微信表情解读 mikunkol-hub/dsh-wechat-emoji

dsh-wechat-emoji

让 DSH 的智能体看懂聊天里的表情包 / 梗图 / 聊天截图，并判断对方情绪。

- 注册一个模型侧工具 wechat_emoji_analyze，底层调用智谱 GLM-4V-Flash（免费视觉大模型）；
- 自带设置页面板：装完在 DeepSeek 设置页里就能填 API Key，不用碰文件。

能力

| 输入 | 说明 |
| image | 本地图片路径（支持无扩展名的微信缓存文件）或 http(s) URL；jpg/jpeg/png/apng/webp(含动图)/gif(取首帧)/bmp/tiff/ico/avif/heic |
| hint | 可选。这条消息的文字/上下文（如「今天又加班」），显著提高情绪判断准确率 |
| cdnUrl | 可选。本机缓存缺失时，白名单原消息提供的微信 CDN 下载地址（仅接受腾讯微信域名的 http(s) 地址） |
| cdnMd5 | 可选。原消息的 md5 摘要（32 位十六进制）；提供 cdnUrl 时必填，下载后逐字节核验，不匹配即拒绝 |

输出（结构化 JSON）：

| 字段 | 说明 |
| sentiment | 情绪类别：开心/生气/难过/无语/害羞/嘲讽/震惊/亲昵/期待/委屈/敷衍/中性 |
| intensity | 情绪强度 0–100 |
| meaning | 这张表情包在当前语境下想表达什么 |
| replyHint | 建议怎么回应（语气 + 一句话示例） |
| description | 画面内容（含图上的文字） |

微信自绘表情 .wxgf（wxgf 魔改 + HEVC 动图）会自动用 ffmpeg 解码为首/中/末三帧拼接图再分析，无需另存为。

快速开始

0) 准备

- 一个 DSH profile
- 智谱 API Key：open.bigmodel.cn 注册后在「API 密钥」创建（GLM-4V-Flash 免费，新用户送额度）

1) 安装

方式 A：npm 安装（推荐，已发布到 npm）

dsh-wechat-emoji

方式 B：仅源码安装（GitHub）

dsh plugin --profile web add github:mikunkol-hub/dsh-wechat-emoji

方式 C：手动 link（开发/离线场景）

把插件目录链接进 profile 的 node_modules（junction） New-Item -ItemType Junction -Path "$env:USERPROFILE\.dsh\profiles\web\node_modules\dsh-wechat-emoji" -Target "<插件源码目录>"

然后在 profile 的 package.json 里加两处（pnpm install 一遍以登记依赖）：

{
"dependencies": {
"dsh-wechat-emoji": "link:<插件源码目录>" },
"dsh": { "profile": { "bundles": [ "dsh-wechat-emoji" ] } }
}

⚠️ 必须声明 peerDependencies：插件里 import { defineTool } from '@deepseek-ai/dsh-tools' 时， package.json 必须写 "peerDependencies": { "@deepseek-ai/dsh-tools": "*" }。
DSH 加载 link 安装的插件时，只有 manifest 的 dependencies / peerDependencies 里列出的宿主包才会被解析；不声明的话 import 失败但不报错——插件静默停在 fiberPhase: null，工具永远不会出现。
（本插件已正确声明，这一条是给开发者参照的。）

2) 配置 API Key

方式 A：设置页面板（推荐，最省事）

1. DeepSeek 设置页 → 插件（Plugins）→ 点进 dsh-wechat-emoji；
2. 详情页里有一个「智谱 API Key」设置区：粘贴 Key → 保存；
3. 保存即热重载生效，不用重启、不用改文件。已设置的 Key 只显示末 4 位。

方式 B：环境变量

设 ZHIPU_API_KEY 后重启 DSH（面板里留空时自动读这个）。

方式 C：配置文件（手动）

在 cordis.patch.yml 的 apiKey 填你的 Key，保存即触发 profile 热重载。

3) 验证

- 面板保存后可以直接在会话里让智能体分析一张表情包；
- 或看工具列表里是否出现 wechat_emoji_analyze。

配置

| 字段 | 默认 | 面板可改 | 说明 |
| apiKey | "" | ✅（掩码输入） | 智谱 API Key；留空则读环境变量 ZHIPU_API_KEY |
| model | glm-4v-flash | ✅ | 视觉模型名 |
| baseUrl | 智谱 v4 chat/completions | ✅ | 兼容 OpenAI 格式的地址 |
| timeoutMs | 120000 | ✅ | 单次请求超时 |
| ffmpegPath | 自动找 | ✅ | 转码用；不填依次找 FFMPEG 环境变量、~/.dsh/bili-whale/bin/ffmpeg.exe、PATH |
| allowWechatCdnDownload | true | ✅ | 允许本机缓存缺失时从微信 CDN 补图（域名白名单 + md5 核验，见下） |
| wechatCdnHosts | 微信域默认列表 | ✅ | CDN 域名后缀白名单；默认覆盖 weixin.qq.com / qpic.cn / gtimg.cn / qq.com 等腾讯域 |
| wechatCdnLegacyHosts | {"mmsns.qpic.cn":"shmmsns.qpic.cn"} | ✅ | 旧版腾讯域名 → 兼容域名映射；下载旧地址时先映射，并强制 HTTPS、核验 md5 |
ffmpeg 只在「动图取首帧 / bmp·tiff·ico·avif·heic 等格式转码」时需要；只有 jpg/png 图片的场景没有它也能用。

配置防篡改

插件内置关键配置的安全基线，防止配置被意外/恶意修改导致功能失效或 Key 泄露：

- API Key 只认设置面板与环境变量：即使有人在 cordis.patch.yml 里填了 apiKey，插件也会忽略该值（防止 Key 被写进配置文件/仓库）；
- 启动自检：插件每次启动校验 cordis.patch.yml 的关键项（apiKey 必须为空、model/timeoutMs/ffmpegPath 基线），发现被改会自动备份并恢复基线；
- 运行时兜底：model/baseUrl/timeoutMs/CDN 白名单等都有代码内置默认值，配置缺失或被改坏不影响功能；
- 注意：DSH 对 bundle patch 有寻址校验，patch 文件被改后插件会暂时无法加载（unaddressable），恢复文件后需重启 DSH 或重装 bundle。

隐私与安全

- 图片会以 base64 直接发给智谱接口（open.bigmodel.cn），本插件不落盘、不缓存图片内容；
- 微信 CDN 补图（cdnUrl/cdnMd5）有硬安全边界：只接受域名后缀命中白名单的腾讯微信地址（默认 weixin.qq.com/qpic.cn/gtimg.cn/qq.com 等，可配），且必须提供原消息 md5 摘要、下载后逐字节核验，不匹配立即丢弃；重定向后仍会复查域名；下载的临时文件用完即删；
- 旧版地址兼容：历史消息里的旧腾讯域名（如 mmsns.qpic.cn）会先映射到兼容域名（如 shmmsns.qpic.cn），http 一律强制升级为 HTTPS，映射后照常过白名单与 md5 核验；映射表可在配置里扩展；
- 不在本地保存任何聊天数据；面板保存的 Key 只存在于 DSH 的配置里；
- 建议只在可信会话里给智能体开放这个工具（模型侧工具可按 preset 隔离）。

已知限制

- 单图 ≤5MB（超出报错，不自动压缩）
- 一次一张图；多图/长截图建议先裁切
- 情绪判断依赖模型理解，仅作聊天辅助，不做心理诊断
- 不支持视频、语音

许可证

MIT（见 LICENSE）。