前言¶

DeepSeek Harness 提供了构建智能体的基础框架，但缺乏具体的实战模拟场景。RiverMind 是一个基于 DSH 的插件，提供了一个双人德州扑克训练场。它通过独立的 Iris Agent 执行决策，利用后端校验和持久化记忆来模拟真实的对弈环境。

是什么¶

这是一个基于 DeepSeek Harness 的德州扑克 AI 陪练与 Agent 项目。项目维护者为 jiangzeyuan，分类为趣味换装，开源许可证为 MIT。插件提供双人牌桌、独立 Iris Agent、后端校验机制以及可追溯的决策记录。规则陪练不调用模型，使用模型时读取 DSH 中已配置的模型，不另行保存 API Key。

安装与启用¶

需要 Node.js 22+ 和已经安装的 DeepSeek Harness。当前对照 DSH 0.2.0-rc.2 开发。

1. 打开 DeepSeek Harness 初始化 desktop profile，完全退出应用。
2. 在终端执行：

dsh plugin --profile desktop add dsh-rivermind

3. 重新打开 DSH，在左侧选择 RiverMind 德扑训练场，点击开始第一手。

核心功能¶

• 双人牌桌：支持交替庄位、小盲/大盲、弃牌、过牌、跟注、加注及摊牌结算。
• 独立 Iris Agent：新建会话，不继承其他会话，限制工具权限。
• 四个扑克工具：get_observation、recall_oppo。
• 后端校验：校验行动者、手牌编号、状态版本与合法金额。

使用示例¶

• 在左侧选择 RiverMind 德扑训练场，点击开始第一手。
• 点击重新开始训练。
• 点击 Trace 右侧的小文档图标，选择复制 JSON。

注意事项¶

• 卸载不清理训练记忆。
• 模型输出额度耗尽、模型请求超时或思考超时会终止决策。
• 规则陪练不调用模型。
• 插件使用 DSH 中已配置的模型，不另行保存 API Key。

生态背景¶

DSH 理念是「一切皆插件」。社区目录是独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。

链接¶

• GitHub: https://github.com/jiangzeyuan/dsh-rivermind
• 目录: https://www.skillhub.cn/plugins/jiangzeyuan/dsh-rivermind