dsh-sim-telemetry 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-sim-telemetry 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-sim-telemetry 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-sim-telemetry 还在维护吗？

GitHub 0 星。最近一次上游提交在 2026/10/26。

赛车遥测分析 jingjie43/dsh-sim-telemetry

DeepSeek Harness

jingjie439 天前有提交已提供中文文档扫描：含敏感能力

在 GitHub 查看 ↗

跑完几圈自动生成逐弯失误定位与改进建议

30/100

综合分

GitHub 星标

—

npm 周下载

—/5

用户评分

数据截至 2026/10/26 · 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 jingjie43/dsh-sim-telemetry

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

dsh 原生插件 · tool

装得上吗

本站尚未做安装检查

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 9 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。

验证判据与等级说明 →

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 ↓

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。

可执行外部命令读写/删除本地文件发起外部网络请求

查看扫描证据（共 20 处，展示前 20 条）

写入本地文件
index.js:34
try { mkdirSync(dir, { recursive: true }); } catch { }
写入本地文件
index.js:39
try { appendFileSync(join(dataDir(), "debug.log"), `${new Date().toISOString()} ${msg}\n`); } catch { }
执行外部命令来自配置/变量
index.js:45
execFile(file, args, {
读取本地文件
index.js:78
if (c.exe.includes("\\") && !existsSync(c.exe)) return null;
读取本地文件
index.js:91
if (c.exe.includes("\\") && !existsSync(c.exe)) continue;
读取本地文件
index.js:155
try { return JSON.parse(readFileSync(join(dataDir(), "settings.json"), "utf8")); } catch { return {}; }
写入本地文件
index.js:159
try { writeFileSync(join(dataDir(), "settings.json"), JSON.stringify(next, null, 2), "utf8"); } catch { }
执行外部命令来自配置/变量
index.js:171
execFile(info.exe, [...info.args, join(PY_DIR, script), ...args], {
执行外部命令来自配置/变量
index.js:201
const child = spawn(info.exe, [...info.args, join(PY_DIR, "collect_f1.py"), String(dur), String(cfg.autoReportLaps || 0)], {
执行外部命令固定命令
index.js:222
execFile("taskkill", ["/PID", String(proc.pid), "/T", "/F"], { windowsHide: true }, () => {});
发起网络请求
index.js:270
const res = await fetch(PY_INSTALL_URL);
写入本地文件
index.js:274
writeFileSync(tmp, buf);
删除本地文件
index.js:279
try { unlinkSync(tmp); } catch { }
写入本地文件
index.js:512
try { mkdirSync(mode, { recursive: true }); targets.push(mode); } catch { }
读取本地文件
index.js:514
if (existsSync(plots) && targets.length) {
读取本地文件
index.js:515
for (const f of readdirSync(plots)) {
读取本地文件
index.js:519
try { mtime = statSync(src).mtimeMs; } catch { continue; }
写入本地文件
index.js:523
try { copyFileSync(src, dst); copied.push(dst); } catch { }
发起网络请求
client.js:18
const r = await fetch(API + p, { credentials: 'same-origin' })
发起网络请求
client.js:23
const r = await fetch(API + p, {

扫描于 2026/11/4（0 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。

依赖的 DSH / Cordis 模块

@deepseek-ai/dsh-tools

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给 DeepSeek Harness 的 F1 25 遥测插件：跑完几圈自动出比赛工程师报告 —— 逐弯定位哪里慢了、为什么慢、该往哪个方向改。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

dsh-sim-telemetry 给 DeepSeek Harness 的赛车遥测插件：跑完几圈，它像比赛工程师一样告诉你「哪儿慢了、为什么慢、怎么改」。不用装第三方遥测软件，不用上传数据 —— 采集和分析全在你自己的电脑上跑。它是什么跑赛车的时候，你知道自己慢，但往往说不清慢在哪 —— 是刹车踩早了？出弯给油太晚？还是方向盘打多了？游戏只给你一个圈速，不给你答案。这个插件把游戏的 UDP 遥测抓下来，按赛道距离对齐多圈，用曲率识别弯道、检测失控、归因时间损失，然后输出： - 圈速与一致性：三圈差多少秒，稳不稳 - 逐弯对比：第几弯、每圈 apex 速度差多少 - 失误定位：哪一圈、哪个位置 spin 了，速度掉了多少 - 时间损失归因：每 100 米丢了多少秒 - 该改什么：先改哪个弯、怎么改分析全在本地 Python 里完成，模型只读结论那几行 —— 省 token 也省心。

展开完整文档（README 剩余 1 节）

dsh-sim-telemetry

给 DeepSeek Harness 的赛车遥测插件：跑完几圈，它像比赛工程师一样告诉你「哪儿慢了、为什么慢、怎么改」。

不用装第三方遥测软件，不用上传数据 —— 采集和分析全在你自己的电脑上跑。

它是什么

跑赛车的时候，你知道自己慢，但往往说不清慢在哪 —— 是刹车踩早了？出弯给油太晚？还是方向盘打多了？

游戏只给你一个圈速，不给你答案。

这个插件把游戏的 UDP 遥测抓下来，按赛道距离对齐多圈，用曲率识别弯道、检测失控、归因时间损失，然后输出：

- 圈速与一致性：三圈差多少秒，稳不稳
- 逐弯对比：第几弯、每圈 apex 速度差多少
- 失误定位：哪一圈、哪个位置 spin 了，速度掉了多少
- 时间损失归因：每 100 米丢了多少秒
- 该改什么：先改哪个弯、怎么改

分析全在本地 Python 里完成，模型只读结论那几行 —— 省 token 也省心。

核心能力

采集

- F1 25 UDP 遥测（端口可配置，和游戏里的设置保持一致即可）
- 玩家完整数据 + 全部 22 辆车摘要
- Motion 包：世界坐标、三轴 G、车头朝向 yaw
- 方向盘转角
- 赛道位置（m_lapDistance，0 ~ 赛道全长）
- 原始数据落盘，可反复分析

分析

- 多圈按赛道距离对齐：圈速差几秒也不会错位，逐弯对比是真在比同一个弯
- 曲率识别弯道：由车头朝向变化率求弯的曲率，不依赖「减速」——高速全油弯也能认、S 弯不会粘成一段；弯道数量 = 官方弯数
- 多圈平均曲率：单圈走线差异和 yaw 噪声互相抵消，弯位更稳
- 自动检测 spin / 打滑：速度断崖 且 横向 G 塌陷才算失控，正常刹车不会误报
- 时间损失按 100 米归因
- 逐弯操作对比：apex 速度 / 方向盘峰值 / 出弯给油点 / 刹车点

产出（跑完自动全出）

- 工程师报告：圈速、失误、时间损失、逐弯表（第 N 弯）、改进建议
- 轨迹诊断图：你自己的实跑轨迹 + 弯位编号 + 颜色分级 + 带方向性的调整建议（方向 多打 −0.36 表示打多了要收，给油 晚 −125 m 表示晚了要提前）
- 速度曲线图 / 油门刹车图
- CSV 表格 + 完整明细 md

主动引导

报告检出失误后会直接问：「想知道这一下到底怎么发生的、下次怎么避免吗？」你说想，它就把这一圈和最快圈逐秒拉出来对比 —— 告诉你第几弯、哪一脚刹车踩重了、哪一次方向打多了。

安装

在 DSH 的「设置 → 插件」里填 GitHub 地址：

https://github.com/jingjie43/dsh-sim-telemetry

装完重启 DSH，设置左侧会出现「赛车遥测」。

环境依赖

- Python 3.10+（3.11 / 3.12 / 3.13 都行）
- Pillow（只有画图需要）

第一次用不用自己折腾：面板会自动检测 Python，没装会出现「一键安装 Python 3.12」按钮。

使用方法

游戏里先开遥测

F1 25 → 设置 → 遥测设置：

| 项目 | 值 |
| UDP 遥测 | 开 |
| UDP 广播 | 关 |
| 端口 | 和插件设置里填的一样（默认 20777，两边保持一致就行） |
| 发送频率 | 20Hz |
| 格式 | 2025 |

三步搞定

1. 设置里选圈数（1 / 3 / 5 圈）
2. 点「开始记录」，然后正常跑
3. 跑满自动停，全部结果自动生成 —— 不用再点任何东西

数据在哪

~/.dsh/sim-telemetry/
├── frames_.jsonl # 原始遥测 ├── laps_.csv # 每圈汇总 ├── summary_full_*.md # 完整明细 ├── plots/ # 速度图 / 油门图 / 轨迹诊断图 └── settings.json # 面板设置

已知限制

⚠️ 目前只有银石完成了弯位校准

- ✅ 银石（Silverstone）：18 个弯全校准，弯位精确到几十米
- ⚠️ 其他 23 条赛道：还没填官方弯数，弯道识别会不准

为什么：弯位必须用实跑数据校准，不能凭空填 —— 公开资料只有弯名和赛道全长，游戏内的赛道资源是加密的私有格式。唯一可靠的数据源就是玩家实跑一圈的遥测。

会怎么解决：一条一条来，哪条赛道跑过就能校准。

其他

- 同时只能跑一个采集任务，只能监听一个端口
- 只支持 F1 25 的「2025 赛制」UDP 格式；F2、经典模式未适配
- 弯位误差量级 几十米（算的是你的实际走线，不是赛道中心线）
- 弯名和序号还没对应（用「第 N 弯」+ 轨迹图代替，不影响使用）

未来展望

目标不是「F1 专用」，而是通用赛车遥测助手。

| 优先级 | 游戏 | 状态 |
| 1 | F1 25 | 已支持（持续打磨） |
| 2 | 神力科莎竞速（ACC） | 计划中 |
| 3 | 神力科莎（AC） | 计划中 |
| 4 | 其他大众赛车游戏 | 视需求 |

架构上「采集」和「分析」是分开的：每个游戏一个适配器（lib/py/collect_<game>.py），分析管线（切圈 / 弯道 / 对比 / 报告 / 图）全部共用 —— 加新游戏只是加一个文件。

远期想做：
- 理想圈：把各段最好表现拼起来，看理论上能跑多少
- 与 AI 车手遥测对比（「AI 在这个弯比你快多少」）
- 圈速进步曲线（跨场次记录）
- 更多赛道的弯位校准

License

MIT