dsh-bili-live

DeepSeek Harness (DSH) Bilibili Live Plugin / B站直播弹幕 AI 插件：实时读取 Bilibili 直播间弹幕、在用户授权后发送弹幕，并提供可选的 AI 自动陪聊。无需 QQBridge 或 QQ 机器人。

English: An independent DeepSeek Harness plugin for Bilibili live chat (danmaku): read live room events, send messages with user-controlled permissions, and optionally use AI to decide when to reply. No QQ bot required. v0.2 is text only; v0.4 adds optional audio transcription (speech-to-text of the stream) — still no video / no vision.

关键词 / Keywords: DSH plugin · DeepSeek Harness · Bilibili Live · B站直播 · 弹幕 danmaku · AI auto chat · live room assistant

给 DeepSeek Harness（DSH）用的 B站直播间插件：看弹幕、发弹幕、挂着听、可选自动陪聊。

v0.4 范围：弹幕 + 配置 + 可选「听声音」（把直播里的说话转成文字，给自动陪聊当上下文）。 不看画面：不抽帧、不做视觉理解。 所有「进入某房间」「发弹幕」的动作都在人手里 —— 模型只能申请，放行在设置页里点。

它能做什么

能力	谁触发	说明
查房间信息 / 最近弹幕	模型	只读。是否在播、标题、分区、在线人数
监听实时弹幕若干秒	模型	只读。弹幕 / 礼物 / SC / 进场
发弹幕	模型（要 confirm=true）或设置页	默认关；同一房间 60 秒 1 条；每次写日志
申请进入某房间	模型	只写一条待批申请，放行必须人来点
挂着听	模型或设置页	后台 worker 收弹幕写 hint，够得着时 POST 到你的 webhook
自动陪聊	设置页开关	定时读增量弹幕（有转录时也读转录）→ 调一次模型判断要不要接话 → 写进队列由 worker 发
听声音 / 语音转写（v0.4）	模型或设置页	后台拉流 → 分段 → 语音识别成带时间戳的文字；只转文字，不发弹幕；默认只留最近 5 分钟

它和「刷B站」插件、以及网上那些直播弹幕机器人，差别在哪

这套东西不是「又一个直播间挂机脚本」。它是在 DSH 里跑的插件，边界画得很死：

维度	这个插件	刷B站那类插件	常见的直播弹幕机器人
只管一件事	直播间：看弹幕 / 发弹幕 / 挂着听	推荐流浏览、挑视频、发评论、写报告	通常是「关键词命中就回复」
进哪个房间	默认谁都进不去，放行名单为空就全拒；模型只能写申请，放行必须人在设置页点	不涉及	配好 cookie 就全站可进，或写死房间号
什么时候说话	默认发弹幕总开关关着；开了也要 confirm=true、每房间 60 秒 1 条	自动评论可关	命中关键词立刻发，多是无人复核
自动陪聊	先「判断要不要接」，模型回 SKIP 就沉默；默认 4 分钟不重复、每小时 8 句、单句 40 字内	无	「收到弹幕就生成一句回复」的占多数
记录	每次发送（含草稿/被拦/失败）都写 logs/danmaku.jsonl，事后能查「打算发什么、最后发没发」	有报告	多半只 log 错误
依赖	一个 Python venv + DSH 自己	DSH	往往要 Node/Go 服务、Redis、数据库、自建面板
人格与记忆	不自己存对话历史，人格交给宿主（DSH 的 prompt / 记忆），插件只负责「进房、看、说」	宿主负责	多数内置自己的 prompt 和会话库
音视频	只做耳朵（v0.4：可选转写，默认关；不抽帧、不看画面）；转写文本只留最近几分钟	不含	有些项目会录 15 秒音频做 ASR 或抽帧做视觉，代价是带宽、显存和隐私
凭据	B站 cookie 只落本机运行目录，不进仓库、不进发布包	同	有的项目要求填在配置文件里并提交

一句话：别人做的是「让机器人尽量多说话」，这里做的是「让人始终有权决定它能不能进、能不能说」。

安装

从 GitHub 源码安装到 desktop profile：

dsh plugin --profile desktop add github:rentaoyan0628-collab/dsh-bili-live

npm 安装方式（请先确认 npm 包页面 已有发布版本；发布者为 n0y0t）：

dsh plugin --profile desktop add dsh-bili-live

安装插件后仍需完成下面的 Python 依赖和 B站凭证配置。v0.2.0 尚未完成独立插件端到端运行验证，适合愿意反馈问题的用户使用。

1. 把整个目录放进 DSH 的插件位置（或 npm i 到 profile 里），然后在 dsh.profile.bundles 里列出 dsh-bili-live。 插件自带的 cordis.patch.yml 只插入一条默认配置（默认全关）。

2. 装 Python 依赖（装进插件自己的 venv，别装进系统 Python）：

   python -m venv "$DSH_HOME/bili-live/.venv"
   "$DSH_HOME/bili-live/.venv/Scripts/python.exe" -m pip install -r requirements.txt   # Windows
   # "$DSH_HOME/bili-live/.venv/bin/python" -m pip install -r requirements.txt          # macOS / Linux
   

   插件会按这个顺序找解释器：设置页里填的「Python 路径」→ 家目录下的 .venv → PATH 里的 python。

3. 放 B站 登录凭证：$DSH_HOME/bili-live/bili_credential.json

   { "sessdata": "...", "bili_jct": "...", "buvid3": "...", "dedeuserid": "..." }
   

   只读功能（info / feed）不登录也能用一部分；发弹幕必须有凭证。 这个文件落在本机运行目录，不进仓库、不进发布包。

4. 打开 DSH 设置页 →「B站直播」→ 「重新自检」看到 Python 就绪 / 已有 B站 凭证 才算装好。

怎么用

1. 先放行：设置页「放行名单」→ 填房间号 / UP主昵称 / UID → 「放行」。 名单为空 = 哪个房间都进不去，这是刻意的。
2. 再挂机（可选）：「挂着听」里填房间，webhook 可留空（留空就只写 hint，不打扰任何人）。
3. 要它开口：把「允许发弹幕」打开。之后模型调 bili_live_send（带 confirm=true）或你在设置页手动发都能用。
4. 自动陪聊（可选）：选 provider / 模型、写人设、定节奏，然后勾「启用」。 它大多数时候会选择沉默（模型回 SKIP），只在真有意思时才说一句。

听声音（v0.4.0，可选）

把直播里的说话转成文字，给自动陪聊当上下文。只做耳朵：不抽帧、不看画面、不存音频（PCM 只在管道里过一遍，不落盘）。

前提

1. ffmpeg 在 PATH 里；不在就设 DSH_BILI_LIVE_FFMPEG 指向可执行文件。
2. 装转写引擎（选一个）：
   • faster-whisper（CPU）：pip install faster-whisper 到插件用的那个 venv；装在别的 venv 就用 DSH_BILI_LIVE_ASR_PYTHON 指过去。
   • whisper.cpp（能吃 AMD 显卡的 Vulkan 版）：装好后设 DSH_BILI_LIVE_WHISPERCPP 指向 whisper-cli.exe，再放一个模型文件（ggml-*.bin），设 DSH_BILI_LIVE_WHISPERCPP_MODEL。
3. 转写不必用插件自己的 Python：配置里的 audio.asrPython（设置页「转写解释器」那个输入框）可以指向另一个已经装好 faster-whisper 的解释器。为了不让网页随手把本机任意程序设成解释器，这里只接受 $DSH_HOME 之下的路径；别处的会被 403 拒掉，要改就直接改配置文件。

GPU

• faster-whisper 走 CTranslate2，只认 CUDA。AMD 卡开 cuda 一定失败 —— 插件会把原始报错原样显示在设置页，然后自动退回 CPU，不会假装成功。AMD 卡上常见原文是 RuntimeError: CUDA failed with error CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version（其实是根本没有可用的 CUDA 设备）。
• 想在 AMD 卡上用，只有 whisper.cpp 的 Vulkan 版（本仓库不代编译，需要自己装 VS Build Tools + Vulkan SDK）。
• 设置页有「转写自检」按钮，就是真去点一次 CUDA 拿报错；慢，但能确认到底行不行。

怎么开

设置页「听声音」→ 填已放行的房间 → 选模型（tiny/base/small/medium）和设备（GPU 优先 / 只用 CPU / 强要 CUDA）→「开始听」。 模型也可以直接调工具：

工具	作用
bili_live_audio_start	开听觉（房间必须已放行）
bili_live_audio_stop	关掉（留空=全部房间）
bili_live_audio_status	谁在听、哪个引擎/设备、GPU 有没有失败、最近听到什么
bili_live_transcript	读最近几条转录（带时间戳）
bili_live_asr_probe	体检：能不能用 GPU、whisper.cpp / DirectML 在不在

代价

• CPU 转写吃资源：small 模型在普通台式机上大约是「十几秒一段、延迟十几到几十秒」。想更快就降模型或加大 window。
• 转写一定有错字，自动陪聊的提示里已经写明「这是语音转写、可能有错，别当画面描述」。
• 文本会随自动陪聊的 prompt 交给你选的那个模型供应商。不想要就只开转写、不开自动陪聊。

给模型的工具

工具	作用
bili_live_info	房间信息 + 最近弹幕（只读）
bili_live_feed	监听 N 秒实时弹幕（只读）
bili_live_send	发弹幕（默认草稿，confirm=true 才真发；总开关关着会被拒）
bili_live_request	申请进入某房间（只写待批，不自行放行）
bili_live_watch_start / watch_status / watch_stop	挂机 worker 的开关与状态
bili_live_log	最近的发送日志（含草稿/被拦/失败）
bili_live_watching	我此刻在看的房间（放行名单 + 开播状态 + 最近说过什么）
bili_live_doctor	环境自检（Python / 依赖 / 凭证路径）
bili_live_audio_start / audio_stop / audio_status	听声音（语音转写）的开关与状态
bili_live_transcript	读最近的语音转写（带时间戳）
bili_live_asr_probe	转写体检：GPU 能不能用、whisper.cpp / DirectML 在不在

配置

配置在 $DSH_HOME/bili-live/config.json，设置页就是它的前端。

{
  "pythonPath": "",
  "botName": "大肥鱼",
  "sendEnabled": false,
  "autoChat": {
    "enabled": false,
    "provider": "", "model": "",
    "persona": "你是直播间里的一个普通观众，说话短、口语、不客套。",
    "tickSec": 20, "windowSec": 150,
    "minLines": 2, "minGapSec": 240, "perHour": 8, "maxChars": 60
  },
  "audio": { "model": "small", "device": "auto", "window": 15, "overlap": 2, "keep": 300 }
}

• sendEnabled：发弹幕总开关。默认 false（先看后发）。
• botName：它在房里的名字，用来判断「有人点名」。
• autoChat.minGapSec / perHour / maxChars：两次开口的间隔、每小时上限、单句字数上限。
• audio.device：auto（先试 GPU，失败退 CPU）/ cpu / cuda；window 每段秒数；overlap 相邻段重叠；keep 转录文本保留秒数。

安全：设置页那几个接口怎么守的（v0.3.0）

插件在宿主里注册了 /dsh-bili-live/* 一组本地 HTTP 接口，给设置页用。这些接口能改配置、能动放行名单、能发弹幕，所以不是"能连上本机端口就算数"：

1. 先过 DSH 的信任栅栏 connection.requestRejection —— 宿主级鉴权（认 cookie/token），隧道或反代把 Host 改写成回环也挡得住；
2. 再过本机同源 —— Host 必须是回环地址，Origin/Referer 必须同端口（挡掉浏览器里另一个本地页面借你的登录态驱动这些写接口）；
3. 栅栏拿不到时（老宿主）不静默放行，第 2 条就是唯一防线，两道都不成一律 403。

另外 网页端不许把插件指到任意可执行程序：pythonPath 只接受三种值——插件自己的 venv、本机自动探测到的解释器、或首次配置时填的 python 可执行文件；其它路径返回 403，要换请直接改 config.json（本机文件）。

发弹幕的房间授权不在这层放宽：真正的闸在 python/live_mcp.py 的 bili_live_send —— 房间不在 live-allow.json 里一律拒绝。

数据都在哪

$DSH_HOME/bili-live/（可用环境变量 DSH_BILI_LIVE_HOME 改）：

config.json              插件配置
bili_credential.json     B站 凭证（本机，不进仓库）
live-allow.json          放行名单（只有人能改）
live-requests.jsonl      待批申请（模型写的）
live-chat/<房间>/        弹幕流、hint、queue、worker.log、watch.json
logs/danmaku.jsonl       每次发送（含草稿/被拦/失败）
logs/plugin.log          插件自己的日志

限制（有意不做）

• 不看画面：不抽帧、不做视觉理解。
• 听声音是可选的（v0.4）：要自己装 ffmpeg + 一个转写引擎；不装也能正常用弹幕那一套。
• 不自动进房：名单必须人来放行；没放行的房间连只读的 info/feed 都会被拒。
• 弹幕发出去收不回：60 秒冷却 + 每小时上限只能减少手滑，不能撤销。
• 不做开机自启 / 计划任务：worker 由插件进程拉起，插件停它就停。
• 弹幕内容会交给你在设置页选的那个模型供应商 —— 本地缓存不等于全部在本地处理，详见 docs/PRIVACY.md。

排障

症状	先看
设置页一直「Python 没就绪」	设置页「重新自检」里的 tried 列表；缺依赖就按上面 pip 命令装，或手填解释器路径
工具报「找不到能用的 Python」	同上；.venv 位置或 pythonPath 写错了
发弹幕被拒	「允许发弹幕」没开；或房间不在放行名单；或 60 秒冷却没到
挂机起来了但没反应	live-chat/<房间>/worker.log，以及房间是否在播
自动陪聊不开口	模型选择、sendEnabled、minGapSec；插件日志里有「模型决定 SKIP」是正常行为

许可与来源

MIT。Python 侧基于 bilibili-api-python 写的直播弹幕/发送逻辑， MCP 用官方 mcp 的 FastMCP； 插件外壳照着 DSH 的插件约定写的。发布前请照 docs/RELEASE-CHECKLIST.md 走一遍。