dsh-ai-arcade
AI 街机厅 —— 在 DeepSeek Harness 里玩游戏，对手是有脑子的：模型负责「想」，本地引擎负责「动」。
点左下角的 🎮 打开面板，里面是一个完整的街机厅。
| 游戏 | 模型做什么 | 本地做什么 |
|---|
| 🐍 双脑贪吃蛇 | 每 1.7 秒出一张策略卡（目标 / 激进程度 / 风险偏好）+ 一句挑衅 | 按 60fps 跑规则、按策略卡决定每一步、模型慢或挂了自动兜底 |
| ♟ 中国象棋 | 只解说（从引擎给的候选里挑一个 + 说一句心理活动） | 走法生成、合法性校验、alpha-beta 搜索 —— 全部棋力 |
为什么模型不直接下棋 / 不直接控制蛇
因为它做不到，而且实测数据很清楚：
- 象棋：马腿、象眼、炮架、将帅照面这些规则一旦交给模型，非法棋是常态；就算合法，几百行的搜索也轻松赢它。所以模型只被允许从本地给出的合法候选里挑一个——非法棋因此不可能出现。
- 贪吃蛇：单次模型往返 0.8–2 秒，而游戏一步只要 140 毫秒。所以模型只出意图，具体走法由本地引擎算。
- 还有一个坑：宿主默认的
reasoningEffort 是 high，实测一次游戏规模的提问会烧掉 2048 个输出 token 全在思考块里、耗时 17 秒、正文为空。这个插件显式要 off，同样的提问变成 0.78 秒、37 个 token、回答完整。
断网、模型超时、额度用尽 —— 两个游戏都照常运行，只是少了那张嘴。
安装
dsh plugin --profile <你的 profile> add dsh-ai-arcade
装好后点界面左下角的 🎮。
配置
写在 profile 补丁层，或直接在设置页改：
- insert:
- id: dsh-ai-arcade
name: dsh-ai-arcade
config:
enabled: true
provider: deepseek-account # 留空则自动挑第一个可用 provider
model: deepseek-flash
reasoningEffort: "off" # 游戏要快；深度复盘时可以单独覆盖
maxTokens: 2048
timeoutMs: 45000
架构
🎮 按钮（插件客户端 bundle：一枚按钮 + 一个 iframe）
└─ <iframe src="/api/dsh-ai-arcade/play">
└─ 游戏页面（宿主路由，每次现读磁盘，no-store）
└─ fetch /api/dsh-ai-arcade/brain
└─ ctx.llm.stream() ← 凭证留在主进程
游戏本体为什么不在插件的客户端 bundle 里：DSH 把所有插件的浏览器半边聚合成一个响应，带一年 immutable 强缓存，服务端也缓存这份聚合；改客户端代码必须重启 DSH。把游戏放到宿主路由提供的页面上（no-store）之后，改玩法只要刷新页面 —— 这个插件在加入象棋、暂停功能的整个过程中没有重启过。
反过来，插件那一半只当"壳"，几乎不需要改。
操作模式
- 双脑贪吃蛇：单步（点一次走一格、听 AI 的理由）／实时对战（两条蛇自己打）／我来玩（方向键操控蓝蛇）
- 中国象棋：人机对弈（你执红）／AI 对弈（看它自己下）；难度滑杆 1–10，同时调搜索深度与"失误率"
- 两个游戏都有 ⏸ 暂停（快捷键
P）
开发
npm run build # esbuild 打包客户端壳与游戏页面（需 Node 22+）
npm test # 38 项打包自检 + 14 项象棋引擎测试
改游戏只需重新构建页面并覆盖 lib/play.html，然后刷新浏览器；改服务端或壳需要重启 DSH。
测试覆盖
node --test test/xiangqi.test.mjs —— 14 项，包括：
- 开局着法数 44（中国象棋标准值），逐子分解断言（车 4 + 马 4 + 相 4 + 仕 2 + 帅 1 + 兵 5 + 炮 24）
- 马腿、象眼、象不过河、炮必须有炮架才能吃、兵过河才能横走
- 将帅照面视为将军、被将军时只能走应将着法、make/undo 往返一致
- 识别双车错将死、搜索能白吃车、能认出一手绝杀
- 难度滑杆：10 级 20/20 选最优，1 级会失手
License
MIT
