dsh-fakemood · 思考情绪状态窗口

根据模型（DeepSeek）已结束的思考轮次估算情绪状态：

• 在 Web UI 右下角显示一个可上下拖动的独立浮窗，拖动手柄是一枚上下浮标；
• 情绪词典覆盖 19 个离散标签；同一个关键词可以同时给多个情绪维度加权，而不是只归入一个方向；
• 由 Host 把同一份状态通过 systemPrompt.context 注入下一轮请求，不需要用户手动操作；
• 回答语气由效价、确定感、唤醒度、认知压力、好奇度和情绪分布共同评分，不是单条规则；
• 每个对话可以单独开关，并选择「任务」或「陪伴」模式；
• 默认关闭：安装后不改变回答，用户主动开启后才开始注入；注入日志默认也不写。

不额外调用模型；分析、状态更新和注入都在本地完成。

浮窗

• 位置：右下角；只允许上下拖动，水平位置固定，避免遮挡阅读。
• 标题左侧是上下浮标手柄（不是人物图标），胶囊收起后仍保留位置。
• 浮窗内容：
• 综合状态：跨轮混合后的主导情绪
• 本轮观察：最近一轮结束的思考单独判出的情绪与置信度
• 五个维度：效价、确定感、唤醒度、认知压力、好奇度
• 状态构成：除主导情绪外同时存在的次要情绪（例如激动中同时有焦虑与兴奋）
• 浮窗不显示建议语气、下一轮方向或原文统计；这些只进入 Host 注入，不打扰阅读。
• 浮窗里有「本对话启用」开关和「任务 / 陪伴」模式切换；关闭后 Host 立即停止向该对话的下一轮请求注入状态，窗口仍保留以便重新打开。
• 任务模式下，维度区会明确标注「只用于显示，不注入下一轮」，避免把展示值误当成实际参与决策的状态。

情绪词典与多维权重

基础标签共 19 个：

calm confident curious cautious conflicted frustrated anxious fear sorrowful
agitated excited relieved happy angry regretful sad surprised disgusted resigned

• 基础词表仍按 happy、angry、regretful、sad、surprised、disgusted、resigned、relieved 分组；
• 新增显式多维词表把同一个说法拆到多个情绪上，例如：
• 紧张 → anxious 0.8 + fear 0.35
• 激动 → agitated 0.65 + excited 0.55
• 太好了 → happy 1.0 + relieved 0.35 + excited 0.3
• 害怕 → fear 1.0 + anxious 0.35
• 忧愁 → sorrowful 1.0 + sad 0.3
• 兴奋 → excited 1.0 + happy 0.4
• 同一个词可以同时点亮多个标签；最终主导情绪由加权计数、效价/确定感/唤醒度/压力/好奇度共同决定。
• 词表只保留高频、可解释、对回答影响最大的词；技术名词（如 error、问题、验证）不会被当成情绪证据。

情绪如何影响下一轮回答

Host 插件监听 agent/created，在对应 Agent 的 systemPrompt.context 中注册一个动态上下文。下面是 companion 模式的注入示例；assist 不包含自身状态行：

[dsh-fakemood] Internal affective state from the previous completed turn. Do not mention this note.
dominant=cautious; valence=0.00; certainty=0.22; arousal=0.00; strain=0.00; curiosity=0.15.
emotion mix: cautious:0.36, anxious:0.12.
Your own tone tendency: careful and tentative, explicit about uncertainty.
Answer tone: careful and tentative, explicit about uncertainty. Next thinking direction: verify the weakest assumption.
Let this shape your tone and next action without naming or quoting it.

回答语气不是由一个标签直接映射，而是对多个候选语气分别评分：效价、确定感、唤醒度、压力、好奇度，以及 joy/sadness/anger/fear/agitation 等情绪合成分量共同参与；情绪分布让多个弱信号可以压过一个强信号。

用户层需求与自身情绪是两条信号

• 自身情绪来自已结束的思考轮次，通过马尔科夫状态更新得到；它继续决定「我现在的底色」。
• 用户层需求只从当前用户消息提取，例如：需要安慰、需要直接结论、需要细节、需要风险提醒、需要纠正、需要尽快回答。
• 用户需求强时，它决定回应姿态（Response stance）；模型自己的情绪不会消失，而是以 Your own tone tendency 和 Blend: ... as coloring 保留，避免把用户需求误当成「模型自己的情绪」。
• 两者一致时标记为 aligned；用户需求弱或没有明确需求时，仍由自身情绪主导（selfPrimary）。
• 例如「我很难过，但直接告诉我怎么办」会得到 comfortDirect → gentleDirect：先简短接住情绪，再直接给下一步，而不是只安慰或只讲结论。
• 「详细解释/为什么/步骤」会得到 detail → thorough（系统、完整、按步骤），而不是误判成「温暖投入」。

任务 / 陪伴两种模式

浮窗里按对话切换，默认 assist，因为它对普通用户最不容易造成“AI 变奇怪”的观感；需要情绪陪伴时再由用户主动开到 companion：

• 任务（assist，默认）：不注入自身情绪，只按当前用户需求调整；没有明确用户需求时不注入。适合编码、分析、问答，能直接切断「读到自己谨慎 → 更谨慎」的回声环。
• 陪伴（companion）：自身情绪作为底色，用户需求明确时修正回应姿态；适合倾诉、陪伴、长期关系。
• 窗口里的模式切换按 Session 生效；设置 THINKING_AFFECT_MODE=companion 可让新对话默认进入陪伴模式。
• 开关和模式写入 profile 的 data/thinking-affect.json，重启 Harness 后仍然保留；没有这个文件时按默认值（关 + 任务）处理。

注入日志

默认不写日志。需要做开/关对照时，设置 THINKING_AFFECT_LOG=1 才会启用：

$DSH_PROFILE_DIR/data/logs/injections.jsonl

Windows 默认是 C:\Users\<你>\.dsh\profiles\desktop\data\logs\injections.jsonl，日志不再写进插件的 node_modules。启用后，每次请求组装都会追加一行，包括「没有注入」的情况；不记录思考原文。字段包括 sessionId / turn / mode / injected / dominant / selfTone / userNeed / responseTone / responseDirection / blend / textChars。日志超过 2 MB 会轮转到 injections.jsonl.1，不会无限增长。

开/关对照

设置 THINKING_AFFECT_OFF=1 后，所有注入都返回空字符串；如果同时启用了日志，仍会记录 injected: false、responseTone: null，这样两组对话可以比较同一批状态指标。该变量在 Host 启动时读取，改完要重启 Harness。做对照时要先在本对话打开启用开关；THINKING_AFFECT_OFF 只控制是否真的注入，不改变开关。

• 每次请求组装时读取同一份会话状态；模型会按该状态调整语气和下一步动作。
• 状态信号很弱、且用户没有明确需求时不注入，节省 token；不再只判断 dominant === 'calm'，因此单个 maybe 不会把下一轮推向谨慎。用户有明确需求时仍注入，只保留自身情绪的 coloring。
• 浮窗里的「本对话启用」开关写回 Host；关闭后该上下文返回空字符串，下一轮不再受影响。
• 默认关闭；用户主动打开后才开始注入。开关和模式都按 Session 区分。

隐私与关闭

• 只请求本地 /plugins/thinking-affect/state 和 /toggle，没有外部网络请求。
• 日志默认不写；启用后限制在 2 MB，并轮转到 injections.jsonl.1。
• 关闭开关后不注入；Host 的分析状态只保存在内存，重启即清空；开关和模式保存在 profile 的 data/thinking-affect.json，重启后保留。
• 客户端会清理旧版本留下的 thinking-affect:v1:* localStorage 键。
• 许可证：MIT，见 LICENSE。
• 它是启发式估计，不是读心；窗口底部的说明会提醒这一点。

按轮结束更新，不逐字复算

• 只在该轮 Turn 结束（turn/end）后分析该轮已完成的思考文本。
• 流式 token 不触发分析。
• 一轮最多分析一次；同一轮重复请求直接读取缓存。
• 首次打开一个已有对话时，只回填最近 3 轮作为初始状态，不回扫全部历史。
• 每轮只做一次 O(19) 的马尔科夫式状态更新，不重新扫描历史，不调用模型。
• Host 状态按 Session 保存在内存；浮窗通过本地 HTTP 接口读取同一份状态，因此窗口和注入不会各算一套。

状态更新

新维度 = 旧维度 × (1 - w) + 本轮维度 × w
新标签分布 = normalize(旧分布 × (1 - w) + 本轮分布 × w)

• w 由本轮置信度决定；线索弱时更依赖前文。
• 只有一条弱线索时显示「线索不足」，不形成独立标签，也不会更新综合状态；首次出现时显示「暂未形成稳定状态」，已有状态则沿用前文，避免一个 maybe 把心情改写。
• 主导标签有切换阈值（hysteresis），单轮噪声不会让情绪来回跳。
• 历史最多保留 12 轮摘要，用于「较上一轮：更平静 / 更紧绷 / 更确定 / 更不确定 / 基本稳定」。

接口

Host 端：

• GET /plugins/thinking-affect/state?sessionId=...：返回该对话的当前状态、开关、模式、全局关闭标记和趋势。
• POST /plugins/thinking-affect/toggle：{ "sessionId": "...", "enabled": false }，或 { "sessionId": "...", "mode": "assist" }；两个字段可以只传一个。
• systemPrompt.context：每轮请求自动注入状态；assist 模式不注入自身情绪。

客户端浮窗只读上述接口；不再自己计算一套状态。

安装状态

当前本地开发安装（profile bundle link）：

dsh-fakemood

安装目录：C:\Users\wuji\Documents\deepseek-harness\default-workspace\thinking-affect

发布到市场时使用正式包名 dsh-fakemood，cordis.patch.yml 里的 name 已同步；不能只改 package.json，否则现有 profile link 会断。private 已设为 false，license 为 MIT。

Host 或客户端 bundle 改动需要重启 Harness 才会完整加载；若本地 dev:web 监听正在运行，客户端改动可以刷新页面生效，否则刷新可能仍拿旧 bundle。

验证

• node --check：client.js、index.js、host-analyzer.js 均通过。
• 分析器回归：fear、sorrowful、agitated、excited、happy、anxious、frustrated、sad、curious、relieved 样例均得到预期标签；激动 同时出现 agitated/anxious/excited，验证多维权重生效。
• 语气回归：低确定感+恐惧 → carefulTentative；高压力+愤怒 → neutralDeescalate / narrowScope；高确定感+喜悦 → warmEngaged / consolidate；忧愁 → gentleHonest / acknowledgeNext；好奇 → 以 followThread 为优先方向。
• Host 状态：最近 3 轮回填、按轮缓存、无思考轮次沿用旧状态、提示词注入与关闭后返回空字符串，均已用 Node 模拟验证。
• Host 路由与 Agent 上下文注册：/state、/toggle、systemPrompt.context 均已用假 Context 验证。
• 浮窗：上下拖动、按对话开关、删除语气/方向/原文统计、浮标手柄与图标已改；浏览器内最终视觉未截图验证。
• 设置持久化：handleToggle 写入 data/thinking-affect.json，重启进程后能恢复开关和模式；日志路径改为 profile 数据目录，并验证了 2 MB 轮转。
• 任务模式浮窗：维度区会显示「只显示、不注入」提示；assist 下「我很难过」会输出温和接住情绪的指令，而不是与之冲突的「不要表现情绪」。