dsh-catgirl-plugin

一个为 DeepSeek Harness 打造的 token 高效人格运行时。

把人格留在界面，把智能留给模型。

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效果示例

用户：帮我写个排序算法

模型（正常输出）：已写入 /tmp/qs.py：原地分区版快速排序，6 组测试全部 PASS。

你看到的：已写入 /tmp/qs.py：原地分区版快速排序，6 组测试全部 PASS。喵~ (｡･ω･｡)

核心思想

传统做法让 LLM 自己"演猫娘"：几百 token 的长 persona 注入 system prompt，每个请求重复付费，模型输出还变啰嗦。

本插件反其道而行——Persona Virtualization：

• 会话日志保存原文，模型上下文零污染
• 猫娘风味 0 LLM Token，全部本地渲染
• 工具 schema 裁剪：25 → 8 个，省下每请求数千 token

实测结果

真实 DeepSeek API 实测（2026-08-14）：首个请求新输入 -67%，稳态缓存命中 -66%，质量无退化。

质量对比

5 类任务实测（编码 / Web 搜索 / 文件搜索 / 纯问答 / Subagent）：质量无退化，模型自适应（web 任务用 curl 绕过、subagent 任务直接回答）。

退化边界：需要专用工具的任务（subagent 并行、skill 调用）——模型会改变策略。enable_tool 渐进式披露解决：

模型：enable_tool("subagent") → 工具已解锁
模型：subagent × 2（并行委派）→ 子代理完成 → 汇总

实测：模型识别到 subagent 缺失 → 调用 enable_tool → 并行派发两个子代理 → 正确汇总。能力完整恢复，父 agent 的工具 schema 在解锁前保持最小（省 ~2,000 token/请求）。

如果请求解锁的工具未安装在当前 profile，enable_tool 会返回不可用提示并保留原白名单，会话可以继续正常解锁其他工具。

快速开始

# 从 npm 下载安装
dsh plugin --profile demo add dsh-catgirl-plugin

然后加入 profile patch：

- insert:
    - id: catgirl-lite
      name: dsh-catgirl-plugin/catgirl-lite
      config:
        persona: 'Be concise, friendly, and natural.'
    - id: neko-renderer
      name: dsh-catgirl-plugin/neko-renderer
    - id: catgirl-economy
      name: dsh-catgirl-plugin/catgirl-economy
      config:
        profile: coding

Web UI 渲染（可选）：安装 dsh-catgirl-plugin-client 并加入 profile patch：

- insert:
    - id: neko-renderer-client
      name: dsh-catgirl-plugin-client

插件家族

工具档位

allow 设置后会覆盖档位，包括显式空列表；escalatable 可自定义允许按需解锁的工具。插件会过滤当前 profile 中未安装的初始工具，避免启动失败。

后续方向

• Reasoning Router 需要先建立跨模型质量基线，不默认自动开启
• 按任务类型预判工具档位，保留显式配置作为回退
• 把 agent 生命周期映射为更完整的 Web UI 状态

已知限制

• headless 一次性进程不等待后台 subagent：run_in_background: true 的子代理在父进程退出时被终止（headless 应用限制，Web UI 无此问题）；同步模式完整可用
• nya 工具输出随机（Math.random()），不适合快照测试
• 人设文案为中文单语：INTENSITY_TEXT 在 index.js，可自行修改或通过 traits 扩展

开发

npm ci && npm test && npm run pack:check
npm ci --prefix client
npm run --prefix client typecheck
npm run --prefix client build
npm run --prefix client pack:check

真实 Loader 组合测试通过环境变量指向已构建的 Harness：

DSH_HARNESS_PATH=/path/to/deepseek-harness npm run test:composition

质量实验会将 usage、输出、overlay 和机器可读元数据写入同一目录：

DSH_BIN=/path/to/dsh BENCHMARK_OUTPUT_DIR=/tmp/bench \
  npm run test:quality -- quicksort lite "写快速排序并运行测试"

overlays/ 使用 npm 包路径，不包含个人机器绝对路径。根包与客户端保持同版本；显式推送 v* tag 时，Release workflow 才会发布 npm 包并创建 GitHub Release。首次发布前需在仓库中配置 NPM_TOKEN Secret。

License

MIT