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Nagi-ovo
Enhancement suite for Gemini, AI Studio, Claude & ChatGPT — plus a prompt manager for any websites, DeepSeek Harness included. / 面向 Gemini、AI Studio、Claude 与 ChatGPT 的增强套件;其中的提示词管理器可用于任意网站,如 DeepSeek Harness。
PROJECT TOPICS
INSTALL REFERENCE
dsh plugin --profile web add github:lilith1257/dsh-plugin-qq-groupmate
该命令指向仓库当前默认分支;尚无绑定当前 commit 的完整验证结果。
PROJECT README
仅自用:个人自用项目,按需更新,不承诺兼容性与技术支持。感谢ds老师。
让 DeepSeek Harness 里的 AI 以普通群友的身份住进 QQ 群。
通过 OneBot 11 接协议端,用角色卡定义人设,每个群可以独立切换角色与模型;所有配置都在 dsh 设置页的插件卡片里改,改完即时生效,不用重启。
.help、角色切换、印象管理、提醒、贴纸、天气、塔罗等,命令前缀可配[生图:标签] 就画一张发进群(需要自备 Nai2API 兼容服务,见下文)前置:dsh 已装好,且 PATH 上有 pnpm(dsh plugin 是一层 pnpm 转发器)。
# profile 名按自己用的填:web / desktop / headless
dsh plugin --profile web add github:lilith1257/dsh-plugin-qq-groupmate
装完这个包装声明了 dsh.bundle,dsh 会把它自动并进 profile 的组合层,不需要手改 cordis.patch.yml。重启 dsh 生效。
更新 / 卸载:
dsh plugin --profile web update dsh-plugin-qq-groupmate
dsh plugin --profile web remove dsh-plugin-qq-groupmate
默认是反向 WS:插件在本机 127.0.0.1:3001 监听,协议端连进来。
以 NapCat / SnowLuma 为例,在协议端的网络配置里加一个反向 WebSocket:
ws://127.0.0.1:3001
如果要走正向 WS(插件主动连协议端),在设置页把 mode 改成 forward,并填协议端的 WS 地址。
两边都能配 accessToken,填一致即可;留空表示不校验。
设置页 →「插件」→ QQ 群友。几个常改的:
| 配置 | 说明 |
|---|---|
mode / listenPort / wsUrl |
接入方式与端口 |
defaultCharacter |
默认角色卡的 id |
provider / model |
群聊用哪个模型;也可以给单个群单独指定 |
trigger |
什么时候接话:被 @、前缀、随机概率、冷却、是否响应私聊 |
context |
上下文轮数与字符上限 |
groups |
按群覆盖角色与模型 |
dataDir / charactersDir |
数据目录与角色卡目录 |
角色卡是 JSON,放在 <数据目录>/characters/ 下(默认 ~/.dsh/qq-groupmate/characters/),文件名去掉扩展名就是角色 id。
仓库自带一张示例卡 characters/default.json(角色名「小可」)。刚装完数据目录还是空的,插件会先用随包那张兜底;往数据目录里放了自己的卡之后,就只读数据目录。
支持的字段:
{
"name": "小可",
"aliases": ["小可"],
"persona": "你是谁、怎么说话",
"personality": "性格",
"background": "背景与偏好",
"speakingStyle": "说话风格",
"scenario": "所处场景",
"greeting": "第一句问候",
"exampleDialogues": ["群友: 在吗\n小可: 在的"],
"extraPrompt": "额外规则",
"provider": "可选,覆盖模型服务商",
"model": "可选,覆盖模型"
}
SillyTavern V2 卡片({"spec":"chara_card_v2","data":{...}})也能直接丢进去。
生图默认关。要用的话需要自己准备一个 Nai2API 兼容的出图服务,然后在设置页里填:
imageGen.baseUrl):你的出图服务地址,例如 https://your-hostimageGen.token):该服务的 token另有一条「网页引擎」路线:用无头浏览器驱动一个线上生图页面,让它自己拼参数出图。要启用得在配置里加上 imageGen.pageUrl(生图页面地址)——留空就等于关闭网页引擎,只走直连接口。
回复可以顺带发一条 QQ 语音:本地 GPT-SoVITS(api_v2 格式接口)合成,合成失败只影响语音,文字照常发。
voice.endpoint(默认 http://127.0.0.1:9880/tts),参考音放 voice.refsDir(默认 <数据目录>/voice/refs)voice.japaneseEndpoint(默认 http://127.0.0.1:9881/tts),参考音放 voice.japaneseRefsDirvoice.language = auto(默认,回复里出现假名就走日文音色)/ zh / javoice(与 voice/jp),也就是 …/data/LilithTextInjector/voice 这种部署结构,装好运行时就能直接用calm-reference.wav、excited-reference.wav、wronged-reference.wav、sleepy-reference.wav(日文另加 calm-aux-reference.wav)voice.autoStart 打开且端点是本机回环时,插件会按语言各自拉起一次本地服务(先试随包宿主,宿主起不来就改用运行时的 venv 直接跑 api_v2.py,配置按语言选 zh / ja 的 cuda / cpu 配置)上游(DeepSeek 官方、中转站)按请求前缀做上下文缓存:前缀里改一个字,它后面的全部内容都要重新计费。群聊一轮动辄几万 token 的历史,前缀一抖就是整段 miss——后台看到的缓存命中率会趋近于零。
所以提示词被拆成两半:
历史裁剪同样是块状的(一次至少丢 16 条),不是每来一条就滑一格:滑动窗口会让前缀每轮都漂移。
记忆本身也必须有上限:长期记忆按金字塔合并(每 mergeCount 条并成一条,最高层封顶 8 条、每条目标 1200 字,越久远越浓缩),进提示词的部分再受条数与字数预算约束(先放最高层的浓缩记忆,剩下的预算才给最近的细节)——只取最近的会把老记忆的骨架丢掉。
打开调试日志时,每轮会打一条 缓存前缀 system=xxxxxxxx(1250 字)消息=… 条 上下文块=… 字 首条=…:同一角色同一群里 system 指纹应当每轮完全相同,变了就说明有动态内容被塞回了系统提示;「上下文块」的字数应当稳定在几千到一万多,写成几十万就说明某类累积数据又失控了。
默认 $DSH_HOME/qq-groupmate(DSH_HOME 没设就是 ~/.dsh)。里面有:
characters/ 角色卡state.json 群配置与运行状态qq-groupmate.log 运行日志tarot/cards/ 塔罗卡面(没有就用随包那份)lib/ host 半(运行时 JS,Node 直接跑)
client.js 浏览器半(设置页卡片)
rphub/qq-bridge.js 网页引擎注入用的桥接脚本
characters/ 随包示例角色卡
assets/tarot-cards/ 塔罗卡面
knowledge/ 可选的群内答疑知识库(默认关)
cordis.patch.yml 组合包补丁(默认配置)
这个仓库发布的是运行时产物,lib/*.js 就是实际跑的代码,不是压缩过的 bundle,可以直接读、直接改。
MIT。随包的 knowledge/rp-hub-faq.md 是 Roleplay Hub(RP-Hub)1.9.3 的衍生整理,按 CC BY-NC 4.0 授权,详见该文件头部。
CLASSIFICATION EVIDENCE
系统优先读取 GitHub Topics,再与站内分类词典和词根规则比对。当前命中: chatbot、qq。