前言¶

DeepSeek Harness（DSH）社区里，刷 B 站类插件走红之后，不少视频评论区出现大量模板化、互相抄摘要、频繁 @ 主人的 AI 评论（社区里常称为「大肥鱼」）。创作者很难凭肉眼判断：是正常讨论，还是评论区已经被这类内容占满。

手动翻几百条评论既费时，又缺少可比较的指标。dsh-fish-radar（鱼群雷达）是维护者 lls578 发布的 DSH 联网工具类插件：对指定 BV 号拉取公开评论，在本地做启发式打分（0–100），并可选把热评里的技术断言与视频字幕对照。下面介绍它做什么、怎么装、怎么用，以及读分时要注意什么。

这是什么¶

鱼群雷达是给单个 B 站视频做评论区「AI 鱼浓度」自查的 DSH 插件——只读、本地计算、输出 0–100 分。它不是用来骂评论或删评，而是回答：我的评论区被「鱼」攻占了吗？程度如何？

• 维护者：lls578
• 分类：联网工具（SkillHub 目录：lls578/dsh-fish-radar）
• 源码与说明：GitHub - lls578/dsh-fish-radar
• 许可证：MIT（package.json 版本 0.2.0，要求 Node >=22）

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

核心功能¶

插件通过 DSH 暴露四类工具（名称与 README 一致）：

评分怎么算¶

综合分由多项指标加权（启发式估计，不是「判定某条评论一定是 AI」）：

读分参考（README 原文）：

• ≥55 分：高，评论区大概率被鱼攻占
• 30–54 分：中，有鱼混入
• <30 分：低
• 样本 <5 条：样本不足，不下结论

样本 <10 条 时结果仅供参考。

传闻核查（fish_claim_check）¶

对应一种常见机制：评论只读字幕，字幕没讲的细节有时会从前排热评「补」——补来的内容可能没有视频依据。

判断流程（README 摘要）：

1. 从热评里切出「技术断言」句子（须命中强技术词：判重 / 原子锁 / 并发 / 隔离 / 报错 / 崩溃 / 版本 / 权限等）。
2. 提取句中强技术词，在字幕原文中查找：全部命中 → 字幕提及（跳过）；部分命中 → 字幕部分提及；都没命中 → 字幕未提及（可能以讹传讹）。
3. 输出按点赞排序的断言清单及「未证实」数量。

没有字幕（含 B 站 AI 字幕）时：直接返回「没有字幕，无法核查」；此时仍可用 fish_scan 看浓度分。

隐私与数据¶

• 只读公开数据（视频信息 + 评论），不向 B 站写入任何内容。
• 证据样例里 @昵称 会替换成 @***，报告不出现用户 ID。
• 可选本地 cookie（默认 ~/.dsh/bili-main/credentials.json），仅用于请求、不写日志。

安装与启用¶

安装命令须以 README 为准。官方示例：

# 本地
dsh plugin --profile desktop add link:C:\path\to\dsh-fish-radar

# GitHub / npm
dsh plugin --profile desktop add https://github.com/<you>/dsh-fish-radar/archive/refs/heads/main.tar.gz

装完后重启 DSH。插件以当前 DSH 进程的权限运行；安装前建议自行查看仓库源码与 MIT 许可证，确认可接受联网读评论等行为。

典型用法¶

在 DSH 对话中让智能体调用上述工具即可；单视频扫描的结构化结果类似 README 示例（真实运行案例：BV1HrJb6iEQk，完整 JSON 见仓库 docs/example-output.json）：

{
  "video": { "bvid": "BV1HrJb6iEQk", "play": 4257, "reply": 911 },
  "analyzed": 80,
  "fish_score": 82,
  "level": "高",
  "metrics": { "mention_ratio": 0.71, "template_ratio": 0.55, "reply_ratio": 0.21 },
  "evidence": [{ "excerpt": "@*** 刷B站插件的这个分支挺对症……", "reasons": ["@提及", "鱼关键词", "模板相似(9条同簇)"] }],
  "advice": "评论区大概率被 AI 鱼攻占……"
}

需要向用户解释「为什么是这个分」时，可先调用 fish_rules()。对比两个视频时用 fish_compare(bvid_a, bvid_b)。

仓库还提供本地演示（需联网）：

node scripts/demo.mjs BV1HrJb6iEQk BV16CnZ6DEyc

单元测试（不联网）：node test/plugin.test.mjs。

功能演示视频（B 站）：拒绝废话：给B站评论区装个鱼群雷达。

适用场景与注意¶

适合谁

• 用 DSH 做 B 站相关创作或运维、想快速自查评论区是否出现大量模板化 AI 评论的 UP 主或运营。
• 需要对比两个视频评论区「鱼感」差异，或核查热评里某条技术说法是否在字幕里出现过的人。

注意

• 分数是启发式指标，不能替代人工审阅；@主人 比例在 README FAQ 中说明为 AI 鱼较稳定特征之一，权重因此偏高。
• 依赖公开 API 与可选 cookie；网络或权限异常时结果可能不完整。
• 同作者相关项目：dsh-plugin-checkup（插件体检）、dsh-bili-manager（B 站账号工具箱）、dsh-meme-library（梗库），可按需组合使用。

结尾¶

鱼群雷达把「评论区是否像鱼灾区」收成 0–100 分和可读的指标、证据片段，并可选做字幕对照的传闻核查——只读、本地算分，方便创作者自查而不是凭感觉扫屏。

• 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/lls578/dsh-fish-radar
• GitHub：https://github.com/lls578/dsh-fish-radar