DeepSeekHarness-community-index:r/DeepSeek 社区情绪仪表盘

前言

DeepSeek Harness (DSH) 生态强调“一切皆插件”。当开发者需要监控社区情绪或观察特定社区的舆论风向时,通常需要自行编写爬虫与可视化脚本。DeepSeekHarness-community-index 旨在通过插件化的方式,直接在 DSH 环境中展示 r/DeepSeek 社区的情绪指标。

该插件由 RiRi9909 维护,采用 MIT 许可证。它注册了一个名为“Sentiment Cockpit”的面板,为开发者提供一个实时、可视化的情绪监控入口。

核心功能

该插件主要提供以下能力:

  • Sentiment Cockpit 面板:在 DSH 设置面板中注册一个“Sentiment Cockpit”区域,实时展示 r/DeepSeek 社区的 DSI 乐观指数(0–100)和愤怒指数。
  • 桌面小组件(macOS):支持 macOS 原生无边框浮动窗口,包含迷你(Mini)和全屏(Full)两种状态。默认启动为迷你胶囊样式,点击可展开为仪表盘。
  • 数据刷新与容错:数据管道默认每 60 分钟自动刷新一次。当管道运行失败或缓存损坏时,会自动回退到内置的快照文件,确保面板不会显示空白。
  • 零构建授权:纯 JavaScript 实现,不包含构建脚本。从 Git 安装无需 allowBuilds 授权。

安装与启用

推荐通过 Git 仓库安装。在终端中执行以下命令即可添加该插件:

dsh plugin --profile web add github:RiRi9909/DeepSeekHarness-community-index

安装完成后,重启 DeepSeek Harness。在设置菜单中即可找到“Sentiment Cockpit”区域。

使用方法

  1. 查看面板:打开 Settings → Sentiment Cockpit。面板会自动获取最新数据,并显示当前的 DSI 指数、愤怒指数及最后更新时间。
  2. 手动刷新:点击面板上的“Refresh”按钮,可立即重新运行数据管道(刷新耗时约 1–20 分钟)。
  3. 查看快照:点击“Open in new tab”按钮,可在浏览器中打开一个独立的 HTML 快照文件。
  4. 配置刷新频率:在 sentiment-cockpit 设置命名空间中,可调整 intervalMinutes(默认 60 分钟,范围 10–1440 分钟)。

配置说明

桌面小组件的配置位于 sentiment-cockpit 设置命名空间下:

  • desktopEnabled:是否在 DSH 启动时自动打开桌面小组件(默认 false)。
  • desktopMode:窗口层级模式。"desktop" 表示固定在桌面层(普通窗口覆盖其上);"floating" 表示始终置顶。
  • desktopScale:窗口缩放比例(0.7–1.6)。
  • desktopX / desktopY:窗口坐标位置。设置为负数时(默认 -1)将自动放置在屏幕右下角。

重启 DSH 后配置生效。小组件位置和状态在重启后会自动恢复,但每次启动仍默认进入迷你状态。

依赖与维护

插件依赖 DSH 的共享运行时环境:

  • Host 依赖:@deepseek-ai/cordis、@deepseek-ai/dsh-settings、@deepseek-ai/dsh-typert-protocol、schemastery。
  • Client 依赖:react、dsh-client-runtime、dsh-client-connection、dsh-client-locale、dsh-client-ui-slots。

数据管道仅依赖系统 Python3 及其标准库,无需额外安装第三方包。如需手动更新数据快照,可运行以下命令:

python3 lib/pipeline/run_pipeline.py --out ~/.dsh/storages/dsh-sentiment-cockpit

注意事项

  • 权限安全:插件以当前 DSH 进程的权限运行。安装前建议检查源码与许可证。
  • 系统依赖:桌面小组件依赖 assets/desktop 目录下的预编译二进制文件,或本地 swiftc 编译。在非 arm64 架构的 Mac 上可能需要自行编译 main.swift。
  • 数据源:数据来源于 Arctic Shift mirror API。

结尾

DeepSeekHarness-community-index 为开发者提供了一个无需离开 DSH 界面即可监控 r/DeepSeek 社区情绪的轻量级方案。其基于 DSI 指标的加权模型和对本地快照的回退机制,保证了数据的可观测性与稳定性。

GitHub 仓库

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