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zhu1090093659/dsh-webDeepSeek Harness(DSH)Web 插件聚合生态包 · 一切皆插件,创意工坊分发(dsh-market.com)
DeepSeek Harness plugin: agent-driven QQ Farm automation (vision in the model, clicks in the plugin)
DeepSeek Harness (DSH) 插件:让智能体替你打理 QQ 经典农场小程序(QQ / 微信双端)。
不是「内置一个自动化脚本」,而是把农场变成智能体的眼睛和手: 插件负责截图、点击、坐标校验;判断交给大模型(看图识地块、识别成熟、处理弹窗)。
传统农场脚本靠颜色阈值 / 模板匹配判断地块状态,遇到换季作物、变异形态、UI 改版就失效, 且难以表达「这块地是不是熟了」这类语义判断。
本插件把语义判断交给模型,插件只保证:
flowchart LR
subgraph L1["① 决策层 · DSH Agent"]
direction TB
A1["感知 Perception<br/>farm_look"]
A2["推理 Reasoning<br/>多模态识别"]
A3["执行 Action<br/>click_plot"]
A4["验证 Verification<br/>画面回读"]
A1 --> A2 --> A3 --> A4
end
subgraph L2["② 能力层 · 插件运行时"]
direction TB
B1["工具注册表<br/>Tool Registry"]
B2["路由与鉴权<br/>Route & Auth"]
B3["协议客户端<br/>Protocol Client"]
B4["技能提供者<br/>Skill Provider"]
B5["表现层插槽<br/>Panel Slot"]
B1 --> B2 --> B3
B4 -. 上下文注入 .-> B1
B5 -. 状态同步 .-> B3
end
subgraph L3["③ 执行层 · 平台后端"]
direction TB
C1["应用服务<br/>macagent.py"]
C2["系统原语<br/>macd"]
C3["几何拟合<br/>cvhelper.py"]
C1 --> C2
C3 -. 坐标换算 .-> C1
end
subgraph L4["④ 目标层"]
direction TB
D1["目标应用<br/>QQ 小程序"]
end
L1 ==> L2 ==> L3 ==> L4层 · 负责 · 不负责 智能体 · 语义判断、异常处理、策略 · 像素级机械动作 插件 · 确定性原语、约束校验、状态持久化 · 任何「这是什么」的语义结论 平台后端 · 系统调用(截图/点击) · 决策
能力 · 状态 看农场(截图 → 模型判断) · ✅ 一键收获(多株成熟) · ✅ 实测 13 株一击完成 逐块收获(含多轮采摘循环) · ✅ 实测 2 轮 田地自动定位(等轴测晶格拟合) · ✅ 面板(实时画面 / 状态 / 任务 / 日志) · ✅ 多实例管理 · ✅ 框架就绪 用户优先闸门(不抢鼠标) · ✅ 端口自动避让(防旧进程占用) · ✅ 偷菜 / 帮忙 / 施肥 / 扩建 · 🚧 规划中
# 1. 安装到 DSH(以 desktop profile 为例)
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile desktop add link:/path/to/dsh-qq-farm
# 2. 重启 DSH
# 3. 打开面板:右下角「农场助手」胶囊 → 展开首次运行 macOS 后端需要两项系统权限(截图 + 合成事件):
agent/mac/bin/macd perms --prompt
# 授权后应显示 {"accessibility":true,"screenRecording":true,"ok":true}工具 · 说明 farm_instances · 列出实例 farm_status · 实例详情(等级/金币/24 格状态/任务/统计) farm_control · 开始 / 暂停 / 停止 / 修复 / 重启 farm_run_task · 立即执行某任务 farm_look · 截图存文件,返回路径(配合 read_image 看图) farm_click · 按图像像素坐标点击 farm_click_plot · 按 row/col 点击地块 farm_harvest_plot · 逐轮收获一块地(自动处理多轮作物)
领域知识随插件打包,按需加载(不占常驻上下文):
skills/qq-farm/SKILL.md内容包括:坐标约定、收获流程(点作物唤出「手」→ 点手 → 多轮循环)、 视觉词典(成熟 = 可摘标记)、输出格式、安全红线。
模式 · 调用频率 · 单次 · 日消耗 轮询喂全屏图 · 每 2 分钟 · ~2,000 · ~720k ❌ 事件驱动 + 田地裁剪 · 每 20 分钟 · ~800 · ~29k ✅ 纯文本优先 · 每 20 分钟 · ~300 · ~11k ✅✅
省 token 的五个闸门:变化检测、文本优先、区域裁剪、批量判断、预算硬上限。 技能正文按需加载,不用时零成本。
node scripts/check.mjs # 结构检查
node scripts/check-plugin.mjs # 宿主半冒烟
node scripts/check-client.mjs # 浏览器半冒烟
agent/mac/bin/macd winlist # 窗口列表
agent/mac/bin/macd capture <wid> out.png
agent/mac/bin/macd ocr out.png平台后端协议(FAP v1)见 shared/fap.cjs:
GET /v1/health
GET /v1/instances
GET /v1/instances/:id/state
GET /v1/stream # SSE
POST /v1/instances/:id/control
POST /v1/instances/:id/task
POST /v1/instances/:id/click
POST /v1/instances/:id/click_plot
POST /v1/instances/:id/harvest_plotdsh-qq-farm/
├── package.json # 插件清单(dsh.bundle / dsh.client)
├── cordis.patch.yml # DSH 配置补丁(插入插件与默认配置)
├── lib/ # 宿主半(Node,ESM)
│ ├── index.js # cordis 入口:装配 + 技能 provider
│ ├── routes.js # /plugins/dsh-qq-farm/* 代理与鉴权
│ ├── agent-client.js # FAP v1 客户端(HTTP + SSE 重连)
│ ├── supervisor.js # Agent 进程托管(退避重启)
│ ├── tools.js # 8 个 LLM 工具
│ └── client.js # 浏览器半(预构建 bundle,React 组件)
├── shared/
│ └── fap.cjs # FAP v1 协议单一事实源
├── agent/
│ ├── mac/ # macOS 后端
│ │ ├── macagent.py # FAP 服务(stdlib-only)
│ │ ├── cvhelper.py # 田地晶格拟合(OpenCV,可选)
│ │ ├── bin/macd.swift # 系统原语(截图 / 点击 / OCR / 模板匹配)
│ │ └── templates/ # 手 / 关闭按钮等模板
│ └── mock/ # 无依赖 Mock(无 macd 时自动启用)
├── skills/
│ └── qq-farm/SKILL.md # 作业手册(按需加载,不占常驻上下文)
├── docs/ # 技术方案 / 功能清单 / 排障
├── scripts/ # 结构与冒烟检查
├── poc/ # 早期可行性验证稿
├── samples/ # 参考截图
└── README.md本项目仅供个人学习与技术研究使用,不构成对任何产品的官方支持。
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包括但不限于适销性、特定用途适用性与非侵权担保。
亦不鼓励任何破坏游戏公平性的行为。
权限策略与目标应用更新的影响而失效,作者不承诺持续可用性。
如在您所在地区此类自动化行为不被允许,请勿使用本项目。
MIT