DeepSeekHarness-community-index:r/DeepSeek 社區情緒儀表盤

前言

DeepSeek Harness (DSH) 生態強調“一切皆插件”。當開發者需要監控社區情緒或觀察特定社區的輿論風向時,通常需要自行編寫爬蟲與可視化腳本。DeepSeekHarness-community-index 旨在通過插件化的方式,直接在 DSH 環境中展示 r/DeepSeek 社區的情緒指標。

該插件由 RiRi9909 維護,採用 MIT 許可證。它註冊了一個名爲“Sentiment Cockpit”的面板,爲開發者提供一個實時、可視化的情緒監控入口。

核心功能

該插件主要提供以下能力:

  • Sentiment Cockpit 面板:在 DSH 設置面板中註冊一個“Sentiment Cockpit”區域,實時展示 r/DeepSeek 社區的 DSI 樂觀指數(0–100)和憤怒指數。
  • 桌面小組件(macOS):支持 macOS 原生無邊框浮動窗口,包含迷你(Mini)和全屏(Full)兩種狀態。默認啓動爲迷你膠囊樣式,點擊可展開爲儀表盤。
  • 數據刷新與容錯:數據管道默認每 60 分鐘自動刷新一次。當管道運行失敗或緩存損壞時,會自動回退到內置的快照文件,確保面板不會顯示空白。
  • 零構建授權:純 JavaScript 實現,不包含構建腳本。從 Git 安裝無需 allowBuilds 授權。

安裝與啓用

推薦通過 Git 倉庫安裝。在終端中執行以下命令即可添加該插件:

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

安裝完成後,重啓 DeepSeek Harness。在設置菜單中即可找到“Sentiment Cockpit”區域。

使用方法

  1. 查看面板:打開 Settings → Sentiment Cockpit。面板會自動獲取最新數據,並顯示當前的 DSI 指數、憤怒指數及最後更新時間。
  2. 手動刷新:點擊面板上的“Refresh”按鈕,可立即重新運行數據管道(刷新耗時約 1–20 分鐘)。
  3. 查看快照:點擊“Open in new tab”按鈕,可在瀏覽器中打開一個獨立的 HTML 快照文件。
  4. 配置刷新頻率:在 sentiment-cockpit 設置命名空間中,可調整 intervalMinutes(默認 60 分鐘,範圍 10–1440 分鐘)。

配置說明

桌面小組件的配置位於 sentiment-cockpit 設置命名空間下:

  • desktopEnabled:是否在 DSH 啓動時自動打開桌面小組件(默認 false)。
  • desktopMode:窗口層級模式。"desktop" 表示固定在桌面層(普通窗口覆蓋其上);"floating" 表示始終置頂。
  • desktopScale:窗口縮放比例(0.7–1.6)。
  • desktopX / desktopY:窗口座標位置。設置爲負數時(默認 -1)將自動放置在屏幕右下角。

重啓 DSH 後配置生效。小組件位置和狀態在重啓後會自動恢復,但每次啓動仍默認進入迷你狀態。

依賴與維護

插件依賴 DSH 的共享運行時環境:

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

數據管道僅依賴系統 Python3 及其標準庫,無需額外安裝第三方包。如需手動更新數據快照,可運行以下命令:

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

注意事項

  • 權限安全:插件以當前 DSH 進程的權限運行。安裝前建議檢查源碼與許可證。
  • 系統依賴:桌面小組件依賴 assets/desktop 目錄下的預編譯二進制文件,或本地 swiftc 編譯。在非 arm64 架構的 Mac 上可能需要自行編譯 main.swift。
  • 數據源:數據來源於 Arctic Shift mirror API。

結尾

DeepSeekHarness-community-index 爲開發者提供了一個無需離開 DSH 界面即可監控 r/DeepSeek 社區情緒的輕量級方案。其基於 DSI 指標的加權模型和對本地快照的回退機制,保證了數據的可觀測性與穩定性。

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