前言¶

在 DSH 里跑多轮对话时，助手上一轮的语气往往不会自动「带进」下一轮：模型只看到 transcript，没有一条显式的「我此刻处于什么状态」的通道。常见做法是让用户侧情绪感知插件去改回复风格；方向相反的是，把判定对象换成工作模型自己在上一轮输出里流露的状态，再在下一轮开始前悄悄写进请求，让行为随状态延续，而不把判定过程暴露给用户。

下面介绍社区插件 dsh-emotion-feedback（维护者 A-f-ish，分类：模型推理）。它在一包内同时提供宿主侧 bundle（dsh.bundle）与浏览器面板（dsh.client），无需构建步骤。

这是什么¶

dsh-emotion-feedback 是 DeepSeek Harness 插件：每轮结束时判定当前工作模型自身的情绪，并在下一轮开始前静默重新注入，形成「自观测 → 状态携带 → 行为偏移」的闭环。判定步骤不会进入用户可见的 transcript；用户感知到的是下一轮 tone 的变化，而不是判定 machinery。

• 仓库：https://github.com/A-f-ish/dsh-emotion-feedback
• 社区目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/A-f-ish/dsh-emotion-feedback
• 许可证：MIT（见仓库 LICENSE）
• 当前 package 版本：0.1.0（以 package.json 为准）

工作循环¶

先做判定，再做注入；两阶段挂钩在 agent 生命周期上。

① turn 结束    agent/turn-stopping（串行、await）
   取本轮最后一条 assistant 消息
        ↓ 本地关键词层优先（命中则 0 次模型调用）
        ↓ 否则在 useLlm=true 时 → 一次轻量 llm.stream 判定
          （temperature 0，单行 JSON，协议 EMOTION_TONE_JUDGE v1）
   结果更新本会话情绪状态；不追加 session 事件，判定对用户不可见

② 下一轮开始   agent/pre-step（{ prepend: true }）
   将当前状态渲染为一条 synthetic user 消息
   （source.kind = 'emotion-feedback'）并 append 到本次请求
        ↓
   工作模型带着该状态作答，并被要求不要解释状态来源

同一会话同一轮注入是幂等的；强度低于 minIntensity 时整段注入跳过。

关键词层命中时不调用模型；未命中且允许 LLM 判定时，仅一次轻量调用。

情绪状态与混合规则¶

判定结果在进程内维护，结构大致如下（标签不在词表内时保留原文并标记 outOfList: true，不再改写为「平静」）：

{
  emotion: '愧疚',
  intensity: 0.62,        // 0-1
  reason: '关键词「抱歉」',
  source: 'rule',         // 'rule' | 'llm'
  outOfList: true,
  turn: 7,
  history: [{ turn: 7, emotion: '愧疚', intensity: 0.62 }, /* … */],
}

要点（与默认配置行为一致）：

• 否定 guard：关键词附近出现否定词（如 不、没、无 等，列表可配 negations；设为 [] 可关闭）时丢弃该命中，避免「不确定」「风险可控」等反向误触。
• 混合而非覆盖：旧强度先按 turnDecay ^ (turns-elapsed) 衰减；同情绪取 max(old, new)；切换情绪时取 max(old × takeoverRetain, new)。
• 空闲衰减已禁用：原 halfLifeMinutes 相关逻辑在代码中注释保留，当前强度仅通过 blend() 变化。

安装与启用¶

安装会执行 pnpm add、校验 package.json 中的 dsh.bundle，并将 cordis.patch.yml 合并进 profile。合并内容仅一行 insert：

- insert:
    - id: emotion-feedback
      name: 'dsh-emotion-feedback'

官方 README 给出的安装方式如下（路径请换成你的本机目录；npm 发布后可改用包名）：

# from npm (once published)
dsh plugin --profile <profile> add dsh-emotion-feedback

# from a local checkout — the path is recorded as a junction, so editing the
# checkout is the same as editing the installed plugin
dsh plugin --profile <profile> add "C:\path\to\dsh-emotion-feedback"

必须完整重启 DSH。安装只合并 bundle patch；插件模块加载与 apply() 发生在宿主组装 plugin generation 时。浏览器半部分是静态 bundle、无 HMR，新开浏览器标签不够。

也可在 DSH 会话内让 agent 通过 plugin_manager 工具的 install_bundle 指向插件目录。中文逐步说明见仓库 INSTALL.md；README 中文版为 README.zh.md。

安装前请自行审阅源码与 MIT 许可证；插件以当前 DSH 进程权限运行。

配置¶

在 profile patch 里给插件行增加 config:，各字段均有默认值。完整 schema 见 lib/types/index.d.ts 中的 Config。

- id: emotion-feedback
  config:
    minIntensity: 0.3     # injection threshold (default 0.2)
    judgeModel: ''        # judge model; empty = the session's default model
    judgeProvider: ''     # same, for the provider
    useLlm: true          # allow the model judge when keywords miss
    inject: true          # false = judge and keep state, never inject
    includeReason: false  # true = append the judge's reason to the injected text
    timeoutMs: 6000       # single judge timeout; on timeout the old state stays
    turnDecay: 0.9        # per-turn intensity decay
    takeoverRetain: 0.35  # retained fraction of the old intensity on emotion switch
    disabled: false       # emergency switch: true = silences everything (wins over enabled)
    debug: false          # true = print the judge result each turn

界面与只读接口¶

浏览器面板¶

挂在 conversation.composer.dock，标签为「情绪」。收起时为色点 + 情绪 + 强度；展开后显示强度条、最近一次判定（时间、上一情绪、原因、来源「关键词」/「模型判定」、词表外标记等）、40 点强度曲线与最近 8 次判定。

面板不依赖额外专用 endpoint：每次注入写入 session log 为 user/message，且 source.kind = 'emotion-feedback'、surfaceOp: 'append'；客户端通过 slot prop useChat((s) => s.legacy.nodes) 读对话节点，曲线反映的是模型实际收到的内容。可选 GET /emotion-feedback/state?sessionId=…（Web 部署）补充宿主侧细节；不可达时面板静默降级。

emotion_status 工具¶

只读工具，供模型查询当前情绪、强度、原因、来源（rule / llm）与近期轨迹，与面板读同一进程内状态。依赖 @deepseek-ai/dsh-tools 懒加载注册；宿主无该包时仅失去工具，其余不受影响。

历史文件¶

路径：<DSH_HOME>/emotion-feedback/history/<sessionId>.json，按轮记录判定，保留 30 天。persistHistory: false 可关闭。

典型用法与适用场景¶

1. 在 profile 中安装插件并重启 DSH，按需调整 minIntensity、useLlm、inject。
2. 多轮对话中观察 composer 上方「情绪」面板；需要排查时可开 debug: true 看每轮判定输出。
3. 若只希望维护状态、不向模型注入，设 inject: false。
4. 临时关闭整条链路而不卸载： disabled: true。

适合希望在不增加用户可见「情绪分析」话术的前提下，让助手跨轮保持与上一轮自我表述一致语气倾向的 DSH 开发者。不适合把判定过程展示给终端用户的场景——设计上刻意对用户隐藏判定步骤。

README 中有本地 injection ON/OFF 对照实验描述（正文在仓库内，此处不展开未完整抓取的数据）。使用前请自行评估额外 LLM 判定调用（关键词未命中时）的成本与延迟；timeoutMs 超时不会更新状态。

依赖与环境¶

• Node：^22.19.0 || >=24.0.0（见 package.json engines）
• peer：@deepseek-ai/cordis >=4.0.4 <5.0.0，@deepseek-ai/dsh >=0.2.0-rc.2 <0.3.0-0（dsh 为 optional peer）

社区插件目录 skillhub.cn 独立于 DeepSeek / 幻方，并非官方应用商店；选型与安装责任在使用者。

结尾¶

dsh-emotion-feedback 把判定方向从「用户情绪」换成「助手自身状态」，用 turn 末判定 + 下轮 pre-step 注入完成闭环，并配合关键词零调用路径与可选轻量 LLM 判定。进一步细节、中文安装清单与变更记录见 GitHub 仓库与 INSTALL.md。