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Openjev Browser — DeepSeek Harness 插件(DSH Plugin)
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dsh-openjev-browser

Openjev Browser

DSH cordis 插件:模型驱动的浏览器控制(OpenJev-4B 元素选择),支持模型自动检测和引导式设置。

插件会安装到这里;不确定时保持 web。

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-openjev-browser@0.1.0
README兼容性版本

兼容性与来源证明

Openjev Browser 以 dsh-openjev-browser 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。

DSH 兼容范围
*
运行环境
web
发布来源
npm
Registry 更新时间
2026/10/13

版本

0.1.0stable
2026/10/13

相关插件

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最新版
0.1.0
DSH
*
HMR
重启进程
Tree shaking
未声明可安全裁剪
解包体积
138.9 kB
文件数
21
Surface
web
许可证
MIT
发布源
npm
GitHub
★ 0
周下载
0
最近提交
2026/10/12
查看源码 ↗
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Free Searchdsh-free-searchDeepSeek Harness 的免费网页搜索:24 个引擎(Bing/DuckDuckGo/AnySearch/SearXNG/Exa/Tavily/Keenable/Firecrawl/Parallel 无需密钥;通过 MCP 使用 Zhihu 全局/站内搜索,以及 Perplexity/SerpBase/DeepSeek/You.com/Baidu/Kimi/Aliyun/Doubao,需密钥;OpenAI/Gemini/ClaudeDejadsh-dejaDeepSeek Harness 的 deja-vu 记忆:其他 40 个编码代理的会话历史,可搜索,并在每个步骤前调用——本地索引,无需 LLM。Builtin Browserdsh-builtin-browser适用于 DeepSeek Harness 的共享真实浏览器插件:安装即用——可由人类接管的可见原生浏览器,并由代理通过 CDP 驱动。DOM 级交互(兼容 React/Vue)、按任务隔离会话、Cookie 持久化(dsh_browser_auth)、CBladebrobladebro面向 AI 智能体的隐蔽高效代理式浏览器驱动。工具少、控制全面、真正隐匿,并最大限度提高令牌效率。

README

dsh-openjev-browser

English README

openjev-browser MCP stdio 工具的原生 DSH(cordis)插件版:以极小上下文开销实现模型驱动的浏览器操控。本地 OpenJev 决策模型读取页面后只返回关键的那一个元素,agent 全程不接触 DOM。

工具

工具用途
browser_open打开 URL(auto/chrome/msedge/chromium,可复用已有浏览器配置)
browser_pick让 OpenJev 判断哪个元素能完成自然语言目标
browser_click按目标或 CSS 选择器点击
browser_type向按目标或选择器选中的元素输入文本
browser_text读取页面或单个元素的有界文本片段
browser_scroll滚动页面,或将某元素滚入视口
browser_screenshot返回页面截图(可选目标元素高亮框)
browser_status报告模型/服务检测状态与部署指引
browser_close关闭浏览器会话

工具名与参数 schema 与 Python MCP server 完全一致;迁移调用点只需去掉 mcp__openjev-browser__ 前缀。

安装

pnpm install   # 沙箱内可用:pnpm install --ignore-scripts
pnpm build     # tsc(宿主侧)+ esbuild(客户端)-> lib/

然后把构建产物目录注册到 DSH(见 cordis.patch.yml):

- insert:
  - id: dsh-openjev-browser
    name: dsh-openjev-browser

模型部署

插件不附带模型权重,也不附带 Python 运行时 —— 两者均由用户自行部署。设置面板(「部署指引」卡片)内置了可复制的 agent 提示词:把它粘贴给任意一个 DSH 会话,agent 会自动完成全部部署(Python 环境 + 模型 + 冒烟自检)并回报需要填入的两个路径。底层规范见 docs/DEPLOYMENT.md。

部署完成后,插件按以下顺序检测:

  1. openjevUrl(默认 http://127.0.0.1:8080)上已在运行的决策服务;
  2. 本地工件(config.modelDir、$OPENJEV_ARTIFACT、$OPENJEV_MODEL、 ~/.openjev/models/OpenJev-4B、~/.dsh/openjev/models/OpenJev-4B), 按 manifest.json + COMPLETE 校验;
  3. 装有 openjev 包的 Python 解释器 —— 解析顺序:config.pythonPath → $OPENJEV_PYTHON → PATH 上的 python。满足条件后插件会在首次使用时 自动拉起 python -m openjev.runtime.server。

没有可用模型时,目标驱动类工具(browser_pick,以及 click/type/text/scroll/screenshot 的 goal 路径)会软失败并返回结构化的部署指引;纯选择器调用不依赖模型,始终可用。

部署流程(agent 操作约 2 分钟 + 约 8 GB 下载)

设置 → OpenJev 浏览器 → 「部署指引」→ 复制部署提示词 → 粘贴到一个新的 DSH 会话。提示词会指示 agent:

  • 在 DSH 会话工作区之外创建 Python 3.12 环境(沙箱按可执行文件路径限制写权限,工作区内的 python 几乎不可用),默认位置 %USERPROFILE%\.dsh\openjev\runtime;
  • 用 uv pip install 安装 torch(CPU 或 CUDA 12.8 索引)与 openjev[serve] @ git+https://github.com/ejhshen/OpenJev.git (PyPI 上的 openjev 包名被无关项目占用 —— 必须走 git 安装);
  • 下载 HF 仓库 shenjunhao/OpenJev-4B(约 8 GB)并按工件清单校验 (COMPLETE == manifest.json 的 sha256,逐文件字节数一致);
  • 冒烟测试 python -m openjev.runtime.server --artifact <dir>,直到 /health 返回 ready;
  • 回报 Python 路径与模型目录,由你填进设置面板保存。

事后的 CLI 检测:

node lib/setup.js detect          # 探测服务 / 工件 / python
node lib/setup.js print-config    # 输出 cordis.patch.yml 配置片段

子进程临时目录(Windows 沙箱说明)

插件拉起的每个 python 子进程都会把 TMP/TEMP/TMPDIR/TORCHINDUCTOR_CACHE_DIR 重定向到 $DSH_HOME/openjev/tmp:DSH 宿主沙箱可能让插件子进程无法使用系统 临时目录(否则 torch inductor 会报 "No usable temporary directory found")。 如果 pythonPath 指向会话工作区内的解释器,沙箱会进一步把它限制为只能写 工作区,插件会对每个解释器探测一次,不可写时回退到该解释器旁的 .openjev-tmp/。

设置面板与优先级

客户端部分注册了一个设置分区(「OpenJev 浏览器」),由仅监听回环地址的 API /dsh-openjev-browser/api 支撑。面板中保存的值写入 $DSH_HOME/dsh-openjev-browser.settings.json 并立即生效(无需重启),优先级:

内置默认值  <  loader patch 配置  <  设置文件

设置文件是纯 JSON;删掉它即回退到 patch 配置。

配置项

全部可选(示例值为默认值):

- insert:
  - id: dsh-openjev-browser
    name: dsh-openjev-browser
    config:
      openjevUrl: http://127.0.0.1:8080   # 已有服务可达时优先使用
      modelDir: null                      # 本地工件目录
      pythonPath: null                    # 装有 openjev 包的 python
      autoStartServer: true               # 满足检测 2+3 时自动拉起服务
      serverPort: 8080
      serverStartupTimeoutMs: 240000      # 首次 Triton JIT 可能要几分钟
      browser: auto                       # auto|chrome|msedge|chromium
      headed: false
      userDataDir: null                   # 复用已登录的浏览器配置
      maxCandidates: 80
      includeOffscreen: true
      maxNameLength: 90
      viewport: [1280, 900]
      timeoutMs: 30000
      debugDir: null                      # 在此落盘被截断的观测数据

截图

当当前模型路由接受图像输入时(经 llm.resolveModelInfo 检查), browser_screenshot 会内联返回图片;否则降级为元数据文本并附 [image unavailable: ...],提示改用 path 参数把文件存盘。

开发

pnpm typecheck
node scripts/smoke.mjs   # mock-ctx 冒烟:注册工具、打开 about:blank

架构说明与 Python→Node 移植笔记:../docs/dsh-plugin-plan.md。

许可证

MIT (c) 2026 Junhao Shen —— 见 LICENSE。