dsh-qqbot
DSH 接入官方 QQ 机器人增:富媒体收发 · 表情包图库 · 多预设多开 · 定时唤醒 · 远程审批 · 延迟聚合回复 · 自主静默or回复
- Stars
- 0
- Language
- TypeScript
- Created
- Sep 4, 2026
- Updated
- Sep 5, 2026
Introduction
@zaofan/dsh-qqbot
基于 deepseek-harness (dsh) 的 QQ Bot IM 插件增强 fork:将 QQ 消息平台作为 dsh agent 的前端协议驱动,并加入表情包图库、富媒体收发、定时任务、多实例人格、可视化设置面板等能力。
📦 仓库: gcry13067381632-jpg/dsh-qqbot(fork 自 tencent-connect/dsh-qqbot)
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🐋 本 fork 增强版
一句话:让跑在 dsh 上的 QQ 机器人"活"起来——会存表情包、会挑图回你、到点主动开口、一个DSH还能同时开好几个不同性格的机器人号。
它是上游 @tencent-connect/dsh-qqbot 的增强 fork(改动不在上游源码里,升级/重装上游会被冲掉)。
装上之后,它能帮你……
🤳 群里的表情包,自动变成它的收藏 群里谁发了图,机器人自动存进本地图库(自动去重、分"待整理/收藏/回收站")。你只要说一句"发个开心点的图"——它自己搜库、自己挑、自己发,还会挑场合出手(可配置:冷场不发、刷屏限量、同图不连发)。
⏰ 到点它会自己开口 设置里告诉它"每天早 9 点去群里说早安",它就准点出现;跟它说"30 秒后提醒我去喝水",它到点真会来催你。
🧑🤝🧑 一个电脑,多个人格同时在线 傲娇系、元气系、高冷系……想开几个开几个:每个号独立 AppID、独立人格、独立工作目录(图库/定时/闸门全分开,互不串号)。新号不用翻教程——Web 页点「扫码绑定」,手机 QQ 扫一下,凭据自动填好。
🧹 图库乱?让 AI 自己整理 一句话"看看收藏里哪些图还没写介绍",它列出清单、自己补标签补描述,越用越懂你。
🖥️ 不用碰配置文件,全在设置面板点 机器人怎么回、能发什么图、什么时候主动说话、每个号用什么人格——都在一个面板里改,保存即生效(账号增减才需重启)。
📸 效果展示
图①:dsh 运行后台——思考过程、工具调用、Token 用量一目了然(配合「回复闸门 reply_gate」可让机器人自主判断该开口还是静默吃瓜); 图②:QQ 群里的抓鬼游戏互动——该回就回、该藏就藏,角色扮演全自动; 图③:斗图实战——机器人用自己收藏的表情包接招回击,图、文分开两条连发。



给开发者的话
- QQ 会话内可直接调用的标准工具:发图/撤图/查库/打标/查未整理/定时(
send_media/recall_message/list_stickers/sticker_tag/sticker_untagged/schedule_timer/schedule_cancel…),会话按账号精确路由 - 纯文本也能发图撤消息:让ai再回复里写
[MEDIA:image|图片路径或网址]就自动变成真图发出去(voice/video/file同理);写[RECALL]撤回自己刚发的那条 - 会话归属、工作区挂载等宿主问题已按官方机制修好(移植上游 PR #21,幂等、全 fail-soft)
🛡️ 仓库不含任何机器人凭据、图库数据、日志与个人路径(发布前已清理)。AppID/AppSecret 请走环境变量或 Web 面板注入,不要提交进 git。
构建与部署
npm install # 安装依赖(peer 依赖由 dsh 宿主解析)
npm run build # 或: node node_modules/typescript/lib/tsc.js -p tsconfig.json
npm run check:package # 发布前自检(单包四项家当齐全)
pnpm pack # 打 tarball(供 dsh plugin add 安装)
安装到 dsh profile 见下方「安装」小节(同样支持 dsh plugin add 与扫码引导)。
仓库根的 install.ps1 提供 Windows 一键安装(自动 pack 到无空格目录 → add → 重启提示)。
架构
QQ 用户 → QQ WebSocket → dsh-im-qqbot → ctx.agents → dsh agent loop → LLM
↑ │
└── session/event ──────────┘
(assistant reply → QQ sendMarkdown)
安装
⚠️ 必须装到
webprofile(dsh web设置面板的宿主);装到别的 profile 只会得到没有设置面板的裸环境。 也不要add @tencent-connect/dsh-qqbot——那会装上游官方版(无本 fork 增强功能)。✅ 单包自含,装一个就全有:QQ 机器人 + Web 可视化设置面板(host 桥 + 设置页 UI)都打包在 这一个包内——装完它,dsh Web「设置」里就会出现「QQ 机器人 (im-qqbot)」面板(多账号时每个实例各一页), 无需再单独安装 dsh-qqbot-settings。
方式一(发布到 npm 后):一条命令
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @zaofan/dsh-qqbot
尚未发布到 npm 前,请用下面的方式二。
方式二:源码分发(当前推荐)
Windows(一键脚本):
git clone https://github.com/gcry13067381632-jpg/dsh-qqbot.git
cd dsh-qqbot
.\install.ps1 # 自动 install/build → pack → add tarball → 输出重启指引
若系统禁止运行脚本,改用:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\install.ps1
macOS / Linux(手动):
git clone https://github.com/gcry13067381632-jpg/dsh-qqbot.git
cd dsh-qqbot
npm install && npm run build
pnpm pack --pack-destination /tmp
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add /tmp/zaofan-dsh-qqbot-0.4.0.tgz
💡 为什么打 tarball、而不是
add源码目录?实测教训: ① 目录路径含空格时 Windows 会把参数在空格处拆碎(pnpm 报- isn't supported); ②add目录 = pnpm link(junction),插件无法按"代码位置"反推 profile → 扫码凭据落不了盘,只能走环境变量。
首次启动与绑定
启动 dsh web 后,若未配置凭据会自动进入扫码引导:终端输出二维码 → 手机 QQ 扫码绑定 → 凭据自动保存,重启不丢(设置面板里也可随时「扫码绑定」/改账号)。

提示:建议使用
0.4.0以上版本扫码,支持点击链接在浏览器打开,避免部分终端二维码渲染错位的问题。
还没有 QQ 机器人?先注册一个(拿 AppID / AppSecret)
- 打开 QQ 开放平台,用 QQ 号登录;
- 进入「机器人」→「创建机器人」,填好名称、头像、简介;
- 创建完成后在机器人详情页拿到 AppID 与 AppSecret;
- 在 dsh Web → 设置 →「QQ 机器人」→「账号与预设」里填入并保存
(或设为环境变量
QQBOT_APPID/QQBOT_SECRET); - 按需在平台开通单聊/群聊消息权限(群聊一般需要提交用途审核)。
💡 更省事:机器人建好即可,首次启动直接扫码绑定,不用手抄凭据。
开发者:--patch 开发模式
export QQBOT_APPID="你的AppID" QQBOT_SECRET="你的AppSecret"
npx @deepseek-ai/dsh web --patch /path/to/dsh-qqbot/cordis.dev.yml
QQ 远程审批(可选)
当 Agent 的工具要访问工作区之外的位置时,dsh 会触发权限审批。开启后,机器人把审批请求发到 QQ(任务发起者的会话),你直接在 QQ 里放行/拒绝:
⚠️ DSH 权限申请 工具:pwsh 原因:需要访问工作区外路径
允许本次操作:
/approve A1B2C3拒绝本次操作:/deny A1B2C3仅本次有效,120 秒后自动拒绝。
启用(二选一;保存即对新审批请求生效,无需重启):
- Web 设置面板:设置 →「QQ 机器人」→ ⑤ QQ 远程审批 → 勾选开启;
- 或
cordis.patch.yml的实例 config 加两行后重启:
- id: im-qqbot
config:
enableApprovals: true # 默认 false
approvalTimeoutMs: 120000 # 等待时长, 超时自动拒绝
安全边界:验证码一次性;仅"任务发起者本人 + 同一会话"可批(群聊里其他人看到验证码也无效);只授权当前这一次操作;Agent 取消或 dsh 退出自动取消。
思路来源: wang-22-code/dsh-qqbot-bridge 的 QQ 审批设计(宿主 dsh
approval/request标准事件,官方 dsh-acp / Web 审批弹窗同款机制)。
配置项
| 配置 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
appId | string | 必填 | QQ Bot AppID(或通过 QQBOT_APPID 环境变量) |
appSecret | string | 必填 | QQ Bot AppSecret(或通过 QQBOT_SECRET 环境变量) |
provider | string | deepseek-official | LLM 提供商名称 |
model | string | deepseek-chat | 模型名称 |
preset | string | - | Agent preset id |
cwd | string | process.cwd() | Agent 工作目录 |
requireMention | boolean | true | 群聊是否需要 @bot 才触发 |
groupPrompt | string | - | 群聊额外 system prompt |
directPrompt | string | - | 私聊额外 system prompt |
textChunkLimit | number | 4500 | 单条消息最大字符数 |
sessionIdleTimeout | number | 1800000 | 会话闲置超时(ms),默认 30 分钟 |
debug | boolean | false | 调试模式 |
内置命令
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/bot-reset | 重置当前会话(清除上下文) |
/bot-model | 查看或切换模型 |
/bot-status | 查看当前会话状态 |
/bot-help | 查看所有指令 |
核心模块
src/
├── index.ts # Cordis 插件入口(async apply)
├── config.ts # 配置 Schema
├── types.ts # 全局类型定义
├── setup.ts # 凭据绑定(扫码)
├── transport/ # 传输层
│ ├── inbound.ts # QQ 入站消息 → agent.followup()
│ ├── outbound.ts # session/event → QQ sendMarkdown
│ ├── outbound-buffer.ts # 流式缓冲
│ └── chunker.ts # Markdown 文本切分
├── session/ # 会话管理层
│ ├── session-manager.ts # QQ peer → Agent 映射
│ └── idle-evictor.ts # 闲置回收
├── model/ # 模型路由层
│ ├── model-resolver.ts # 路由解析
│ ├── prefs-store.ts # per-peer 偏好持久化
│ └── settings-reader.ts # settings.yaml 只读
├── shared/ # 共享工具
│ ├── utils.ts # 通用函数
│ ├── scope.ts # scope/peer 提取
│ └── send-helper.ts # 分块发送
├── commands/ # 斜杠命令
└── typings/ # 外部模块声明
会话路由
sessionKey: qqbot:${appId}:${scope}:${peerId},由 SHA-256 确定性派生 SessionId,重启后可恢复。
解析策略:进程内复用 → 持久化恢复 → 全新创建。
设计原则
- 纯 Cordis 插件 — 遵循 dsh "Plugins, not loop changes" 原则
- 声明式依赖 —
inject = ['agents'],不直接耦合其他插件 - 会话隔离 — 每个 QQ 私聊用户/群聊各一个独立 Agent
- Preset 支持 — 可通过
agent-presets服务挂载预设(工具集、prompt 等) - 闲置回收 — 超时自动 dispose Agent,防止内存泄漏
- Markdown 输出 — 回复以 Markdown 格式发送,支持代码块/表格感知切分
本地开发
# 安装依赖
pnpm install
# 构建
pnpm build
# 开发模式(watch)
pnpm dev
# 用 --patch 方式调试
export QQBOT_APPID="xxx" QQBOT_SECRET="xxx"
npx @deepseek-ai/dsh web --patch /path/to/dsh-qqbot/cordis.dev.yml