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<img src="./assets/logo.png" width="160" alt="Neko logo — 像素风蓝发猫娘女仆">

dsh-catgirl-plugin

一个为 DeepSeek Harness 打造的 token 高效人格运行时。

把人格留在界面，把智能留给模型。

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<p align="center"> <img src="./assets/readme/hero.jpg" width="100%" alt="dsh-catgirl-plugin — 为 DeepSeek Harness 打造的 token 高效猫娘人格运行时：首个请求新输入 -67%，稳态缓存命中 -66%，猫娘风味本地渲染、0 LLM token 成本"> </p>

效果示例

> 用户：帮我写个排序算法 > > 模型（正常输出）：已写入 /tmp/qs.py：原地分区版快速排序，6 组测试全部 PASS。 > > 你看到的：已写入 /tmp/qs.py：原地分区版快速排序，6 组测试全部 PASS。喵~ (｡･ω･｡)

核心思想

传统做法让 LLM 自己"演猫娘"：几百 token 的长 persona 注入 system prompt，每个请求重复付费，模型输出还变啰嗦。

本插件反其道而行——Persona Virtualization：

<p align="center"> <img src="./assets/readme/mechanism.svg" width="100%" alt="Persona Virtualization：模型以 6-token persona 正常回答，会话日志保存原文，本地渲染层以 0 LLM token 成本添加猫娘风味"> </p>

• 会话日志保存原文，模型上下文零污染
• 猫娘风味 0 LLM Token，全部本地渲染
• 工具 schema 裁剪：25 → 8 个，省下每请求数千 token

实测结果

真实 DeepSeek API 实测（2026-08-14）：首个请求新输入 -67%，稳态缓存命中 -66%，质量无退化。

<details> <summary>完整对比数据（同一任务：写快速排序 + 保存 + 运行验证）</summary>

冷启动（首个 agent 请求，无缓存）

稳态（第二次运行，缓存已建立）

结论

1. 传统长 persona 猫娘更费 token（+5%）——persona 是 per-request 重复成本 2. 极短 persona ≈ 基线——它的价值是让模型输出正常文本，把猫娘风味让给本地渲染 3. 工具 schema 裁剪才是省 token 引擎——ctx.tools.restrict() 在 agent 作用域裁剪，模型看到的与可执行的保持一致

</details>

质量对比

5 类任务实测（编码 / Web 搜索 / 文件搜索 / 纯问答 / Subagent）：质量无退化，模型自适应（web 任务用 curl 绕过、subagent 任务直接回答）。

<details> <summary>完整对比数据（基线 vs 本插件）</summary>

</details>

退化边界：需要专用工具的任务（subagent 并行、skill 调用）——模型会改变策略。enable_tool 渐进式披露解决：

模型：enable_tool("subagent") → 工具已解锁
模型：subagent × 2（并行委派）→ 子代理完成 → 汇总

实测：模型识别到 subagent 缺失 → 调用 enable_tool → 并行派发两个子代理 → 正确汇总。能力完整恢复，父 agent 的工具 schema 在解锁前保持最小（省 ~2,000 token/请求）。

如果请求解锁的工具未安装在当前 profile，enable_tool 会返回不可用提示并保留原白名单，会话可以继续正常解锁其他工具。

快速开始

# 从 npm 下载安装
dsh plugin --profile demo add dsh-catgirl-plugin

然后加入 profile patch：

- insert:
    - id: catgirl-lite
      name: dsh-catgirl-plugin/catgirl-lite
      config:
        persona: 'Be concise, friendly, and natural.'
    - id: neko-renderer
      name: dsh-catgirl-plugin/neko-renderer
    - id: catgirl-economy
      name: dsh-catgirl-plugin/catgirl-economy
      config:
        allow: [bash, read, write, edit, glob, grep, str_replace_editor, todo_write]

Web UI 渲染（可选）：安装 dsh-catgirl-plugin-client 并加入 profile patch：

- insert:
    - id: neko-renderer-client
      name: dsh-catgirl-plugin-client

插件家族

RoadMap（V2）

• 工具档位切换（Coding / Normal / Chat）：按任务类型自动选工具集
• Reasoning Router：社交对话关 reasoning，复杂任务开 high/max（收益最大，风险也最大）
• 纯聊天档：只留 2-3 个工具
• 自适应工具披露：按任务类型预判解锁
• Web UI 状态机：agent 生命周期 → 猫娘状态，0 LLM token

已知限制

• headless 一次性进程不等待后台 subagent：run_in_background: true 的子代理在父进程退出时被终止（headless 应用限制，Web UI 无此问题）；同步模式完整可用
• npm registry 的 rc 包依赖链损坏：dsh-client-runtime 依赖未发布的 dsh-compact，构建客户端包需从 harness checkout 链接依赖（见 [开发](#开发)）
• nya 工具输出随机（Math.random()），不适合快照测试
• 人设文案为中文单语：INTENSITY_TEXT 在 index.js，可自行修改或通过 traits 扩展

开发

npm install
npm test                       # 人设、工具解锁、渲染与客户端单元测试
npm run test:composition       # 真实 Loader 组合测试（需 deepseek-harness 已构建）
npm run pack:check             # 检查 npm 发布内容

overlays/ 下的测试 overlay 含绝对路径，使用前请替换为你的 checkout 路径。

<details> <summary>构建客户端插件（npm registry 依赖链损坏，需从 harness checkout 链接）</summary>

cd client
npm install react tsdown typescript @types/react@18.3.31 --no-audit --no-fund
mkdir -p node_modules/@deepseek-ai
ln -s <harness>/packages/attachment/attachment node_modules/@deepseek-ai/dsh-attachment
ln -s <harness>/packages/client/runtime node_modules/@deepseek-ai/dsh-client-runtime
ln -s <harness>/packages/client/ui-attachment node_modules/@deepseek-ai/dsh-client-ui-attachment
ln -s <harness>/packages/client/ui-conversation node_modules/@deepseek-ai/dsh-client-ui-conversation
ln -s <harness>/packages/client/ui-primitives node_modules/@deepseek-ai/dsh-client-ui-primitives
ln -s <harness>/packages/client/ui-slots node_modules/@deepseek-ai/dsh-client-ui-slots
ln -s <harness>/vendor/cordis node_modules/@deepseek-ai/cordis
npx tsc --noEmit && npx tsdown
npx tsc src/index.ts --outDir lib --module esnext --target es2022 --moduleResolution bundler --skipLibCheck

</details>

License

[MIT](LICENSE)