dqd-scroll

懂球帝只读阅读助手与 DSH 插件。球队动态日报会按用户配置的懂球帝球队名称解析球队 ID，逐队读取动态分页，并分别生成全部动态和兴趣命中动态两份 Markdown；动态仅在内存处理并写入日报，不进入 SQLite，也不会发送私信。球队名单和赛程仍按现有离线流程清洗、导入和加工。

面向用户安装

在 DSH 的 web profile 中运行：

dsh plugin --profile web add dsh-dqd-scroll

如果 npm registry 不可用，也可以从公开 GitHub 仓库安装；这条方式要求本机安装 Git：

dsh plugin --profile web add github:lidongheng/dsh-dqd-scroll

Electron 桌面版先从托盘菜单完全退出 DSH，再安装到桌面专用 profile：

dsh plugin --profile desktop add dsh-dqd-scroll

安装后启动 DSH，打开“设置 → 刷懂球帝”，选择关注球队、填写关注内容和运行时间，再点击“准备运行环境”。首次准备会在本机 DSH 用户数据目录安装经过 SHA-256 校验的 uv、Python 3.11 和项目声明的 Python 依赖，并初始化球队数据库；不需要预装 Python。该步骤需要网络访问 GitHub 和 PyPI，Windows、macOS 和常见 Linux x64/ARM64 环境受支持。

配置、Python 环境、SQLite 数据库、运行状态和日报都保存在 DSH 用户数据目录的 dqd-scroll/ 下。当前动态日报支持 teams.json 中列出的 20 支英超球队；名单和赛程在线抓取尚未实现。

从 DSH 卸载：

dsh plugin --profile web remove dsh-dqd-scroll

桌面版请把 web 替换为 desktop。卸载不会自动删除本机用户数据目录。

开发进度与下一步

已完成

第一版使用边界

动态日报和 Windows/macOS 每日调度属于第一版可用功能。
名单与赛程目前只支持本地样本导入，不包含实时请求；球员资料、统计和能力值接口仍待核验。
DSH 设置页提供关注球队、关注内容、自动运行时间和本机运行环境准备；球队名称按 teams.json 的 dqd_name 精确匹配。每台机器在自己的 DSH 数据目录创建 Python 虚拟环境，并保存该机器的解释器路径。

尚未完成

继续核验球队赛程和名单接口的真实 HTTP 方法、HTTP 状态、必要请求头和认证依赖；这些接口仍未实现在线请求。
按核验后的请求契约实现实时球队名单抓取命令。
用实时请求返回的名单刷新人员 ID、姓名、attr 和球队关联，并确认数据库记录与 APP 当前名单一致。
核验球员资料、球员统计、球员能力值这三个 Postman 请求线索；赛程 URL 和响应样本已收到，但 HTTP 状态、请求头与认证依赖待核验。
增加 DSH 设置页：可编辑关注球队、动态日报运行时间和关注内容，并准备本机运行环境。

现在的下一步

曼城动态只读请求已通过 mitmweb 与 Postman 核验并接入日报流程；日报会按设置中的球队名称从 teams.json 的 dqd_name 映射 ID 并逐队请求。其他接口（球队名单、赛程、球员资料与统计）仍需分别核验请求契约；不要把真实 Cookie、Token 或账号标识写入项目或发给我。

把其余请求信息补入接口契约记录。名单响应样本在 team-roster.response.sample.json，赛程响应样本在 team-schedule.response.sample.json。赛程清洗和对阵视角加工位于 src/dqd_scroll/lib/team_schedule.py，导入流程位于 src/dqd_scroll/workflow.py；本地导入和报告命令分别是 schedule-import、schedule-report。赛程响应里的 season_list[].url 是服务端提供的赛季链接，不单独证明实际请求头或认证要求。名单、赛程等其他接口只有在契约核验后才实现在线请求。CLI 和 Python 脚本是 DSH 插件的后端调用方式；DeepSeek Harness bundle 入口已提供，项目不实现 MCP 服务。

开发工作区链接调试

下面的 link: 方式只用于从本机源码目录调试；面向用户的安装方式见文档开头。

dsh plugin --profile desktop add link:C:/www/dsh-dqd-scroll
dsh --profile desktop --dump-config

确认配置树中出现 dsh-dqd-scroll 后，重新启动 DeepSeek Harness。卸载时也先完全退出应用，再运行：

dsh plugin --profile desktop remove dsh-dqd-scroll

首次运行会把 config.toml 复制到该机器的 DSH 用户数据目录，并将已有的默认 SQLite 数据库和日报迁移过去。设置页后续只改用户数据目录中的配置；球队映射从插件包的 teams.json 读取。

创建并安装 Python 环境

在项目根目录运行：

conda env create -f environment.yml
conda activate dqd

environment.yml 会创建 Python 3.11 环境，并通过 pip install -e . 将当前项目及其依赖安装到环境中。Python 运行依赖 tzdata 提供 IANA 时区数据；SQLite 由标准库 sqlite3 提供。DSH 设置页的“准备运行环境”也会安装 pyproject.toml 声明的依赖并检查 Asia/Shanghai 时区；从旧版升级后请重新点击一次。

如果 dqd 环境已经创建，但尚未安装项目，或需要在已有环境中重新安装，在项目根目录运行：

conda activate dqd
python -m pip install -e .

安装后可从项目根目录运行 python -m dqd_scroll ...，也可以使用项目命令 dqd-scroll ...。

配置球队

编辑项目根目录的 teams.json：

[
  {
    "dqd_id": 50000529,
    "dqd_name": "曼城",
    "qiutan_name": "曼彻斯特城",
    "qiutan_serial": "26",
    "league_serial": 36,
    "league_slug": "epl",
    "match_league_name": "英超"
  }
]

JSON 顶层必须是球队对象数组。dqd_id 和 dqd_name 来自懂球帝，qiutan_name 和 qiutan_serial 来自球探；league_serial、league_slug、match_league_name 描述所属联赛。当前文件包含 20 支英超球队，仍无法覆盖所有球队。遇到映射缺失时程序会报错并提示在 teams.json 中补齐该球队映射，然后重新运行 db-init。

初始化 SQLite

python -m dqd_scroll status
python -m dqd_scroll db-init --config config.toml
python -m dqd_scroll roster-import --database data/dqd_scroll.sqlite3 --team-id 50000529 --response-file fixtures/team-roster.response.sample.json
python -m dqd_scroll schedule-import --database data/dqd_scroll.sqlite3 --team-id 50000529 --response-file fixtures/team-schedule.response.sample.json --request-url 'https://sport-data.dongqiudi.com/soccer/biz/dqd/team/schedule/50000529?app=dqd&version=444&lang=zh-cn&season=2026-2027'
python -m dqd_scroll schedule-report --database data/dqd_scroll.sqlite3 --team-id 50000529
python -m dqd_scroll daily-report --database data/dqd_scroll.sqlite3 --team-id 50000529 --as-of 2026-10-25

db-init 读取项目根目录 teams.json，不访问懂球帝。它会把球队映射写入 teams，创建人员表 players 和人员关联表 team_players，并创建 league_seasons 与 team_schedules。league_seasons 通过 (league_serial, season) 建立联赛与赛季的关系；每个 league_serial 只保留当前最新赛季。数据库字段统一使用下划线命名，例如 league_serial、league_slug、match_league_name、season_sort 和 team_a_id。重复运行会按懂球帝球队 ID 更新映射，不会重复插入球队。数据库文件位于 data/，不会提交到版本库。名单导入、赛程导入和赛程报告命令直接接收 --database，球队名称和联赛编号都从 SQLite 的 teams 表读取；路径不存在时会报错，不会创建空数据库。

teams.json 只包含球队及联赛映射，不包含球员名单或赛程。新机器运行安装初始化后会得到 teams 表，但需要再用对应的名单、赛程样本运行 roster-import 和 schedule-import；其他机器已有的 data/ SQLite 文件不会随代码仓库同步。

roster-import 使用 --database 指定已初始化的数据库，并读取本地 JSON 响应文件，不会访问懂球帝；导入前会确认球队已存在于 SQLite。它会校验人员 ID、姓名和 attr，在同一事务中刷新 players 人员资料并替换指定球队的 team_players 关联。players.attr 保存球员位置（前锋、中场、后卫、门将）；主教练也保存为一条人员记录，attr 为“主教练”。未来实现在线名单请求后，每次请求成功也要走同一同步流程，转会或更名才会反映到数据库。当前附带的是一份历史响应样本，导入它只会把数据库更新到该样本记录的名单状态，不代表懂球帝当前名单。

schedule-import 读取本地赛程响应文件，不会访问懂球帝。它要求 season_list 中恰有一个 current=true 的赛季，并校验其 sort 最大；命令还要求提供该响应对应的 --request-url，校验 URL 中的球队 ID 和 season 与响应当前赛季一致。data 中每场比赛都必须包含目标球队；同一 match_id 的完全相同记录会合并，字段冲突会报错。入库前会把 A/B 字段清洗成下划线命名；每队仅保留 league_seasons 所指向的当前赛季赛程。导入更高 season_sort 的新赛季时，会清掉该联赛所有球队的旧赛季赛程，然后保存当前球队的新赛程。schedule-report 从 SQLite 读取赛程，并按所选球队视角输出对手、比分、点球、比赛标题和状态；空字段按接口原样保留，不推断主客场。

schedule-import、schedule-report 和 daily-report 使用 --database 指向 SQLite；球队名称和联赛编号都从 teams 表读取，不再从 config.toml 重复读取。daily-report 从 team_schedules 表读取所选球队当前赛季赛程。懂球帝的 start_play 按 UTC 保存，数据库不改写；生成日报时转换为 UTC+8，再按本地日期筛选一个自然月：开始日期包含在内，下一月对应日期不包含在内。默认使用上海时区当天日期；传入 --as-of YYYY-MM-DD 可以复现指定日期的日报。请从项目根目录运行命令，Markdown 文件会写到 out/<日期>.md，重复生成同一日期会更新该文件。

日报每行依次显示 UTC+8 开球时间、星期、赛事、轮次、对阵和距上一场开球的间隔。轮次读取 round_name，该字段为空时从比赛标题中提取；文本已有“第”时原样显示，没有“第”但含阶段文本和数字 gameweek 时，组合为“阶段第x轮”。没有阶段文本时保留 gameweek 原值。对阵按“对手vs所选球队”显示。间隔根据 SQLite 中该球队按开球时间排序的全部当前赛季比赛计算，首场比赛没有上一场时留空；间隔以小时显示。

球队动态日报

球队名称、动态兴趣词和插件调度设置保存在 config.toml 的 [dynamics] 中。DSH 设置 → 刷懂球帝可逐行填写关注球队和关注内容、编辑每日运行时间，并选择命令启动或模型执行。球队名称必须与 teams.json 中的 dqd_name 完全一致；程序会用该名称找到对应 dqd_id。填写多个名称后会逐队抓取，每支球队单独生成两份报告：out/dynamics/<日期>/<懂球帝球队名称>-all.md 保存所选时间范围内的全部动态；out/dynamics/<日期>/<懂球帝球队名称>-interests.md 只保存命中兴趣词的动态。

关注内容任一关键词出现在动态标题、描述或正文中，该条动态就会进入兴趣命中报告。Windows 使用任务计划程序，macOS 由 DSH 插件内的 JavaScript 定时器每 30 秒检查一次；运行时间按 Asia/Shanghai 计算，插件启用或从休眠恢复时若当天设定时间已过且当天尚未执行，会补跑一次。macOS 需要 DSH 保持运行且电脑唤醒；Windows 需要用户保持登录且电脑唤醒。命令方式直接启动 Python CLI；模型方式启动独立的 dsh --profile headless 会话，并让模型按 prompts/duty.md 执行。模型方式使用保存设置时读取到的 DSH 当前模型，修改模型后请重新保存设置。关注球队、关注内容或 Python 环境未准备好时，调度不会启用。Python 解释器路径保存在各自机器的 DSH 数据目录，不写入项目配置。

[dynamics]
team_names = ['曼城', '阿森纳'] # 名称需与 teams.json 中的 dqd_name 完全一致
interests = ['伤病', '训练'] # 示例；请替换成你要关注的关键词
daily_run_time = '21:00'
execution_method = 'command' # command 或 model

DSH 设置页的“关注球队（每行一个懂球帝球队名称）”会写入 team_names。可选名称来自 teams.json；名称不匹配或重复时会报错，不会猜测球队 ID。

如果运行日报时提示“请先在 config.toml 的 dynamics.interests 中配置关注内容”，说明 interests 还是空列表 []。打开项目根目录的 config.toml，在 [dynamics] 下把它改成非空关键词列表；每个词用单引号括起来，多个词用逗号分隔。上面的“伤病”和“训练”只是填写格式示例，请换成你自己的关注词。任意一个词出现在动态标题、描述或正文中，该条动态就会进入日报。保存配置后重新运行日报命令。

手动运行最近 24 小时的日报：

python -m dqd_scroll dynamics-report --config config.toml

手动选定动态的起止时间：

python -m dqd_scroll dynamics-report --config config.toml --since 2026-10-24T11:30:00 --until 2026-10-25T11:30:00

自动日报在任务启动时固定结束时间，开始时间为结束时间往前 24 小时。例如 10 月 25 日 20:35 启动时，范围是 10 月 24 日 20:35 至 10 月 25 日 20:35；命令和模型方式使用同一时间范围。设置页的“自定义时间运行”可选择年月日时分，点击“现在跑一次”后按该范围以及已保存的球队、关注内容和执行方式运行；手动运行记录独立保存，不占用自动任务当天的执行标记。

时间按上海本地时间解释，起止时间都包含在筛选范围内。每支球队都从最新页开始采集，用动态的 show_time 筛选；只有 data.next.after 和当前整页的 show_time 都早于 --since 时才停止。每支球队最多请求 50 页；到达上限仍未到开始时间时，该队报告会标记为不完整。重复 data.next 会立即报错停止。动态内容只在内存处理，报告按结束日期和球队名称分开放入 out/dynamics/<日期>/；同一结束日期、同一球队的报告会更新，每支球队各有 -all.md 和 -interests.md 两个文件。SQLite 中没有动态表，也不会保存原始接口响应。

日志文件 dqd-scroll.log 和调度状态 dynamics-schedule-state.json 保存在 DSH 用户数据目录的 dqd-scroll/ 下，设置页会展示最近日志。Windows 任务由任务计划程序启动，macOS 任务由 DSH 插件内定时器启动；命令方式运行 Python CLI，模型方式启动一个新的 headless DSH 会话。模型模式需要 DSH 当前模型设置可用。

tools/refresh-dqd-mitm-ca.ps1 是开发者在 LDPlayer14 上维护 mitmproxy CA 的本地脚本，不包含在用户安装包中，也不参与日报流程。

接口验证顺序

在授权设备上通过懂球帝 APP 正常打开球队赛程和名单，抓取对应原始请求信息并记录 APP 版本、请求方法、HTTP 状态、请求头名称和认证依赖。
把赛程 URL、名单样本和真实请求证据补进接口契约记录，确认哪些请求头或登录态确实必要。
对名单、赛程等尚未核验的接口，先确认请求契约，再实现对应只读 API 方法。
曼城动态日报由 Windows 任务计划程序或 macOS DSH 插件定时器按配置时间启动；名单、赛程在线流程仍待核验后接入。

名单和赛程的旧 Postman URL、响应内的 season_list[].url 都不能单独证明请求头、认证要求或调用授权。曼城动态的 Windows/macOS 定时入口已实现；其他数据功能通过项目自己的 Python 命令和脚本提供，不使用 MCP。

项目结构

config.toml                 SQLite 文件路径与动态日报用户偏好
teams.json                  随项目分发的球队映射种子数据
package.json                Python 包与 DSH bundle 元数据
src/dqd_scroll/
  __main__.py               python -m dqd_scroll 入口
  cli.py                    项目状态、数据库、名单、赛程和动态日报命令
  config.py                 读取并验证 TOML 配置与球队 JSON 种子文件
  repository.py             数据库建表、查询和写入
  models.py                 名单、赛季、赛程与动态记录模型
  workflow.py               串联接口请求、数据清洗和数据库读写
  api/
    auth.py                 其他接口的认证来源占位
    client.py               标准库 GET JSON 客户端
  dqd_api.py              球队动态只读分页 API；其他 API 仍待核验
  lib/
    __init__.py             名单和赛程数据加工逻辑
    team_roster.py          校验、筛选、清洗并去重球队名单响应
    team_schedule.py        选择当前赛季、清洗去重并加工球队视角赛程
    report.py               筛选一个自然月的赛程并加工生成 Markdown 日报
    team_dynamics.py        校验动态字段并按用户兴趣词筛选
    dynamics_report.py      生成动态 Markdown 日报
index.js                    DSH 插件入口、设置 API 和每日动态日报调度
client.js                   DSH 设置页：运行时间、关注内容和本机环境准备
settings-api.js             配置读写、本机环境安装和数据库初始化
lib/uvfetch.mjs             下载并校验 uv 运行时
cordis.patch.yml            DSH bundle 层，将每日动态调度入口挂载到 profile
tools/
  README.md                 开发和维护脚本说明
  refresh-dqd-mitm-ca.ps1   LDPlayer14 mitmproxy CA 维护脚本
docs/
  api-contract.md           接口核验记录与待确认项
fixtures/
  README.md                 响应样本规则
  team-roster.response.sample.json   脱敏球队名单响应样本
  team-schedule.response.sample.json 用户提供的球队赛程响应样本
prompts/
  duty.md                   后续的内容筛选与摘要口径

数据流按职责分层：api 负责发请求并返回原始响应；src/dqd_scroll/lib 是名单、赛程和动态的校验、筛选及加工逻辑位置；repository 负责 SQLite 查询和写入；workflow 负责把这些步骤串起来。动态日报流程不调用 repository，动态只在内存中生成全部动态与兴趣命中两种报告。根目录的 index.js 负责设置页和跨平台每日调度注册；Windows 使用任务计划程序，macOS 使用插件定时器。定时入口可直接运行 Python CLI，或启动 DSH headless 模型会话。插件不重复实现 Python 业务逻辑。tools/ 只放没有现成 CLI 入口的独立开发或维护脚本。名单按 person_id 去重、赛程按 match_id 去重，动态按本次运行的 id 去重；重复内容冲突时会报错。曼城动态 API 和 Windows/macOS 定时入口已实现；名单、赛程及球员信息等其他实时接口仍未实现。

dsh-dqd-scroll

Установка

README

dqd-scroll

面向用户安装

开发进度与下一步

已完成

第一版使用边界

尚未完成

现在的下一步

开发工作区链接调试

创建并安装 Python 环境

配置球队

初始化 SQLite

球队动态日报

接口验证顺序

项目结构

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