前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）里跑带视觉模型的智能体，表情包和动图很常见。同一套图反复发来时，模型每次都要重新识图，token 和时间都浪费；GIF 若只走第一帧，动作含义往往看不全。社区插件 dsh-sticker-dict（维护者 710765989，分类：记忆）针对这两块：用内容哈希做本地字典缓存识图结论，并把 GIF 均匀抽帧拼成一张联系表，方便配合 read_image 一次看完整段动作。
下面介绍插件定位、能力、安装配置与典型用法。事实以 GitHub 仓库 README 为准；目录页见 SkillHub 插件页（社区目录，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系）。
这是什么¶
dsh-sticker-dict 是给 DSH 视觉链路用的辅助插件，提供两个可独立开关的工具：
sticker_dict：按图片内容的 sha256 维护本地字典。同一张表情再发来时直接返回上次的描述，不必重复识图；支持静态图与 GIF，并可写入「主人批注」修正模型结论。gif_frame_extraction：对 GIF 均匀抽取 N 帧，横向拼成一张 PNG 联系表（contact sheet），返回路径与尺寸信息，便于视觉模型理解完整动作。
两个工具在插件列表「sticker-dict」一行的设置卡片里可分别开关，改完立即生效，无需重启 DSH。
核心功能¶
表情包字典（sticker_dict）¶
- 按内容去重：键为内容 sha256；换文件名或目录仍能识别同一张图。GIF 会结合结构解析出的宽高、帧数等信息一并记录。
- 同图不重读：
gif_frame_extraction在抽帧前会先查字典；命中则直接返回上次结论（含cached: true），连解码都可省略。 - 主人批注：
annotate可为某条记录写入人工说明；与模型自己的note分开存储，互不覆盖；之后每次命中都会带上批注。 - 截图不占坑：超过约 200 万像素的非动图默认视为截图，不写入字典；需要入库时可带
force。 - 自动淘汰：字典上限 2000 条，超出后淘汰最久未被访问的条目。
sticker_dict 支持的动作包括：lookup（查是否见过）、remember（记入结论）、annotate、forget、list（规模或关键词列表）。
GIF 抽帧拼图（gif_frame_extraction）¶
- 从 GIF 均匀抽帧，拼成一张 PNG，返回
{ path, width, height, frames, picked }，与read_image配合使用。 - 参数：
path（必填）、maxFrames、cellPx；省略后帧数与边长走配置（默认 5 帧、每帧边长 140 像素）。
面板与 API¶
抽帧、字典两个开关通过 /api/dsh-sticker-dict-settings/{describe,mutate} 读写。其他插件还可通过 stickerDict 服务调用抽帧、查字典、记忆、批注等能力（见 README 中的 ctx.stickerDict.* 示例）。
默认字典目录为 ~/.dsh/sticker-dict/dict/（Windows / macOS / Linux 写法一致），每条记录一个 <sha256>.json；可在配置里用 dict.dir 更换路径。
安装与启用¶
官方安装命令如下。安装后需重启 dsh web，插件列表中会出现 sticker-dict 一行。
dsh plugin add github:710765989/dsh-sticker-dict
依赖主要为 @napi-rs/canvas（预编译原生库，装上即用，无需本地构建环境）。仓库自带 .npmrc 关闭 peer 自动安装，避免 pnpm 沿宿主 peer 链拉取未发布包。运行时要求 Node >=20，DSH >=0.1.7-rc.1（见 package.json）。
若手动接入，可在 profile 的 cordis.patch.yml 中插入：
- insert:
- id: sticker-dict
name: dsh-sticker-dict
配置¶
在插件列表点开 sticker-dict 的配置卡片，或直接编辑 cordis.patch.yml：
- id: sticker-dict
name: dsh-sticker-dict
config:
frames:
enabled: true # 抽帧工具总开关
maxFrames: 5 # 默认抽几帧
cellPx: 140 # 每帧边长（像素）
dict:
enabled: true # 字典总开关
dir: '' # 字典目录，留空用默认 ~/.dsh/sticker-dict/dict
enabled: true
典型用法¶
工具参数（摘要）¶
gif_frame_extraction
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
path |
string，必填 | GIF 文件路径 |
maxFrames |
number | 抽几帧，省略用配置（默认 5） |
cellPx |
number | 每帧边长，省略用配置（默认 140） |
sticker_dict：通过 action 选择 lookup、remember、annotate、forget、list 等（详见 README 工具表）。
服务调用示例¶
其他插件可在 Cordis 上下文中使用：
ctx.stickerDict.contact(path, { maxFrames: 6, cellPx: 160 }) // 抽帧拼图
ctx.stickerDict.lookup(path) // 查字典（命中会累加 hits）
ctx.stickerDict.remember(path, note, force) // 记一条
ctx.stickerDict.annotate(sha, { note, owner }) // 改批注
ctx.stickerDict.list() / entries(limit, keyword) / forget(path)
字典条目 JSON 形态示例（字段以仓库说明为准）：
{ "v": 1, "sha": "…", "note": "…", "owner": "…", "w": 480, "h": 320, "frames": 12, "source": "gif", "at": 1761300000000, "hits": 3 }
适用场景与注意¶
适合经常在 DSH 里处理 QQ / OneBot 等渠道表情包、梗图、GIF 的智能体或 bot 开发者：重复表情走字典可省识图 token；动图走抽帧拼图比单帧更易让视觉模型理解动作。
使用前请注意：插件以当前 dsh 进程权限 运行，会读写本地字典目录；安装前应自行查看 源码 与 MIT 许可证，确认路径与数据落盘策略符合你的环境。大分辨率静态图默认不入库的设计，是为避免把普通截图撑满字典；需要强制入库时使用 remember 的 force 参数。
结尾¶
dsh-sticker-dict 把「同图不重复识图」和「GIF 整段动作可视化」拆成两个可开关能力，并支持人工批注修正，属于 DSH「一切皆插件」生态里偏记忆与多模态链路的一类工具。
