dsh-chess-xq-plugin

DeepSeek Harness（DSH）WebUI 的中国象棋人机对战插件「天界象棋」：阁下执红先手，本天使（AI）执黑。 规则引擎 + 阿尔法-贝塔搜索（带位置估值表），移植自本地早期项目 chess-xq（中国象棋）并接线台词。

功能特性

• 输入框工具行左端「♟ 象棋」小开关打开浮窗面板（标题可拖拽移动，位置记忆：拖到哪下次还在哪）
• 落子记录在棋盘右侧（同一浮窗面板内：棋盘左、落子记录右，最新一手在最上面，走子实时刷新）
• 完整中国象棋规则：走法生成 / 将军 / 将死 / 困毙（和棋）/ 飞将判定，红先黑后
• AI 执黑：alpha-beta 搜索（默认深度 3），AI 思考时面板有转圈提示和「本天使思考中…」
• 莉娅有活台词：开局 / 将军 / 被将军 / 吃子 / 首杀 / 兑子 / 兵过河 / 残局 / 昏招 / 悔棋 / 胜负 / 和棋 各场景随机台词（移植自 chess-xq 的 lines.ts，原 web 版定义了但没接线，本插件接进对局事件）
• 可悔棋（撤回一整轮：阁下 + AI）、保存 / 读取 / 删除存档（localStorage，FEN 格式）
• 设置页可调 AI 难度（1~4 层搜索）

AI 侧工具（模型可用）

对局里本天使说过的台词也会进 host 队列，chess_state 能看到——聊天里她知道自己下棋时说了什么。

安装

# 从源码目录安装
dsh plugin --profile web add <插件目录>

# 或从打包好的 tgz 安装（可移植，不依赖源目录存活）
dsh plugin --profile web add dsh-chess-xq-plugin-0.1.0.tgz

安装后重启 WebUI 生效。dsh 请替换为你安装的 DSH CLI 调用方式。

打包

一键交付（重建 client → 语法自检 → 插件自检 → 打包 → git 提交，做减法）：

# deliver-plugin.mjs 在 dsh-plugin-dev skill 的 scripts/ 下（请替换为你本地的路径）
node <你的 dsh-plugin-dev skill 路径>/scripts/deliver-plugin.mjs dsh-chess-xq [--version x.y.z] [--commit "消息"]

产物 dsh-chess-xq-plugin-<版本>.tgz 输出到你的插件分发目录。

配置

• 持久化到 $DSH_HOME/dsh-chess-xq-config.json（AI 深度），跨重启恢复
• 无 Config schema、无 settings namespace 依赖，安装即用
• 存档在浏览器 localStorage（dsh-chess-xq-saves），换浏览器/清缓存会丢

架构

• Host 半（index.js 入口 + host/）：index.js 只做组装（一次 apply 一份状态 → 注册路由/工具）； host/config.js 配置持久化、host/state.js 可变状态（消息/命令队列 + 对局报告快照）、 host/routes.js 路由 /dsh-chess/*（state / report / cmd / config）、 host/tools.js 三个 AI 工具
• Client 半（client.js 产物 + client/src/ 源码 + client/build.mjs 打包）： types.js（常量）/ engine.js（规则引擎）/ ai.js（alpha-beta + PST）/ lines.js（台词池）/ core.js（共享状态 + 对局状态机 + host 通信）/ board.js（SVG 棋盘）/ panel.js（浮窗面板）/ ui.js（入口开关 + 设置页）/ entry.js（槽位编排）； conversation.input.left 入口开关 + shell.overlay 浮窗面板 + settings.section 难度设置； 1s 轮询拉消息/命令/配置
• 零第三方依赖（host 只用 node 内置模块，client 打包也是 node 内置 fs），无 Config schema，安装即用

开发

DSH client bundle 是单文件直出（无构建步骤、require 无相对路径），所以 client 源码按功能拆到 client/src/，改源码后必须重跑打包生成产物：

node client/build.mjs

刷新页面即生效（client 半热重建）；host 半（host/、index.js）改动需重启 WebUI。

License

MIT