前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里做带叙事弧光的对话 Agent，常见做法是直接把「用户情绪」写进 system prompt，或让模型每轮自行推断。前者难以随对话更新，后者缺少可迁移、可审计的显式状态，也不方便把「识别结果」稳定映射到倾听、共情、降不确定等策略。社区插件 dph-emotion-arc（仓库 liuxinxing123/dph-emotion-arc）按管线式架构补齐：文本情绪识别 → 显式状态文件 → 策略注入，并附带关系型记忆账本与 SillyTavern 角色卡导入。维护者为 liuxinxing123，许可证 MIT，当前 package 版本 0.2.0；在 SkillHub 插件目录 中分类为工作流，页面标注「可安装」。SkillHub 为社区独立目录，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。

插件 README 明确其定位为编剧向情绪叙事工具（合规白名单方向），不是持续情感陪伴；DSH 生态理念是「一切皆插件」，本文仅介绍该插件在 Harness 中的能力与用法。

这是什么¶

一句话概括：文本情绪识别 → 显式 emotion-state 文件 → 对话策略映射，并叠加情绪记忆账本与角色卡人格感知。

识别采用双引擎，由配置项 detectorMode 组合：

• lexicon：词典 + 否定短语 + emoji + 感叹号加权，零成本、可审计，作兜底。
• llm：LLM 精判（BYOK，4s 超时、温度 0、JSON 容错解析）；auto 模式下 LLM 优先，失败或超时走词典。

状态跨会话写入数据目录下的 JSON，策略通过 agent.inject() 与 systemPrompt.context() 注入 Agent，而不是端到端黑盒。

核心功能¶

情绪识别 → 状态机 → 策略¶

用户消息经 scoped 事件 agent/inbox/claimed 进入管线。识别结果进入情绪状态机（强度、指数衰减，默认半衰期 30 分钟、换标签迟滞防抖）。README 列出三道感知错误防护：低置信度回落中性；标签切换需超过强度迟滞；推断写入审计日志供追溯。

显著变化时可触发策略提示（共情 / 倾听 / 降不确定等，notifyMode 可关）；每步在 system prompt 中注入当前状态与角色卡人格，实现稳态感知。持久化路径为 state/<sid>.json。

记忆账本与角色卡¶

Agent 可通过工具读写：emotion_ledger_append 追加账本；emotion_card_import 导入并绑定当前会话。

Agent 工具¶

• emotion_state：读取当前标签、强度、置信、触发语、历史、账本尾、角色卡等。
• emotion_state_set：手动校准（审计日志 rule=manual）。
• emotion_ledger_append：追加关系型记忆。
• emotion_card_import：导入 SillyTavern 角色卡并绑定会话。

客户端 UI¶

Composer 下方有「情绪弧线」芯片：当前情绪（颜色点、emoji、名称、强度条、相对时间）。点击展开状态面板（触发语、变化历史、账本尾）。数据经只读 HTTP 端点获取；写操作仅经 Agent 工具。

数据文件¶

默认数据根目录为 dshHomePath('emotion-arc')，可在配置中覆写 dataDir：

<dataDir>/state/<sessionId>.json    # 情绪状态（含 version、历史、persona 绑定）
<dataDir>/ledger/<sessionId>.jsonl  # 情绪记忆账本
<dataDir>/audit/<sessionId>.jsonl   # 推断审计（rule: llm / lexicon / lexicon-fallback / manual）
<dataDir>/persona/<personaId>.json  # 角色卡 persona 档案

文件带 version 字段，便于导出与迁移。

安装与启用¶

已抓取 README 与 SkillHub 目录页未给出形如 dsh plugin add … 的独立安装命令。目录页标注插件「可安装」，安装方式以你当前 DSH 版本对应的插件管理流程及 SkillHub 页面说明为准。

安装并加载 bundle 后，在插件自带的 cordis.patch.yml 中启用与调参。下面为 README 中的完整配置示例（路径与字段以仓库为准）：

config:
  enabled: true
  dataDir: !!js dshHomePath('emotion-arc')
  decayHalfLifeMs: 1800000   # 情绪半衰期 30min
  neutralFloor: 0.15         # 低于此强度回落中性
  minConfidence: 0.5         # 防护①阈值
  hysteresis: 0.15           # 防护②换标签迟滞
  injectThreshold: 0.25      # 触发策略注入的强度变化阈值
  injectCooldownMs: 5000     # 注入冷却
  notifyOnShift: true        # 情绪显著变化时注入通知
  notifyMode: inject         # inject=注入+上下文；context-only=仅稳态上下文
  detectorMode: auto         # lexicon / llm / auto
  llmTimeoutMs: 4000
  llmMaxTokens: 120
  # llmProvider / llmModel   # 可选；缺省用 Harness 默认模型（BYOK）
  historyLimit: 20

开发与运维注意（来自 README）：

1. 修改 Host 侧 engine.js 后需重启 Harness 才生效。
2. 修改 Client 侧 client.js 后刷新页面即可。
3. 禁用 / 启用插件请间隔 ≥10 秒，避免 cordis 纤维未释放导致路由异常。

典型用法¶

1、对话中自动跑闭环¶

启用插件并保持 enabled: true。用户发消息后，插件监听 agent/inbox/claimed，按 detectorMode 识别情绪、更新 state/<sid>.json，必要时 agent.inject() 策略提示，并在每步通过 systemPrompt.context() 带上当前状态。界面芯片可只读查看结果。

若希望减少打扰，可将 notifyMode 设为 context-only，仅保留稳态上下文注入。

2、Agent 主动读状态与写账本¶

在 Agent 工具列表中使用 emotion_state 查看当前弧光；在关键剧情节点调用 emotion_ledger_append 记录冲突、和解等条目，供后续轮次与跨会话引用。

3、导入角色卡并绑定人格¶

对 SillyTavern 导出的 V2 PNG 或 V3 / V2 JSON 调用 emotion_card_import，生成 persona 档案后，策略与人格感知会对齐该角色设定。

4、手动校准与审计¶

识别偏差时用 emotion_state_set 修正；对应写入 audit/<sid>.jsonl 且 rule=manual，便于与 llm / lexicon 推断对照。

本地单测（维护者提供）：node test-emotion.mjs（24 用例）、node test-fork-repro.mjs（回归）。

适配与维护纪律¶

README 给出的适配矩阵要点：

插件不 import @deepseek-ai/* 包（bundle 自包含）；宿主 API 变更时优先跳过功能而非抛错，避免影响会话。每次 dsh 发布后 README 建议对 emotion_state 与芯片刷新做冒烟测试。

Roadmap 中 V2 规划语音情绪与 TTS，属后续方向；当前 README 标注 V1.0 闭环 + 账本 + 适配矩阵、V1.1 LLM 精判与角色卡导入为已交付范围。

适用场景与注意¶

适合：需要在 DSH 里做可审计、可迁移的情绪叙事；编剧 / 语 C 向 Agent，希望显式状态驱动策略而非纯 prompt 猜测；已有 SillyTavern 角色资产，希望一份 persona 在 Harness 中复用。

务必知晓：

1. 插件以当前 dsh 进程权限运行，安装前请自行审阅 GitHub 源码 与 MIT 许可证。
2. LLM 精判为 BYOK，走 Harness 默认或配置的 llmProvider / llmModel；超时回词典兜底。
3. README 合规声明：仅限研究与创作辅助，不构成医疗 / 心理服务；不提供拟人化人格的持续情感互动。

结尾¶

dph-emotion-arc 把「情绪识别 → 状态 → 策略」做成文件化、可审计的 Harness 工作流，并用账本与角色卡扩展叙事弧光。若要浏览简介与安装入口，见 SkillHub 目录页；架构、配置与工具清单以 GitHub 仓库 README 为准。