这是什么

鲸伴 = MineContext 的「理解」 × 鲸鱼娘的「陪伴」。

她是一个独立的 Windows 桌面应用：一条透明置顶的鲸鱼桌宠待在屏幕角落，可以拖拽、摸头、投喂； 背后的上下文引擎周期性地「看」屏幕（画面有变化时才分析），用云端多模态模型理解你正在做什么， 据此切换状态、主动关心，并能回答「我刚才在干嘛」「今天做了什么」。

她默认安静：不漫游、不刷屏、工作时不插嘴；所有数据只存在应用自己的文件夹里。

她能做什么

• 🐋 陪伴：原地待机小动作（喝咖啡/伸懒腰/摸鱼，每 45–110 秒一次）、偶尔轻轻起伏一下、摸头/戳肚子/戳尾巴、三连击彩蛋、右键菜单（让她说一句/投喂/夸夸/今日摘要/看日历）、拖拽惯性甩动、3 分钟无互动原地打盹。
• ⚡ 轻量：待机不做常驻 60fps 动画（那是透明置顶窗口空转的大头），实测空转 CPU ≈1%（24 核本机，改前 28–64%）；只有拖拽甩动、走动开启时才逐帧。
• 👀 理解：周期截屏 → 感知哈希去重 → 云端多模态理解；姿势跟着内容走——写代码→调试、开会→会议、部署→发布，同组内按 4 分钟缓慢轮换；屏幕报错→沮丧反应、任务完成→庆祝。
• 💬 交流：台词（摸头/投喂/关怀/报错反应/问候）全部由云端模型结合当下情境现写，内置台词库只在没配 Key / 断网时兜底； 结合分层记忆（对话 / 每日摘要 / 事件明细 / 跨天实体）回答你的问题；问「现在」时会现场截一张图给模型看。
• 🗓️ 回顾：日历热力图（按专注时长五档强度）、单日时间线、按天摘要（过去日期生成一次后缓存）。
• 🛡️ 隐私：不配置模型 Key 时零联网；配置后只有你填写的端点能收到数据（截图只在「画面变化的理解」与「现在类提问」两个时刻发送）；唯一网络出口在代码层做了白名单校验。

和 DeepSeek Harness（DSH）的关系

仓库里的 packages/dsh-bridge 是一个真的 DSH 插件（dsh.bundle + cordis.patch.yml + 宿主侧 apply(ctx)）， 装上之后 DSH 会把 agent 的真实状态（思考 / 在跑哪个工具 / 报错 / 回合结束 / 等你在界面上点确认） 通过 127.0.0.1 推给桌面上的鲸伴——她就不用靠截屏猜了。DSH 没开时鲸伴照常用，两者互不依赖。

dsh plugin --profile web add dsh-whalepal-bridge
# 或从本仓库直接装：dsh plugin --profile web add github:Jessie-1939/whalepal#path:/packages/dsh-bridge

插件只往回环地址发（非回环地址一律拒绝）、不读消息内容、无遥测；鲸伴侧在 设置 → 陪伴 → 「DSH 桥接」里可随时关闭。

让 AI 帮你装（把下面这段直接丢给你的 agent）

把 https://github.com/Jessie-1939/whalepal 里的 packages/dsh-bridge 子包装成 DSH 插件：

1. 找到 DSH profile 目录（默认 ~/.dsh/profiles/web）；
2. 在该目录执行 pnpm add "github:Jessie-1939/whalepal#path:/packages/dsh-bridge"；
3. 确认该目录 package.json 的 dsh.profile.bundles 里出现 dsh-whalepal-bridge （没有的话再跑一次 dsh plugin --profile web ls 触发对账）；
4. 用 dsh --profile web --dump-config 确认配置树里有 whalepal-bridge，然后重启 dsh web。

⚠️ 注意：这是一个 monorepo，要装的是 packages/dsh-bridge 子包，不是仓库根目录的 Electron 应用； Windows 下不要用官方 dsh plugin add 直接传带空格的本地路径（CLI 转发给 pnpm 时会被拆成两个包），用上面的 git 规格最稳。

截图

陪伴设置	活动日历

主动搭话（手动触发）	隐私与记忆体积

快速开始

git clone https://github.com/Jessie-1939/whalepal.git
cd whalepal
npm install
npm start          # 或者：装完依赖后直接双击 启动鲸伴.vbs（无命令行窗口）

开箱即用：立绘素材（60+ 张）随仓库提交，无需额外下载；不填 API Key 也能完整运行（基础感知 / 关怀 / 日历 / 模板问答），填了 Key 才启用云端理解。

需要 Node.js 20+（建议 22 LTS）。想验证依赖装好了没：npm test（应输出 80+ 个用例全过）。 Windows 想要桌面图标和开机自启：powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/create-desktop-shortcut.ps1。

配置云端模型

设置 → 云端模型，内置预设一键切换（模型分析全部在云端完成，本应用不运行本地模型）：

API Key 只保存在本机 data/config.json（被 git 忽略，界面不回显）。用量记账在 data/usage.json： 按天记录调用次数与 token（输入 / 输出 / 缓存命中），设置页「数据」与「云端模型」都能看到—— 想换更便宜的模型时，先看这里再决定。

隐私承诺（硬保证）

1. 所有数据只落在 <应用目录>/data/：配置、事件、摘要、对话、养成、截图、缓存、日志——不写系统图片 / 文档 / AppData。
2. 不配置 Key 时零联网：截屏、去重、基础感知、关怀、日历、模板问答全部本地完成。
3. 唯一网络出口 = 你填写的那一个模型端点：代码层白名单（src/main/context/net.js），任何第三方地址的请求直接拒绝；Chromium 后台联网 / 组件更新 / 崩溃上报已关闭；无遥测、无自动更新。

推送前自检：npm run privacy（扫描当前文件 + 全部提交历史中的密钥 / 个人路径 / 专属域名）。细节见 docs/11-隐私与数据流.md。

上下文是怎么设计的

• 长期记忆是文本：L0 对话 → L1 每日摘要 → L2 事件明细（含驻留时长）；可检索、可再压缩、召回便宜。
• 跨天实体记忆：最近 7 天的项目 / 文件 / 主题由本地事件现算（不额外落盘），所以她答得出"你最近一直在做什么"。
• 她会开口：每次理解屏幕后的观察会按节流说出来（工作中 8 分钟、其余 3 分钟一条），右键还可「让她说一句」。
• 像素只是原料：只在「周期理解」与「现在类提问」两个时刻进入模型；默认仅保留最新一张截图。
• 一次理解吃干榨净：每条事件含 detail（具体在做什么）+ entities（项目/文件名/关键词）+ topics，而不是几个字； 截图之外还会附上一段无障碍树文本摘录（本机只读、不是 OCR、可关）作为精确文本提示。
• 实测基准（本机）：一张 1280×720 截图 ≈ 87–136 KB，一条事件 ≈ 323 B——按事件留存图片的代价约 124 MB/月，而文本记忆约 3 MB/月。

完整调研与决策（含 screenpipe / OpenAdapt / MineContext / OpenViking 对照）见 docs/10-上下文设计.md 与 docs/12-记忆介质决策.md。

技术栈与结构

Electron 37 · 原生 JS 渲染（无构建链）· 纯函数状态机 · JSONL/JSON 本地存储 · node:test · 云端 OpenAI 兼容多模态接口（百炼 / 豆包 / OpenAI / 自定义）。

src/
├─ main/            主进程：窗口/托盘/IPC + context/（截屏、去重、分析、存储、关怀、问答、主动搭话）
├─ preload/         contextBridge 白名单
└─ renderer/
   ├─ core/         纯函数状态机、台词库、姿势映射（可单测）
   ├─ pet/          桌宠窗口 + assets/poses/<姿势>/ 立绘（12 个姿势组，60+ 张）
   └─ settings/     设置面板（Apple Liquid Glass 风格）

开发与测试

npm test        # 52 项单元测试（状态机 / 感知哈希 / 分类器 / 姿势映射 / 日历 / 隐私出口）
npm run check   # 全量语法检查
npm run privacy # 推送前隐私审计（当前文件 + 全部历史）
npm run gif     # 由 data/gif-frames/ 的连续帧生成 README 动图
npm run dist    # 打包：dist/ 下产出 zip（绿色单文件夹）与 NSIS 安装包

自检开关（开发用）： WHALEPAL_SMOKE=1（跑一次完整感知链路后退出）、 WHALEPAL_DEBUG_CAPTURE=1（打印窗口坐标并抓取桌宠/设置窗口）、 WHALEPAL_DEBUG_PROACTIVE=1（立即执行一次主动搭话判断）、 WHALEPAL_DEBUG_FRAMES=16（连续抓帧，供 npm run gif 使用）。

文档索引

变更记录见 CHANGELOG.md。

路线图

• 🔊 语音陪伴（TTS/STT；参考 dsh-whale-pet 的语音播报思路）
• 🎞️ WebM 动画管线（95 个透明动画已调研，见 docs/04）
• 🖼️ 可选「关键帧存档」（1 张/小时、上限 200 张、默认关闭，见 docs/12）
• 🖥️ 多显示器支持改进、开机自启细化

致谢与许可

参考项目与署名见 NOTICE：MineContext（Apache-2.0，上下文管线/去重窗口/日历热力图思路）、 dsh-whale-musume（MIT，立绘素材与桌宠交互设计参考）、dsh-whale-pet ×2 与 dsh-maid-whale-suite（双形态/皮肤参考）。

本项目以 MIT License 开源；立绘素材按来源项目许可（MIT）使用并署名。