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一句话定位

DeepSeek Harness 表情包插件——让聊天助手像人一样主动斗图、会话输入框可一键发表情包，并在设置页里浏览、上传、分享整套图库。

核心能力

• 按情绪抽图：内置 happy/angry/sad/shy/confused/daily 六个情绪桶，模型调一次即可随机抽若干候选表情
• AI 自动学图：用户说「收藏这张」「收进图库」时，自动识别分类/描述/关键词并入库；也支持指定网络图片 URL
• 一键发图：会话输入框左侧笑脸按钮唤出悬浮面板，搜缩略图直接发，不走模型
• 主动斗图：默认在系统提示词里写入斗图规则，气氛合适时模型会主动把表情贴进回复
• 图库管理：设置页面板支持上传、编辑描述、改分类、删除单张、批量删除分类
• 分享与导入：一键把整套图库打包成 ZIP 发给朋友，对方导入后自动切换到新图库

技术实现

• 语言: JavaScript（Node.js ESM）
• 关键依赖: node:sqlite（内置模块，读写图库索引）、@deepseek-ai/dsh-tools（声明插件工具）、cordis patch（热挂载）
• 架构模式: Cordis 双半边——Host 半边（index.js）注册 send_meme/learn_meme 工具与 HTTP 路由；Client 半边（client.js）渲染设置页面板与输入框悬浮窗。设置通过 patch 纯 insert(id/name) 注入，热挂载免重启
• 入口文件: index.js（插件主入口）、memes.js（MemesStore + 情绪桶）、client.js（设置页 React 面板）

适用场景

适合想让 AI 聊天助手「像人一样发图斗图」的普通用户——比如闲聊吐槽、卖萌、发表情回应对方情绪时，不必每次都让模型思考怎么回。同时适合需要批量管理、跨机器迁移自定义图库的内容运营者。表情包只在对话气泡里显示，不会触发 DSH 的图片合规检查。

前置依赖与兼容性

安装方式

dsh plugin --profile web add github:yyh-001/dsh-meme/entry

配置项

本插件无需额外配置。默认启用内置「大肥鱼」图库（49 张）和「官方表情包1号」（92 张），聊天时即可用。用户在设置页可调整以下项（保存在 ~/.dsh/dsh-expression.json）：

常见问题

Q: 安装后需要任何配置吗？

A: 不需要。安装完成即可使用，默认图库是「大肥鱼」（49 张鲸鱼娘）和「官方表情包1号」（92 张），覆盖 happy/angry/sad/shy/confused/daily 六个情绪。

Q: 怎么换一套表情包？

A: 打开 DSH 设置页「表情包」面板，在「当前图库」下拉里直接切换；也可以导入别人分享的 dsh-meme-pack-*.zip，或把自己的图库文件夹（带 index.db + manifest.json + memes/）放进扫描目录（默认 ~/.dsh/meme-packs）。

Q: 模型不会主动发图怎么办？

A: 直接告诉它「发个无语/开心/难过的表情包」，它会调用 send_meme 并传入情绪标签，从该情绪桶随机抽若干候选（每张带中文描述），挑贴题的一张发出来。不满意可让它再调一次，会换一批。

Q: 学图（learn_meme）需要什么前置条件？

A: 当前默认模型必须支持图片输入（多模态模型）；不支持时可手动指定 tag/caption/keywords 跳过自动识别。单张图片 ≤8MB，支持 jpg/png/gif/webp。

Q: 怎么分享自己的图库给朋友？

A: 设置页点「导出图库」会下载一个 ZIP 文件（dsh-meme-pack-日期.zip），把它发给对方。对方在设置页「导入图库」上传这个 ZIP，就会自动切换到你的图库。注意：必须用插件导出的 ZIP，不能用 GitHub 仓库页的「Download ZIP」（那种会带出无关文件，导入失败）。

Q: 表情包会不会被图片合规检查拦截？

A: 不会。插件用文字 token（[表情: 描述]）发图，模型读写的是纯文字，前端只在对话气泡里按描述渲染为图片，所以不会触发 DSH 的图片输入审查。Think 区域、轨迹、工具卡仍然保持纯文字。

Q: 怎么彻底卸载？

A: 执行 dsh plugin --profile web remove dsh-meme 卸载插件，然后手动删除 ~/.dsh/dsh-expression.json（设置）和 ~/.dsh/meme-packs/（自建图库目录）即可清空所有用户数据。

上手难度

入门 — 安装即用，默认图库覆盖六种情绪，普通用户无需阅读文档就能让模型主动斗图；进阶用户可上传自定义图库或修改斗图提示词。

已知问题与限制

• learn_meme 的自动识图依赖当前默认模型支持图片输入；不支持时可手动指定 tag/caption/keywords 跳过识别
• 学图与上传的图片单张 ≤8MB，仅接受 jpg/png/gif/webp 格式
• 网络图片 URL 必须以 http:// 或 https:// 开头，单次下载超时 15 秒
• 磁盘上图库按细分类（angry/baka/see…）存储，但模型只认 6 个情绪桶（happy/angry/sad/shy/confused/daily），跨桶时由前端做映射
• 表情配图时只渲染对话气泡；Think 区域、轨迹、工具卡保持纯文字 token，不会被替换成图
• ZIP 导入仅支持未压缩条目（store 模式）；不能导入系统压缩过的 ZIP（如 macOS Finder 直接压缩的）

表情包插件 dsh-meme — 找得到、发得出、学得会

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宣传页：yyh-001.github.io/dsh-meme（表情包合集可预览；仓库加 topic dsh-meme-pack + previews/ 即收录）

dsh-meme（原 dsh-expression）是 DeepSeek Harness 的表情包插件——找得到、发得出、学得会：

• 纯文本也能斗图：界面显示表情图片，模型收到的是 [表情: 描述]，无需图片输入能力
• AI 自动学图：用户说「入库」时，learn_meme 收录最近一张用户附件（不必填附件 id），自动识别分类/描述
• 情绪主动发图：先选情绪桶，系统随机抽若干张 caption，模型挑一张贴进回复
• 像 QQ/微信 一样发图：输入框 😊 悬浮面板点选表情直接发出
• 零第三方依赖：仅 node:sqlite，装完即用

交流 / 反馈：QQ 群 993579665（点击加入）

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安装

已发布到 npm（dsh-meme），一行装进任意 DSH profile（如 ~/.dsh/profiles/web/）：

dsh plugin --profile web add dsh-meme
# 等价于:
pnpm add dsh-meme

旧包名 dsh-expression 已弃用，请改用 dsh-meme。插件内部 id 仍为 dsh-expression，已有安装不受影响。

或从 GitHub / 本地直接装：

pnpm add github:yyh-001/dsh-meme   # 或
pnpm add file:/path/to/dsh-meme

注意：pnpm 有「新包安全期」（默认 24h），刚发布的版本会被静默回落到旧版；急用可在 pnpm-workspace.yaml 的 minimumReleaseAgeExclude 里加上 dsh-meme。

配置

默认内置两套图库：official-001（官方表情包 1 号，92 张）和 dafeiyu-001（大肥鱼，49 张），开箱用官方包，无需任何配置。

设置页「当前图库」下拉即可切换。插件会扫描内置 memes/* 以及「扫描目录」（默认 ~/.dsh/meme-packs）下带 index.db 的子文件夹。导入 ZIP 也会放进扫描目录并立刻切过去。设置存在 ~/.dsh/dsh-expression.json，升级插件不丢。

装完即用

用户: 发个无语的表情包
模型: send_meme tag=sad → 随机几张 caption → 把 [表情: …] 贴进回复
前端: 按描述配图，对话里看起来就是表情

输入框左侧点 😊（微信同款笑脸）直接选图一键发出，无需让模型代劳。

工具

发图格式（默认）

界面显示表情图片，模型只读写文字 token——不触发 dsh 的图片准入检查：

• 模型和悬浮窗都发 [表情: 描述]（不要带网址）
• 前端只在对话气泡里按 caption 配图（Think / 轨迹 / 工具卡保持纯文字）
• 引号差异（“” / ""）会折叠后再匹配
• 直接上传的图片仍是附件，原样进会话；学图走 learn_meme

界面

设置页「表情包」面板（已美化）：

• 当前图库：下拉切换已扫描到的表情包组（内置 + 扫描目录）
• 扫描目录：改路径后自动发现子文件夹里的图库；导入 ZIP 也放这里
• 导出/导入图库：打包成 ZIP 分享给别人，导入别人的包一键切换
• 上传弹窗：选图预览 + 分类下拉（选择/新建/删除分类）+ 描述 + 关键词
• 编辑弹窗：同款分类下拉，改分类/描述/关键词
• 分类中文显示：下拉与卡片显示「生气 (angry)」式中文
• 分类筛选即时生效

输入框 😊 一键发表情包：点开面板 → 搜索 / 浏览缩略图 → 点一张直接发出。

分享自己的表情包

两条路：发给朋友，或挂到宣传页让别人预览。

发给朋友

1. 设置页 → 导出图库，得到 dsh-meme-pack-日期.zip
2. 把这个 ZIP 发出去
3. 对方设置页 → 导入图库，选这个 ZIP，会自动切换到新图库

请用插件导出的 ZIP。GitHub 仓库页上的「Download ZIP / 下载源码」是压缩过的，导入会失败。

挂到宣传页

1. 先按上面导出 ZIP，解压成一个文件夹（里面应有 index.db、manifest.json、memes/）
2. 新建 GitHub 仓库，把文件夹内容放进仓库根目录
3. 加 previews/，放 6–12 张缩略图（jpg/png），宣传页靠它们做预览
4. 仓库 Settings → Topics 加上 dsh-meme-pack

可选：把插件导出的那个 ZIP 挂到 GitHub Release，别人就能直接下载再导入。也可以 git clone 之后，把仓库放进扫描目录（或设置页「打开其他目录」指过去）。

它做什么

日常命令（模型视角）

send_meme tag=sad limit=8          # 难过桶随机 8 张，挑一行 [表情: …] 贴进回复
send_meme tag=happy                # 开心/卖萌
learn_meme                         # 收录最近一张用户图（不必填 id）
learn_meme imageUrl="https://…"    # 收录任意图片 URL

情绪字典：happy 开心（卖萌/可爱/喜欢）/ angry 生气 / sad 难过（无语/求饶）/ shy 害羞 / confused 困惑惊讶 / daily 日常（睡觉/上班/早上好）。不满意再 search 同一 tag 换一批。

给模型的三条铁律

完整约定见 send_meme 工具描述。

1. 把候选里的 [表情: 描述] 整段原样写进回复，不要加网址、不要改成 markdown 图片
2. 没命中就换情绪或回文字，别硬发
3. 发完保持简短，让图自己说话——不复述、不描述图的内容

图库来源

内置两套：

• 大肥鱼（id: dafeiyu-001，49 张鲸鱼娘 chibi），设置页可切过来：包含 angry 3 张、confused 4 张、daily 7 张、happy 12 张、sad 6 张、shy 4 张，以及 baka / color / cpu / fool / givemoney / like / meow / morning / see / sigh / sleep / surprised / work 各 1 张。

  • 2026-08-20 新增 25 张自动学图表情，来自 PR #3，感谢 hZsFN 的补充。

• 官方表情包1号（id: official-001，默认）来自 Astrbot mememanager 官方初始表情包：

• 上游仓库：anka-afk/astrbot-meme-pack-official-01（main 分支），维护者 anka-afk

• 构成：index.db（SQLite 索引，含每张 caption/关键词）+ manifest.json（分类说明 + 来源标注）+ memes/<tag>/ 图片 + previews/

• ⚠️ 上游未提供 LICENSE：这套图缺乏显式的再分发许可。随插件打包作为个人默认库使用没问题；如需公开对外分发，请保留 manifest.json 中的上游来源标注。

接到你的 Agent

dsh-meme/
  index.js          插件入口：memeRoot 配置 + 管理 API + learn_meme/识图
  memes.js          MemesStore：SQLite 索引 + 情绪桶随机抽图 + 路径安全
  client.js         前端：设置页面板(上传/编辑/删除) + 😊 悬浮窗 + [表情: 描述] 配图
  cordis.patch.yml  bundle patch(纯 insert,热挂载免重启)
  memes/
    official-001/   内置默认图库（92 张）
    dafeiyu-001/    内置大肥鱼（49 张鲸鱼娘）
  package.json      name / inject / peer deps
  README.md
  LICENSE

已知限制

• learn_meme 自动识图依赖当前默认模型支持图片输入（不支持时可手动指定 tag/caption）；
• 磁盘上仍是细 tag（angry/baka/…），模型只认六个情绪桶；caption 对不齐时前端会折叠引号后再配图。

License

MIT