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dsh-client-ui-skins
已验证 · 实测可装 caoyiwei850
功能简介
DSH Web皮肤插件,内置主题与自定义图片皮肤
可用 — 实测通过,早期项目
DSH Web皮肤插件,内置主题与自定义图片皮肤 实测能干净安装、正常启动。早期项目,但功能可用。
「已验证」表示我们的自动化 CI 在干净 profile 里实际执行了 dsh plugin add 并启动成功——仅此而已。功能描述与版本兼容性均为作者声明。这不是安全审计,也不代表对第三方代码的背书。
README
DSH 皮肤插件 · dsh-client-ui-skins v0.1.16
给 DeepSeek Harness (DSH) Web 界面换肤:4 套内置皮肤 + 自定义图片/视频皮肤。
自定义皮肤把整张图片(PNG / JPG / WebP)或视频(MP4 / WebM)作为界面背景,
整套配色(背景、强调色、交互高亮)自动跟随画面主色调。
主要特性:
- 4 套内置皮肤:深海蓝 / 樱粉 / 薄荷 / 琥珀,深色浅色外观都适配。
- 自定义图片壁纸:任意 PNG / JPG / WebP,配色自动取自主图。
- 视频动态壁纸:MP4 / WebM 循环播放,首帧取色生成配色。
- 背景遮罩滑块:独立调节壁纸明暗,避免文字被背景图吃掉。
- 输入框不透明度滑块:独立调节输入框背景,保证打字清晰。
- 正文加强开关:给助手正文加一层轻磨砂底,照片高光区也不影响阅读。
效果预览
自定义图片皮肤支持任意 PNG / JPG / WebP:导入自己的图片后,背景、强调色与交互高亮会自动跟随图片主色调。以下仅为界面效果示例。



文件
| 文件 | 作用 |
|---|---|
dsh-client-ui-skins-0.1.13.tgz |
插件安装包(npm tarball) |
install-dsh-skins.sh |
一键安装脚本 |
uninstall-dsh-skins.sh |
一键卸载脚本 |
安装(二选一)
方式 A:一键脚本(推荐)
bash install-dsh-skins.sh
脚本会自动:装包 → 注册 → 重启。完成后刷新 http://127.0.0.1:3080,
左下角 设置 → 通用设置 → 皮肤 即可换肤。
方式 B:手动
# 1. 装包
cd ~/.dsh/profiles/web && pnpm add -w ./dsh-client-ui-skins-0.1.13.tgz
# 2. 注册(编辑 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml,追加:)
# - insert:
# - id: ui-skins
# name: 'dsh-client-ui-skins'
# 3. 重启 web
launchctl kickstart -k gui/$(id -u)/com.deepseek.dsh.web
其实你也可以直接扔给DeepSeek harness自己安装。
卸载
bash uninstall-dsh-skins.sh
使用
设置 → 通用设置 → 皮肤:
- 点内置皮肤卡片直接切换;点「自定义(选图/视频)」选图片或视频。
- 自定义皮肤激活后出现「背景遮罩」「输入框不透明度」两个滑块,
以及「正文加强」开关,均可实时预览并记住偏好。
备注
- 插件是纯 client 插件,不改任何 DSH 源码;卸载后完全恢复原生外观。
- 自定义皮肤图片/视频只在本机流转(图片存 localStorage、视频存
IndexedDB),不会上传到任何服务器。 - 需要 DSH web profile(
~/.dsh/profiles/web),依赖 pnpm。
安装
装一次目录插件,之后本站所有插件都能让 DeepSeek Harness 自动找、自动装:
dsh plugin add dshbase-catalog 然后对 agent 说「帮我装 dsh-client-ui-skins」,它会在目录里找到并自动安装。文档:dshbase-catalog · 已验证场景包。
该插件是 GitHub 源码(未发 npm)——直接从仓库装:
Web profile:
dsh plugin --profile web add github:caoyiwei850/dsh-client-ui-skins Headless(CLI)profile:
dsh plugin --profile headless add github:caoyiwei850/dsh-client-ui-skins 实测报告
验证通过:从 GitHub 源码完成 L1 安装 + L2 加载 + L3 运行(dsh 0.1.0-rc.6)。
使用场景
给模型装上眼睛——图像理解、OCR 或屏幕定位——让它读视觉而非靠猜。
适合谁
会把截图、图表或照片交给模型、想被原生理解的人。
二次开发建议
视觉后端和预处理是缝——加 OCR、区域裁剪,或调分辨率和模型路由。