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象棋消遣宠物 ovdoesw/dsh-xiangqi

DeepSeek Harnessv0.0.1
ovdoesw61 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

AI 思考间隙陪你对弈,内置引擎与中文记谱点评

29.5/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/16 · 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。

自动兼容检查有告警:npm 同名包「dsh-xiangqi」归属 dushaobindoudou/dsh-plugin,装到的可能不是本插件。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add ovdoesw/dsh-xiangqi
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[目录]—
dsh 原生插件 · other
暂无时间戳·判据 →
装得上吗[实装验证]✓
本站已真实安装成功
非静态推断
L4 · 真实安装等级说明 →
数据截至 2026/09/25·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]—
更新放缓:最近一次提交在 61 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

安装兼容性检查⚠ 装前注意

npm 同名包「dsh-xiangqi」归属 dushaobindoudou/dsh-plugin,装到的可能不是本插件

展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✓npm 包dsh-xiangqi @ 0.0.1
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/9/22 03:54:10

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🟢 扫描:未发现敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

写入剪贴板(不计风险)发起外部网络请求
查看扫描证据(共 3 处,展示前 3 条)
  • 发起网络请求
    lib/client.js:2765
    const res = await fetch(url, {
  • 写入剪贴板
    lib/client.js:3302
    await navigator.clipboard.writeText(record);
  • 发起网络请求
    src/client/comment.ts:112
    const res = await fetch(url, {
扫描于 2026/11/4(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。

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/dsh-client-store@deepseek-ai/cordis
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功能亮点

  • AI思考间隙对弈
  • 内置象棋引擎
  • 中文记谱与点评

DSH 中国象棋消遣插件:卡通小宠物邀请你在 AI 思考间隙下棋,内置引擎 + 中文记谱 + LLM 点评

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-xiangqi Awesome DSH Plugin 深度求索 Harness (DSH) Web 客户端插件:一个“AI 思考时可以下中国象棋”的消遣宠物。 一只卡通小宠物(抱着一枚“象”字棋子)悬浮在 DSH Web GUI 上,邀请你在 AI 思考的空档下棋。内置自写引擎(negamax + α-β + 迭代加深),并对局中即时提供“天天象棋定式名 + 三国杀风格击杀台词”,可选叠加多模型 LLM 局势点评。 - 玩法:纯消遣的人机对弈,跟对话 agent 完全独立,绝不阻塞主循环。 - 完全离线可玩:本地规则引擎负责走法与台词;LLM 点评仅作可选的锦上添花。 安装 插件是一个 Cordis 客户端插件包。源码托管在 GitHub:https://github.com/ovdoesw/dsh-xiangqi clone 源码并构建产物 git clone https://github.com/ovdoesw/dsh-xiangqi.git cd dsh-xiangqi npm install npm run build # 产出 lib/client.js + lib/index.js 装载方式见 INTEGRATION.md 的 cordis.patch.yml 配置与 dsh plugin 命令(本地开发可用 link: 指向本目录)。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-xiangqi

Awesome DSH Plugin

深度求索 Harness (DSH) Web 客户端插件:一个“AI 思考时可以下中国象棋”的消遣宠物。

一只卡通小宠物(抱着一枚“象”字棋子)悬浮在 DSH Web GUI 上,邀请你在 AI 思考的空档下棋。内置自写引擎(negamax + α-β + 迭代加深),并对局中即时提供“天天象棋定式名 + 三国杀风格击杀台词”,可选叠加多模型 LLM 局势点评。

- 玩法:纯消遣的人机对弈,跟对话 agent 完全独立,绝不阻塞主循环。
- 完全离线可玩:本地规则引擎负责走法与台词;LLM 点评仅作可选的锦上添花。

安装

插件是一个 Cordis 客户端插件包。源码托管在 GitHub:https://github.com/ovdoesw/dsh-xiangqi

clone 源码并构建产物
git clone https://github.com/ovdoesw/dsh-xiangqi.git
cd dsh-xiangqi
npm install
npm run build # 产出 lib/client.js + lib/index.js

装载方式见 INTEGRATION.md 的 cordis.patch.yml 配置与 dsh plugin 命令(本地开发可用 link: 指向本目录)。

纯 Node 环境即可 npm test 跑核心层与 AI 层单测,无需 DSH 前端环境。

功能

- 悬浮宠物:拖拽可移动,位置会持久化;悬停时棋子升起 + 随机邀请气泡。
- 小面板棋盘:点击宠物展开;支持点选走子、难度切换、新局、悔棋、点评、放大全屏。
- 全屏棋盘:可放大到全屏对弈,Esc 收起;背板保持点击穿透,不影响底层应用。
- 本地台词:开局定式名(当头炮 / 仙人指路 / 屏风马 / 顺手炮 / 列手炮…)、三国杀风格击杀与将军/绝杀台词,全部离线即时触发。
- LLM 局势点评(可选):每步自动点评 + 手动点评按钮,风格可在“专业棋评 / 娱乐主播”间切换。
- 完整状态持久化:进度、难度、宠物位置、设置都会保存在浏览器。

难度分档

| 难度 | 引擎策略 |
| 初级 easy | 深度 1 + 随机扰动(从分数接近的若干候选中随机挑一个),适合新手放松 |
| 中级 medium | 深度 2 固定搜索 |
| 高级 hard | 迭代加深到深度 4 或限时 5 秒 |

搜索以异步分片方式执行,绝不阻塞主线程。

给对弈者的一点坦白:本插件的开发者初学象棋,内置引擎写得不算强(“比较菜”)——它只是一个简化的 negamax + α-β + 迭代加深搜索,加上简单的子力/位置估值。如果你觉得对手棋力不够、下得不过瘾,可以直接让 DSH 里当前这个 AI Agent 帮你调引擎,改完即时生效:

- 想更强:让 Agent 加深 hard 的搜索(改 src/ai/search.ts 的 maxDepth 或 engine.ts 的时限),或加强 src/ai/evaluate.ts 的估值函数(加入开中残局权重、威胁识别、过河兵/肋车等要点)。
- 想更休闲:让 Agent 把 easy 的随机扰动加大,或降低搜索深度。
- 直接说就行,例如:“帮我让高级难度下得更强,别 5 秒就随便应招。”

Agent 能读懂这套纯 TypeScript 引擎代码,就地修改后跑 npm run build 重新打包即可。

LLM 点评配置

- 默认:复用 DSH 已配置的 LLM 服务(ctx.llm,opencode-go provider / 多个模型)。
- 覆盖配置:在插件设置里填入 base / key / model,走 OpenAI 兼容的 /chat/completions 直连端点。
- 所有 LLM 失败都会静默降级为 null,不会中断或遮挡对局。

目录结构

dsh-xiangqi/
├── src/
│ ├── core/ # 纯 TS 核心,零依赖(可独立 node --test 单测) │ │ ├── board.ts # 9×10 棋盘、棋子表示、初始布局 │ │ ├── moves.ts # 合法走法生成(马腿/炮架/象眼/九宫/照面/兵卒) │ │ ├── rules.ts # 将军、将杀、困毙、重复局面简化仲裁 │ │ ├── openings.ts # 开局定式库与识别 │ │ ├── flavor.ts # 三国杀风格击杀台词 │ │ └── fen.ts # FEN 序列化 / 反序列化 │ ├── ai/ # 纯 TS 引擎(零依赖) │ │ ├── evaluate.ts # 子力 + 位置分估值 │ │ ├── search.ts # negamax + α-β + 迭代加深 │ │ └── engine.ts # 难度分档封装 + 异步 getBestMove │ ├── client/ # DSH 客户端(React + Cordis overlay) │ │ ├── store.ts # defineStore:局面/历史/难度/胜负/面板/宠物/设置 │ │ ├── game.ts # 纯 FEN 游戏助手(可单测,无 React/Cordis 依赖) │ │ ├── comment.ts # LLM 点评调用与编排 │ │ ├── inject.ts # 注入到各组件的 XiangqiInject 契约 │ │ ├── index.tsx # 组装 Mascot + BoardPanel + FullscreenBoard 的根 │ │ ├── Mascot.tsx # SVG 卡通宠物(悬停动画 + 气泡 + 拖拽) │ │ ├── BoardPanel.tsx # 小面板浮窗棋盘 │ │ ├── FullscreenBoard.tsx# 全屏棋盘 │ │ ├── board.tsx # 共享棋盘渲染(网格/楚河汉界/走子提示) │ │ └── pieces.tsx # 棋子 SVG(红黑汉字) │ ├── client.ts # ./client 入口:转导 apply/inject │ └── plugin.ts # apply(ctx):slots.register shell.overlay ├── test/ # node --test 单测(core + client game helpers) ├── package.json # type:module + dsh 客户端元数据 └── docs/superpowers/specs/ # 设计规格文档

运行测试

核心层与 AI 层均为纯 TS / 纯函数,可用 Node 内置测试器直接跑,无需 DSH 环境:

npm test # node --import tsx --test test/*.test.ts
npm run typecheck # tsc --noEmit(如需 DSH runtime 类型,需先装载进 DSH 或安装 peer 依赖)

范围边界与已知限制

- 长将 / 长捉为简化版:同一局面出现第三次判将方负;完整亚洲规则仲裁不在 v1 范围。
- 击杀台词为文字呈现,暂无音频播报。
- LLM 点评依赖网络与 token;离线时本地台词仍让体验完整。
- 不做联网对战、不做外部 UCI 引擎(Stockfish 等)、不做开局库深度学习。

许可证

MIT
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ovdoesw/dsh-xiangqi

AI 思考间隙陪你对弈,内置引擎与中文记谱点评

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