象棋消遣宠物ovdoesw/dsh-xiangqi

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