dsh-ai-arcade
AI 街机厅：在 DSH 界面里玩游戏，模型负责「想」、本地引擎负责「动」——含双脑贪吃蛇与中国象棋。
插件会安装到这里；不确定时保持 web。
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:439436269-ctrl/dsh-ai-arcade#2c2087bca3aa05374d6c7d68cd05051f95d84d06Ai Arcade 以 dsh-ai-arcade 发布，当前版本为 0.1.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。
点击下方 Badge 复制 Markdown，粘贴到 README 即可。
验证 package.json 声明的 GitHub 仓库，即可管理这个公开页面。认领后，Hub 会优先安排当前版本的安全扫描，并在通过后公开展示结果。
认领这个 Plugin →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 |
因为它做不到，而且实测数据很清楚：
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。
dsh plugin --profile <你的 profile> add dsh-ai-arcade
装好后点界面左下角的 🎮。
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
🎮 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。
P）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。
node --test test/xiangqi.test.mjs —— 14 项，包括：
MIT