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dsh-deepsea

imkingjh999/dsh-deepsea

DSH plugin: 深海垂钓 —— context 越深钩越沉,答完钓起镭射生物卡 | Deep-sea fishing holo cards

Установка

dsh plugin --profile web add github:imkingjh999/dsh-deepsea

README

dsh-deepsea · 深海垂爪

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把会话上下文变成一场深海垂爪 —— DeepSeek Harness(DSH)浮窗小游戏:你的对话 context 越长,爪子沉得越深;AI 每答完一轮,就有一只该深度的海洋生物入爪,化作一张 MiniMax 生成的镭射收藏卡。

预览

海洋垂钓卡墙收藏鱼池养成
海洋垂钓卡墙鱼池
dsh plugin --profile web add npm:dsh-deepsea          # npm(推荐)
dsh plugin --profile web add github:imkingjh999/dsh-deepsea   # GitHub
# 本地开发:profile dependencies 加 link:<本仓库路径>

个人娱乐用途。全部能力走本机 DSH 宿主 + 你自己的 MiniMax API Key;战绩上传为可选(默认关闭,Ed25519 签名)。

玩法

机制说明
深度即占用率钩深实时映射当前会话 contextPressure(projectedTokens / contextWindow),HUD 显示深度百分比与 tokens
四个水层 × 五大洋透光带 → 暮光带 → 午夜带 → 深渊带,海洋纵深为四个屏高,镜头随钩下沉、水体连续变暗;太平洋 / 大西洋 / 印度洋 / 北冰洋 / 南大洋一键切换,各有独立生物池、水体色与 BGM;越深的生物越「深海」:珊瑚鱼 → 银斧鱼 → 蝰鱼/发光鱿鱼 → 鮟鱇/吞噬鳗/小飞象章鱼
手动爪 + 必接触爪子跟随鼠标,左键收爪;爪子与鱼重叠时点击必定碰到——中不中卡交给服务端骰子(1/5,新潜水员前 5 分钟 1/2 新手运势),中卡后 5 分钟冷却也是服务端裁决
掷骰剧场碰到鱼后先「掷骰」:挑战串哈希尾号与目标比对的全屏剧场(快滚 900ms → 慢滚 500ms → 结果定格),中骰 mint 卡、不中鱼挣脱
水浒 108 将卡池三十六天罡 + 七十二地煞深海具象化:天罡前 10 席传说、11-36 席史诗、地煞前 36 席稀有、后 36 席普通;卡名如「浪里白条·张顺」,108 星宿角标(如「天魁星」)
镭射卡MiniMax M3 写生物志 + image-01 出卡图;Python 为每张卡烘焙「衍射纹理 + 椭圆遮罩」双层装饰,浏览器端用 CSS 混合模式 + 鼠标物理倾斜还原随光流转的镭射质感;SSR 金箔呼吸光晕、UR 彩虹锥形流光
卡墙浮窗内多行静态网格(纵向滚动);悬停单卡播黑屏入场动画;点击弹出大卡
鱼池养成钓到的鱼全量放养进多屏鱼池世界:巡游、缩放(0.5–2.5×,指针锚定)、水面双正弦波光、MiniMax 绘制的岛屿与船只剪影
链上唯一标识预铸卡是哈希链上的区块(`SHA256(prev
防篡改加固mint 区块记录三层卡图 sha256,verify-assets 取图比对,抓「换图不动账本」
浮窗形态浮窗(拖拽 / 四角缩放 / 拖到右缘或一键切换精确贴边)、贴边竖栏、最小化;模式切换时海洋持续运行不重载
多窗老板键与 shorts-wall 等其它浮窗同屏时自动领取不冲突的组合(本窗为 Alt+X,Shorts 固定 Alt+S),标题栏与 tooltip 实时显示实际按键;Alt+M 静音
战绩上云(可选)Cloudflare Worker + D1 服务端裁决真账(pow_wins):掷骰胜负、卡牌铸造全由服务端判定,Ed25519 只证身份;绑定 GitHub 才上全球排行榜,榜显用户名 + 头像;自报战绩一律不信任
预铸卡池scripts/mint.ts 批量铸造(MiniMax 出图 + holo 烘焙 → R2 → D1 上链),全部媒体资产走 R2;每次「release」窗口 10–20 分钟随机轮换一张在钓鱼台上的卡

配置(可选)

profile 的 cordis.patch.yml

- id: deepsea
  config:
    minimaxApiKeyEnv: MINIMAX_API_KEY   # Key 解析链:此 env → MINIMAX_API_KEY → VISION_API_KEY → ~/.mmx/config.json
    minimaxModel: MiniMax-M3            # 生物志模型(thinking 自动禁用)
    minimaxImageModel: image-01         # 卡图模型
    pythonBin: python3                  # 需 PIL + numpy(衍射装饰层烘焙)
    dataDir: ''                         # 卡片存储(默认 ~/.dsh/deepsea)
    workerUrl: https://deepsea.openclawd.qzz.io

架构

  • 宿主半src/index.ts):POST /deepsea/api/catch(稀有度抽取 → M3 文案 → image-01 出图 → scripts/holo.py 烘焙 → 落盘)、 GET /deepsea/api/cardsPOST /deepsea/api/upload(Ed25519 中继)、GET /deepsea/assets/*。全部路由过 browser-trust fence。
  • client 半src/client/):shell.tsx 浮窗外壳;ocean.tsx Canvas 海洋引擎(纵深四屏水体、镜头随钩下沉 / 程序化生物 / 上抓动画); cards.tsx 镭射卡 + 卡墙 + 大卡弹窗;depth.ts 深度词汇表。经 ctx.sessionscontextPressure / runningsessions.list 只订阅一次、仅换会话时重绑,避免通知回调里重复订阅死循环)。
  • 云端cloudflare/):Worker + D1(pow_wins 服务端裁决账本、releases 发卡窗口、github_links 身份绑定),PoW 掷骰裁决、Ed25519 验签、win-only 5 分钟冷却、新手 5 分钟运势窗口;wrangler deploy 一条命令部署。

开发

pnpm install && pnpm run build
pnpm test          # vitest:深度映射 / 稀有度分布 / 文案解析 / 卡片存取 / bundle 冒烟
node tests/smoke-client.mjs
# cloudflare/
wrangler d1 execute deepsea-leaderboard --remote --file=schema.sql
wrangler deploy

License

MIT

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