前言¶

DeepSeek Harness（命令名 dsh）是 DeepSeek AI 開源的智能體運行時，目前仍是開發者預覽。它的核心理念是「一切皆插件」：模型、工具、技能、會話、沙箱和界面都可以用插件替換或組合。社區裏還有一份獨立的插件目錄站點 deepseek-harness-plugin.com，它和 DeepSeek / 幻方沒有官方從屬關係，收錄的是帶安裝命令、許可證和源碼鏈接的社區倉庫。

日常用法裏，模型多半在寫代碼、改配置、跑工具。想直觀看某個模型「會不會想清楚下一步」，五子棋是一個現成的棋盤：規則短、勝負明確，每一步都要在 15×15 的交叉點上給出座標。dsh-gomoku 把這盤棋嵌進 DSH 網頁的會話視圖：你可以自己執黑或執白，也可以讓兩個已配置的模型對局，對比誰更守規則、誰更會防守。

本文按插件目錄頁、GitHub 倉庫 README / package.json / cordis.patch.yml / 客戶端源碼，以及 DeepSeek Harness 官方倉庫交叉覈對後整理。目錄頁收錄於 2026-08-11，倉庫最近一次推送是 2026-08-15。

這是什麼¶

dsh-gomoku 是一款面向 DeepSeek Harness 網頁界面 的工具與能力插件，由 omdsh-dev 維護，源碼在 omdsh-dev/dsh-gomoku。npm 包名是 @yejiming/dsh-gomoku，當前版本 0.0.1，許可證 MIT，主要語言 TypeScript。覈實當日 GitHub 與目錄頁都顯示 13 星。

它解決的是一件很具體的事：在 DSH 裏開一盤 15×15 的自由式五子棋，讓當前配置好的模型按 JSON 座標落子。倉庫 README 寫明：這裏沒有搜索算法，也沒有啓發式剪枝，每一步都來自大模型自己的推理。棋局狀態和勝負判定在瀏覽器端；服務端只仲裁 AI 落子，非法回覆會被拒絕，不會把棋盤寫壞。

package.json 裏 dshClient.platform 爲 web，依賴 @deepseek-ai/dsh-host-webserver 的 webServer 服務。README 要求 dsh ≥ 0.1.0-rc.6；更早版本沒有該服務，插件行會一直處於 pending。

核心功能¶

對照 README「主要功能」和客戶端 src/client/index.ts、locales.ts，已覈實的能力如下。

1、三種對弈模式。棋盤下方可選「執黑先手」「執白後發」「雙 AI 對弈」。規則是 15×15 無禁手：雙三、雙四、長連都合法，任意方向連續五子及以上即勝；棋盤下滿且無人成五則爲和棋。

2、黑白雙方分開設模型和思考檔位。兩側面板可分別選模型，思考檔位爲 Off / High / Max，互不影響。模型不聲明支持所選檔位時，服務端回落到該模型自己的默認檔位，請求不會因此失敗。

3、思考過程分側展示。黑、白兩方的推理記錄列在棋盤左右兩側，默認摺疊，點某一手可展開完整推理文本。

4、暫停後可手動接管。棋盤下方「新開局」右側是「暫停」；暫停期間你可以爲黑白雙方輪流落子，沒有步數限制，再點「繼續」後 AI 恢復思考。

5、系統提示詞可分別編輯。默認提示詞裏寫了無禁手規則、活二 / 活三 / 衝四等術語、落子前的檢查順序，以及必須返回的 JSON。改過的文本會原樣當作該方的系統提示詞發出；兩側都可以一鍵恢復默認。

6、關掉標籤頁不會中斷對局。客戶端把棋局放在瀏覽器端 store 裏，切換或關閉棋盤視圖既不會重置棋局，也不會打斷正在進行的 AI 思考。源碼把界面註冊爲會話視圖標籤頁，中文標籤是「五子棋」，排在 Trajectory 右側。

7、瞬時失敗會自動重試。流式響應中斷（連接斷開、限流等）會在嘗試預算內重試。配置項 maxMoveAttempts 默認 3，最後一次嘗試會附帶糾正反饋。

單次落子的端到端超時，瀏覽器端固定發送 3000000 毫秒（3000 秒）；輸出 token 上限固定發送 32000。這兩個值不在界面上暴露。落子請求是獨立的輔助調用，不寫入 Agent 會話日誌。

安裝與啓用¶

目錄頁給出的安裝命令如下，在 DeepSeek Harness 終端裏運行即可：

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

需要可復現安裝時，按目錄頁的寫法固定 commit 哈希。覈實當日倉庫 main 最新提交是 5b27af9808f5bd8f2d753dfdf6157d86a54a4947：

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

倉庫 README 另外給出了帶 profile 的三種裝法，構建產物 lib/ 已提交進倉庫，安裝時不需要本地構建，也不需要在 profile 的 pnpm-workspace.yaml 裏配置 allowBuilds。

從 npm 安裝（README 標爲推薦）：

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

從 GitHub 源碼安裝（與目錄頁同一倉庫，只是顯式指定了 profile）：

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

從本地 checkout 或 tarball 安裝：

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 會初始化該 profile，並把 @deepseek-ai/dsh-base 作爲第一層組合包。安裝後先檢查配置層，再啓動：

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

--dump-config 的輸出裏應出現 gomoku 層（cordis.patch.yml 插入的 id 就是 gomoku）。若 pnpm 提示 peer 依賴警告，README 寫明可以忽略：所需服務由宿主 dsh 在運行時提供。

移除時用 npm 包名：

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

這條命令會同時去掉依賴和對應層。

典型用法¶

下面按 README 和客戶端文案，走一遍從打開棋盤到看完一局的操作。前提是網頁界面已經啓動，並且至少配置好了一個可用模型。

1、打開「五子棋」標籤。安裝成功後，會話視圖裏 Trajectory 右側會出現「五子棋」。點進去就是 15×15 棋盤，左右兩側是黑、白 AI 的設置、思考記錄和提示詞面板。

2、選對弈模式。要自己下棋，選「執黑先手」或「執白後發」；要看兩個模型比棋力，選「雙 AI 對弈」。模式切換按鈕在棋盤下方，和「新開局」在一起。

3、給雙方指定模型和思考檔位。雙 AI 對局時，兩側可以選不同模型，例如一方 Off、另一方 High，用來觀察思考檔位對落子質量的影響。人機對局時，對面那一側的模型就是你的對手。

4、開始落子或旁觀。人機模式下在空交叉點落子；雙 AI 模式下你只旁觀。模型每次只應返回一個 JSON 對象，例如合法落子是 {"move": [row, col]}，座標是 0 到 14 的整數，目標交叉點必須爲空。和棋返回 {"draw": true}。帶解釋文字的回覆會被當成非法輸出，服務端拒絕後進入糾正重試。

5、需要插手時點「暫停」。暫停後狀態會變成「已暫停 · 手動對弈中」，你可以爲雙方落子，用來擺一個指定局面，或在模型走出明顯漏防時改一手。點「繼續」後 AI 從當前局面接着想。

6、對照思考記錄改提示詞。某一步明顯漏了活三或衝四，可以展開該手的推理文本，再在對應一側的提示詞面板裏改規則或加案例，點保存後下一手生效。不想保留改動，用「恢復默認」。

關掉標籤去做別的事，棋局仍在瀏覽器端 store 裏。再打開「五子棋」，對局和後臺思考會接上，而不是重開一盤。要點「新開局」纔會重置。

適用場景與注意事項¶

適合這幾類用法：

• 已經在用 DSH 網頁界面，想用一盤規則短、結果硬的棋，觀察某個模型的推理是否守得住「先贏後防」。
• 手裏有兩個以上模型（或同一模型的不同思考檔位），想讓它們在同一套提示詞下對局，比較漏防、重複非法座標、無故認和等情況。
• 在調系統提示詞：默認提示詞本身就是一份帶術語和 Few-shot 的落子說明，改完立刻能在棋盤上看到下一手有沒有變。

使用前需要知道這些邊界。

插件以當前 dsh 進程的權限運行，安裝時可能執行代碼。裝之前應檢查 源碼倉庫 和 MIT 許可證；需要可復現安裝時固定 commit 哈希。社區目錄不是 DeepSeek 官方應用商店。

它只掛在網頁界面，不適用於純 headless 流程。dsh 低於 0.1.0-rc.6 時不要指望它能起來。

每一步 AI 落子都是一次獨立的模型調用，和當前 Agent 對話不共享前綴，也不進會話日誌。雙 AI 對局時雙方輪流請求，耗時和費用都會上去；思考檔位高於 Off 時，思考 token 計入同一份輸出預算。瀏覽器端把超時放到 3000 秒、輸出上限放到 32000，是因爲推理模型會把思考算進輸出。即便如此，截斷後如果 JSON 不完整，仍會記一次失敗並重試。

規則是自由式無禁手，不是職業比賽常用的禁手規則。用它評估的是模型在這份默認（或你改過的）提示詞下的落子，不是傳統引擎意義上的棋力。倉庫 README 也沒有給出任何對局勝率或「某模型更強」的數據，雙 AI 對局的結果只對應當次模型和提示詞。

小結¶

dsh-gomoku 把一盤 15×15 無禁手五子棋嵌進 DSH 網頁會話視圖：人機、雙 AI、分側提示詞和暫停接管都在同一塊棋盤上。落子靠模型自己推理，服務端只攔非法回覆。目錄頁安裝命令是 dsh plugin add github:omdsh-dev/dsh-gomoku；README 推薦的 npm 包名是 @yejiming/dsh-gomoku。要求 dsh ≥ 0.1.0-rc.6，許可證 MIT。

目錄頁：https://deepseek-harness-plugin.com/zh-CN/plugins/dsh-gomoku/

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