览截图，0 console error |

完整矩阵与未验证项见 docs/e2e.md。

文档

- 架构
- DSH 宿主 API 校准
- 客户端集成（slot / portal / 设置开关）
- 悬浮框（交互、主题、localStorage）
- 模型注册、下载与映射
- 模型导出与量化（legacy）
- 端到端验收
- 贡献规则 · AGENTS

隐私

- 只把助手回复文本送进本进程内的 ONNX 推理；不联网、不调用第三方模型 API。
- 会话日志中的插件记录只含分数、语言、长度、FNV-1a 文本 hash 与时间，不含回复原文。
- 悬浮框趋势最多 30 轮（内存 + localStorage），不上传。

License

- 代码：MIT（见 LICENSE）。
- 模型权重：默认模型 Horizon-Labs/multilingual-emotions-small 为 Apache-2.0；回退用的 legacy tabularisai/multilingual-emotion-classification 为 CC-BY-NC-4.0（非商业）。本仓库不随源码分发权重，只提供下载/导出/量化脚本。商用请使用默认模型或自行替换。