PC2005-cloud/dsh-pet

DSH 桌面宠物:一行命令装好即用的透明动画小桌宠,支持多开、大小位置随心配置;还内置 DIY 素材链,能用 AI 视频自造专属宠物

dsh‑pet – 一款适用于 DeepSeek Harness 的“桌面宠物”插件

简介 – dsh-pet 是一款适用于 DeepSeek Harness (DSH) 平台(一个基于网页的 AI 聊天环境)的插件。该插件添加了一个小型动画角色,它会出现在 DSH 界面上或独立的透明桌面窗口中。宠物会对用户的点击、拖拽、DSH 对话事件、余额查询 API 做出反应,甚至可以通过一个微型的 HTTP API 进行脚本控制。

重要性 – 虽然该项目本身不是 AI 模型,但它展示了如何将生成式 AI 驱动的资产(手绘动画包是通过 AI 提示词产生的)封装成交互式 UI 组件。它也展示了三个阶段的清晰分离:

  1. 提示词配方:利用 AI 生成动画资产。
  2. 资产生成管线:将原始视频转换为透明的 WebM/VP9‑Alpha 剪辑。
  3. DSH 插件:使用这些资产并提供交互式宠物功能。

主要功能(如 README 所述)

  • 纯粹的桌面宠物体验 – 不含天气或系统监控功能;选用模块包括余额显示、“悄悄话”、聊天、工作状态与系统通知。
  • 动画链 – 闲置、转身、移动与分类动作皆有权重;下一个动画会自动选择,并具备平滑的交叉淡入淡出效果。
  • 事件驱动动画 – 余额、悄悄话与工作状态各有其专属的动画集,会在特定触发条件下执行。
  • 多实例支持 – 您可以同时运行多只宠物,每只皆有独立的大小、位置与设置。
  • 屏幕漫游与物理效果 – 宠物会在屏幕上走动、避免离开可视区域,并对拖拽抛掷物理效果(弹性反弹、摩擦力等)做出反应。
  • 右键菜单 – 右键点击可手动触发任何动画、打开 URL、查看余额、重新加载配置等。
  • 桌面模式 – 每个宠物可选用基于 Electron 的透明窗口,让宠物能在浏览器之外生存。
  • 宠物包 – 通过在 pet/ 下放入 ‑config.json 与对应的动画文件夹来新增物种。
  • 自定义动画导入 – 将 VP9‑Alpha .webm 文件放入 main-animation/webm/ 以扩展图库。
  • 无障碍功能 – 尊重 prefers-reduced-motion 设置,会跳过弹跳与淡入效果。
  • 外部 HTTP API – 本地、未经身份验证的端点 (/dsh-pet-7340/*) 允许其他插件让宠物说话、播放特定动画或查询其状态。提供 OpenAPI 规范与微型测试 UI。
  • 独立模式 – 宠物可在没有 DSH 的情况下运行,提供相同的 UI 与物理效果,但功能受限(无余额、悄悄话、聊天或系统通知)。

安装与使用

  1. 安装 DSH 启动器与 pnpm (npm i -g @deepseek-ai/dsh pnpm)。
  2. 通过 DSH CLI 添加插件:dsh plugin --profile desktop add dsh-pet(或从 UI 安装)。
  3. 重新启动 DSH 桌面或网页客户端;宠物会出现在右上角。
  4. 若要进行开发,请克隆仓库,运行 npm install && npm run build,然后使用 dsh plugin --profile desktop add file:<path> 添加它。

配置 – 主要配置位于 assets/config.jsonc。用户可通过 DSH 设置 UI 编辑,或直接编辑 JSONC 文件 ($DSH_HOME/dsh-pet/main-config.jsonc)。该文件控制:

  • pets 数组(ID、大小、位置、显示模式、余额开关)
  • animations 与 animationWeights
  • 余额、悄悄话等的刷新间隔
  • 全局开关,如 notificationsEnabled

支持平台 – Windows、macOS、Linux(浏览器覆盖层与 Electron 桌面皆支持)。Safari 不支持透明 WebM;文档中有说明 .mov 的后备方案。

总体印象 – dsh-pet 是一款文档完善、功能丰富的插件,将 DeepSeek Harness UI 转变为一个有趣且可扩展的桌面宠物环境。这是一个与 AI 驱动平台紧密结合的真实软件项目,对于对 AI 增强型 UI 扩展、插件生态系统与交互式视觉代理感兴趣的读者来说非常有参考价值。


快速参考

  • 仓库:https://github.com/PC2005-cloud/dsh-pet
  • npm:dsh-pet
  • 授权:(如徽章所示) – 可能是开源授权。
  • 主要语言:TypeScript/JavaScript。
  • 目标受众:想要视觉伙伴的 DeepSeek Harness 用户,以及想要构建自定义 AI 生成动画包的开发者。

以上所有细节均直接取自 README;未添加任何外部推测。

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