前言¶

DeepSeek Harness（命令名 dsh）是 DeepSeek AI 开源的智能体运行时，目前仍是开发者预览。它的核心理念是「一切皆插件」：模型、工具、技能、会话、沙箱和界面都可以用插件替换或组合。社区里还有一份独立的插件目录站点 deepseek-harness-plugin.com，它和 DeepSeek / 幻方没有官方从属关系，收录的是带安装命令、许可证和源码链接的社区仓库。

日常用法里，模型多半在写代码、改配置、跑工具。想直观看某个模型「会不会想清楚下一步」，五子棋是一个现成的棋盘：规则短、胜负明确，每一步都要在 15×15 的交叉点上给出坐标。dsh-gomoku 把这盘棋嵌进 DSH 网页的会话视图：你可以自己执黑或执白，也可以让两个已配置的模型对局，对比谁更守规则、谁更会防守。

本文按插件目录页、GitHub 仓库 README / package.json / cordis.patch.yml / 客户端源码，以及 DeepSeek Harness 官方仓库交叉核对后整理。目录页收录于 2026-08-11，仓库最近一次推送是 2026-08-15。

这是什么¶

dsh-gomoku 是一款面向 DeepSeek Harness 网页界面 的工具与能力插件，由 omdsh-dev 维护，源码在 omdsh-dev/dsh-gomoku。npm 包名是 @yejiming/dsh-gomoku，当前版本 0.0.1，许可证 MIT，主要语言 TypeScript。核实当日 GitHub 与目录页都显示 13 星。

它解决的是一件很具体的事：在 DSH 里开一盘 15×15 的自由式五子棋，让当前配置好的模型按 JSON 坐标落子。仓库 README 写明：这里没有搜索算法，也没有启发式剪枝，每一步都来自大模型自己的推理。棋局状态和胜负判定在浏览器端；服务端只仲裁 AI 落子，非法回复会被拒绝，不会把棋盘写坏。

package.json 里 dshClient.platform 为 web，依赖 @deepseek-ai/dsh-host-webserver 的 webServer 服务。README 要求 dsh ≥ 0.1.0-rc.6；更早版本没有该服务，插件行会一直处于 pending。

核心功能¶

对照 README「主要功能」和客户端 src/client/index.ts、locales.ts，已核实的能力如下。

1、三种对弈模式。棋盘下方可选「执黑先手」「执白后发」「双 AI 对弈」。规则是 15×15 无禁手：双三、双四、长连都合法，任意方向连续五子及以上即胜；棋盘下满且无人成五则为和棋。

2、黑白双方分开设模型和思考档位。两侧面板可分别选模型，思考档位为 Off / High / Max，互不影响。模型不声明支持所选档位时，服务端回落到该模型自己的默认档位，请求不会因此失败。

3、思考过程分侧展示。黑、白两方的推理记录列在棋盘左右两侧，默认折叠，点某一手可展开完整推理文本。

4、暂停后可手动接管。棋盘下方「新开局」右侧是「暂停」；暂停期间你可以为黑白双方轮流落子，没有步数限制，再点「继续」后 AI 恢复思考。

5、系统提示词可分别编辑。默认提示词里写了无禁手规则、活二 / 活三 / 冲四等术语、落子前的检查顺序，以及必须返回的 JSON。改过的文本会原样当作该方的系统提示词发出；两侧都可以一键恢复默认。

6、关掉标签页不会中断对局。客户端把棋局放在浏览器端 store 里，切换或关闭棋盘视图既不会重置棋局，也不会打断正在进行的 AI 思考。源码把界面注册为会话视图标签页，中文标签是「五子棋」，排在 Trajectory 右侧。

7、瞬时失败会自动重试。流式响应中断（连接断开、限流等）会在尝试预算内重试。配置项 maxMoveAttempts 默认 3，最后一次尝试会附带纠正反馈。

单次落子的端到端超时，浏览器端固定发送 3000000 毫秒（3000 秒）；输出 token 上限固定发送 32000。这两个值不在界面上暴露。落子请求是独立的辅助调用，不写入 Agent 会话日志。

安装与启用¶

目录页给出的安装命令如下，在 DeepSeek Harness 终端里运行即可：

dsh plugin add github:omdsh-dev/dsh-gomoku

需要可复现安装时，按目录页的写法固定 commit 哈希。核实当日仓库 main 最新提交是 5b27af9808f5bd8f2d753dfdf6157d86a54a4947：

dsh plugin add github:omdsh-dev/dsh-gomoku#5b27af9808f5bd8f2d753dfdf6157d86a54a4947

仓库 README 另外给出了带 profile 的三种装法，构建产物 lib/ 已提交进仓库，安装时不需要本地构建，也不需要在 profile 的 pnpm-workspace.yaml 里配置 allowBuilds。

从 npm 安装（README 标为推荐）：

dsh plugin --profile demo add @yejiming/dsh-gomoku

从 GitHub 源码安装（与目录页同一仓库，只是显式指定了 profile）：

dsh plugin --profile demo add github:omdsh-dev/dsh-gomoku

从本地 checkout 或 tarball 安装：

dsh plugin --profile demo add .
pnpm pack
dsh plugin --profile demo add ./yejiming-dsh-gomoku-0.0.1.tgz

首次使用 dsh plugin 会初始化该 profile，并把 @deepseek-ai/dsh-base 作为第一层组合包。安装后先检查配置层，再启动：

dsh --profile demo --dump-config
dsh --profile demo

--dump-config 的输出里应出现 gomoku 层（cordis.patch.yml 插入的 id 就是 gomoku）。若 pnpm 提示 peer 依赖警告，README 写明可以忽略：所需服务由宿主 dsh 在运行时提供。

移除时用 npm 包名：

dsh plugin --profile demo remove @yejiming/dsh-gomoku

这条命令会同时去掉依赖和对应层。

典型用法¶

下面按 README 和客户端文案，走一遍从打开棋盘到看完一局的操作。前提是网页界面已经启动，并且至少配置好了一个可用模型。

1、打开「五子棋」标签。安装成功后，会话视图里 Trajectory 右侧会出现「五子棋」。点进去就是 15×15 棋盘，左右两侧是黑、白 AI 的设置、思考记录和提示词面板。

2、选对弈模式。要自己下棋，选「执黑先手」或「执白后发」；要看两个模型比棋力，选「双 AI 对弈」。模式切换按钮在棋盘下方，和「新开局」在一起。

3、给双方指定模型和思考档位。双 AI 对局时，两侧可以选不同模型，例如一方 Off、另一方 High，用来观察思考档位对落子质量的影响。人机对局时，对面那一侧的模型就是你的对手。

4、开始落子或旁观。人机模式下在空交叉点落子；双 AI 模式下你只旁观。模型每次只应返回一个 JSON 对象，例如合法落子是 {"move": [row, col]}，坐标是 0 到 14 的整数，目标交叉点必须为空。和棋返回 {"draw": true}。带解释文字的回复会被当成非法输出，服务端拒绝后进入纠正重试。

5、需要插手时点「暂停」。暂停后状态会变成「已暂停 · 手动对弈中」，你可以为双方落子，用来摆一个指定局面，或在模型走出明显漏防时改一手。点「继续」后 AI 从当前局面接着想。

6、对照思考记录改提示词。某一步明显漏了活三或冲四，可以展开该手的推理文本，再在对应一侧的提示词面板里改规则或加案例，点保存后下一手生效。不想保留改动，用「恢复默认」。

关掉标签去做别的事，棋局仍在浏览器端 store 里。再打开「五子棋」，对局和后台思考会接上，而不是重开一盘。要点「新开局」才会重置。

适用场景与注意事项¶

适合这几类用法：

• 已经在用 DSH 网页界面，想用一盘规则短、结果硬的棋，观察某个模型的推理是否守得住「先赢后防」。
• 手里有两个以上模型（或同一模型的不同思考档位），想让它们在同一套提示词下对局，比较漏防、重复非法坐标、无故认和等情况。
• 在调系统提示词：默认提示词本身就是一份带术语和 Few-shot 的落子说明，改完立刻能在棋盘上看到下一手有没有变。

使用前需要知道这些边界。

插件以当前 dsh 进程的权限运行，安装时可能执行代码。装之前应检查 源码仓库 和 MIT 许可证；需要可复现安装时固定 commit 哈希。社区目录不是 DeepSeek 官方应用商店。

它只挂在网页界面，不适用于纯 headless 流程。dsh 低于 0.1.0-rc.6 时不要指望它能起来。

每一步 AI 落子都是一次独立的模型调用，和当前 Agent 对话不共享前缀，也不进会话日志。双 AI 对局时双方轮流请求，耗时和费用都会上去；思考档位高于 Off 时，思考 token 计入同一份输出预算。浏览器端把超时放到 3000 秒、输出上限放到 32000，是因为推理模型会把思考算进输出。即便如此，截断后如果 JSON 不完整，仍会记一次失败并重试。

规则是自由式无禁手，不是职业比赛常用的禁手规则。用它评估的是模型在这份默认（或你改过的）提示词下的落子，不是传统引擎意义上的棋力。仓库 README 也没有给出任何对局胜率或「某模型更强」的数据，双 AI 对局的结果只对应当次模型和提示词。

小结¶

dsh-gomoku 把一盘 15×15 无禁手五子棋嵌进 DSH 网页会话视图：人机、双 AI、分侧提示词和暂停接管都在同一块棋盘上。落子靠模型自己推理，服务端只拦非法回复。目录页安装命令是 dsh plugin add github:omdsh-dev/dsh-gomoku；README 推荐的 npm 包名是 @yejiming/dsh-gomoku。要求 dsh ≥ 0.1.0-rc.6，许可证 MIT。

目录页：https://deepseek-harness-plugin.com/zh-CN/plugins/dsh-gomoku/

GitHub：https://github.com/omdsh-dev/dsh-gomoku