前言¶
在 DSH 里接微信或 QQ 类聊天场景时，agent 往往只能看到「一张图」的路径或链接，无法理解梗图、表情包在对话里实际表达的情绪。若把整张图丢给通用 OCR 或自行拼视觉 API，还要处理微信缓存无扩展名、.wxgf 动图、CDN 补图与安全边界等问题，集成成本高。
下面介绍社区插件 dsh-wechat-emoji（维护者 mikunkol-hub）：在 DSH 中注册模型侧工具 wechat_emoji_analyze，调用智谱 GLM-4V-Flash 视觉模型，输出结构化情绪与回复建议；并提供设置页面板填写 API Key，无需手改配置文件。
这是什么¶
dsh-wechat-emoji 是 DeepSeek Harness 的 bundle 插件（npm 包名 dsh-wechat-emoji，当前资料中版本 0.3.6，许可证 MIT）。它解决的核心问题是：让 agent 看懂聊天里的表情包、梗图、聊天截图，并结合可选文字上下文判断对方情绪，便于在自动化回复或会话辅助里做更贴切的回应。
插件不向本地持久化聊天图片；分析时图片以 base64 发往智谱 open.bigmodel.cn 接口。
核心功能¶
工具 wechat_emoji_analyze¶
| 输入 | 说明 |
|---|---|
image |
本地图片路径（支持无扩展名的微信缓存文件）或 http(s) URL；格式含 jpg/jpeg/png/apng/webp(含动图)/gif(取首帧)/bmp/tiff/ico/avif/heic |
hint |
可选。该条消息的文字或上下文（例如「今天又加班」），可提高情绪判断准确率 |
cdnUrl |
可选。本机缓存缺失时，由白名单原消息提供的微信 CDN 下载地址（仅接受腾讯微信域名的 http(s) 地址） |
cdnMd5 |
可选。原消息 md5 摘要（32 位十六进制）；提供 cdnUrl 时必填，下载后逐字节核验，不匹配即拒绝 |
输出为结构化 JSON，主要字段包括：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
sentiment |
情绪类别：开心/生气/难过/无语/害羞/嘲讽/震惊/亲昵/期待/委屈/敷衍/中性 |
intensity |
情绪强度 0–100 |
meaning |
表情包在当前语境下想表达什么 |
replyHint |
建议回应方式（语气 + 一句话示例） |
description |
画面内容（含图上文字） |
微信自绘表情 .wxgf（wxgf 魔改 + HEVC 动图）会自动用 ffmpeg 解码为首/中/末三帧拼接图再分析，无需另存为。
设置页与配置基线¶
装好后可在 DeepSeek 设置页 → 插件 → dsh-wechat-emoji 中填写「智谱 API Key」，保存即热重载。面板还支持修改视觉模型名、超时、ffmpeg 路径、是否允许微信 CDN 补图及 CDN 域名白名单等（详见官方 README 配置表）。
插件对 API Key 有防篡改策略：面板与环境变量 ZHIPU_API_KEY 优先；即使有人在 cordis.patch.yml 里写入 apiKey 也会被忽略，避免 Key 进仓库。启动时会校验 patch 关键项，异常时会备份并恢复基线。
安装与启用¶
准备：一个 DSH profile，以及智谱 API Key（在 open.bigmodel.cn 注册后在「API 密钥」创建；资料说明 GLM-4V-Flash 可免费使用，新用户有赠送额度）。
1、安装插件¶
方式 A：npm 安装（推荐，已发布到 npm）
dsh-wechat-emoji
方式 B：从 GitHub 安装
dsh plugin --profile web add github:mikunkol-hub/dsh-wechat-emoji
方式 C：手动 link（开发或离线）
在 Windows 上可将插件目录 junction 到 profile 的 node_modules，并在 profile 的 package.json 中声明 dependencies 与 dsh.profile.bundles；插件已声明 @deepseek-ai/dsh-tools 等 peerDependencies，link 安装时未声明会导致工具静默不出现。细节见仓库 README。
2、配置 API Key¶
方式 A（推荐）：设置页粘贴 Key 并保存。
方式 B：设置环境变量 ZHIPU_API_KEY 后重启 DSH（面板留空时读取）。
方式 C：理论上可在 cordis.patch.yml 的 apiKey 填写，但插件会忽略该字段；实际应使用面板或环境变量。
3、验证¶
面板保存后，在会话中让 agent 分析一张表情包；或确认工具列表中出现 wechat_emoji_analyze。
典型用法¶
agent 在需要理解对方发来的表情或截图时，调用 wechat_emoji_analyze，传入本地路径或 URL；若只有微信 CDN 地址且本机无缓存，在配置允许的前提下传入 cdnUrl 与匹配的 cdnMd5。
为提高 sentiment 与 meaning 的准确性，尽量同时传入 hint，把该图前后的聊天文字带上。
ffmpeg 仅在动图取首帧或 bmp/tiff/ico/avif/heic 等转码时需要；纯 jpg/png 场景可不装。
适用场景与注意¶
适合：在 DSH 中做微信/QQ 聊天辅助、希望 agent 对表情包和截图给出可操作的回复建议的开发者；已接受将图片内容发给智谱云端分析的场景。
限制（来自官方说明）：
- 单图 ≤5MB，超出报错且不自动压缩
- 一次一张图；多图或长截图需先裁切
- 情绪判断依赖模型，仅作聊天辅助，不做心理诊断
- 不支持视频、语音
安全与权限：插件以当前 dsh 进程权限 运行，可读取 agent 传入的路径、在开启 CDN 补图时按白名单下载腾讯域资源。安装前建议在 GitHub 阅读源码与 MIT 许可证，仅在可信 preset 中向 agent 开放该工具。
DSH 生态采用「一切皆插件」思路；社区目录 skillhub.cn 为独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。
结尾¶
dsh-wechat-emoji 把微信常见图片格式、CDN 补图与 .wxgf 解码封装进一个 DSH 工具，并用设置页完成智谱 Key 配置，适合需要「读懂表情再回复」的智能体工作流。
