dsh-ensp
让 AI 直接开华为 eNSP 做网络实验：后台批量驱动 GUI、telnet 下发命令、读写
.topo、自动出实验报告。
一个 DSH（DeepSeek Harness）插件。给 AI 装上这套工具后，它能自己打开拓扑、启动设备、下发配置、验证连通性、截图，最后生成两份带截图的 Word 实验报告。
实测环境：Windows 10/11 + eNSP 1.3.00.100（client 1.2.0.500）+ DSH。所有坐标、坑、耗时都在真机上验证过，下面标 ⚠ 的是换机器要重新确认的点。
它解决什么问题
AI 操控 eNSP 最慢、最容易翻车的环节是点鼠标：真实点击要移动指针、抢前台、等窗口响应，一场实验几百次点击，每次几十毫秒到几秒，还会打到用户正在用的窗口里。
这个插件做了两件事：
- 把界面动作批量化并提到提权桥上执行——一整套点击写进一次调用，启动成本约 0.3 s，之后每步 15–90 ms。
- 把大部分操作改走别的通道——telnet 下发命令、直接读写
.topo文件、窗口 DC 截图（不抢焦点、不怕被遮挡），只有必须点界面的地方才真的动鼠标。
速度对比（本机实测）
| 操作 | 手工 / 逐条调用 | 用本插件 |
|---|---|---|
| 下发一条配置命令 | 开窗口 + 打字 ≈ 3–5 s | telnet 60 ms |
| 读拓扑（设备名/型号/端口/IP 规划） | 截图肉眼找 | 解析 .topo 1 ms |
| 主窗口截图 | 全屏截图 200 ms+，还怕遮挡 | 窗口 DC 74 ms |
| 启动全部 11 台设备 | 手工点 + 盲等 | start_all 8.7 s（含等所有端口起来） |
| 保存配置 | 进用户视图 + save + 答 y |
自动完成 0.3 s |
一次 ensp_gui 调用 |
—— | 批内每步 15–90 ms |
环境要求
| 项 | 要求 |
|---|---|
| 系统 | Windows（依赖 UIPI / ShellExecuteW / BitBlt，非 Windows 不适用） |
| eNSP | 华为 eNSP（实测 1.3.00.100，客户端 1.2.0.500） |
| 宿主 | DSH Desktop（插件以 cordis.patch.yml bundle 形式加载） |
| Python | 3.9+ 且带 pywin32 + Pillow（提权桥用，插件会自动探测候选解释器，也可用配置指定）。生成 docx 用 DSH 自带 Python（含 python-docx） |
| 权限 | 建议 DSH 以管理员身份运行（原因见 UAC） |
安装
插件是标准的 DSH bundle：package.json 里声明 dsh.bundle.patch，DSH 启动时按 cordis.patch.yml 加载 index.js。装法三选一：
| 方式 | 命令 / 写法 | 适合 |
|---|---|---|
| 本地 link（开发） | "dsh-ensp": "link:E:/dsh-plugins/dsh-ensp" |
改了代码重启即生效，自己改插件时用 |
| 直接从 GitHub 装 | pnpm add github:YunoSeng/dsh-ensp#v0.1.0 |
不改代码，只想要某一版 |
| Release zip | 下载 zip 解压后用 link: 挂上 |
不想装 git、或机器不能访问 GitHub |
下面以本地 link 为例（同理可换成 github: 写法）：
克隆到本地任意目录：
git clone https://github.com/YunoSeng/dsh-ensp.git E:\dsh-plugins\dsh-ensp在你的 DSH profile（例如
C:\Users\<你>\.dsh\profiles\web\package.json）里挂上它：{ "dependencies": { "dsh-ensp": "link:E:/dsh-plugins/dsh-ensp" }, "dsh": { "profile": { "bundles": ["dsh-ensp"] } } }再让 Node 能解析到这个包（junction / symlink 二选一）：
New-Item -ItemType Junction ` -Path "C:\Users\<你>\.dsh\profiles\web\node_modules\dsh-ensp" ` -Target "E:\dsh-plugins\dsh-ensp"重启 DSH。技能目录里会出现
ensp-automation，工具列表里会出现ensp_*六个工具。验证：让 AI 调一次
ensp_status，返回bridge.available: true、bridge.elevated: true就说明提权桥通了。
插件会以
runas启动一个提权 Python 侧车（lib/bridge.py）来点界面。这是全插件唯一主动请求提权的地方，细节见 UAC。
提供的工具
| 工具 | 用途 | 典型耗时 |
|---|---|---|
ensp_status |
开工前探明现状：桥是否可用/已提权、已打开的 eNSP 实例与窗口、本机装了哪些版本、已打开的设备窗口、.topo 里的设备与标注、控制台端口是否已开放 |
0.4–1 s |
ensp_gui |
把一整套界面动作塞进一次调用：start_all / stop_all / open_console / close_console + 全部底层 op（点击、拖拽、滚轮、打字、按键、截图、读控件） |
0.3 s + 15–90 ms/步 |
ensp_shot |
截图：main（主窗口）/ device（设备命令行窗口）/ screen（整屏），窗口 DC 位图 |
74 ms / 0.7–4.6 s |
ensp_cli |
telnet 下发 VRP 命令，自动处理分屏、提示符、AAA 登录、save 确认；可选把同样命令用真实键盘回显到设备窗口并截图 |
60 ms（+截图 3 s） |
ensp_topo |
纯文件操作：列设备、改设备名、改 PC/Server IP、重排控制台端口（永不原地改源文件） | 1–5 ms |
ensp_doc |
从截图清单一次生成两份 docx：说明版（每图一句话 + 账号表）、纯截图版 | 1–1.5 s |
另外注册了一个技能 ensp-automation（skills/ensp-automation/SKILL.md），把实测坐标、端口、四层验证流程、错误目录喂给模型——不用每次重新摸索。
分层通道：能用轻的就不用重的
ensp_topo（读文件） < ensp_cli（telnet） < ensp_shot（窗口 DC） < ensp_gui（消息投递） < ensp_gui（真实点击）
1 ms 60 ms/条 74 ms ~20 ms/步 ~50 ms/步 + 抢前台
模型被要求在不需要界面的时候绝不碰界面。
几个被真机教出来的设计
- 点击守卫：真实点击必须带
expect（"ensp"/ 窗口标题 / 句柄）。用户很可能开着别的全屏窗口把 eNSP 盖住，裸点击会打到别人的窗口里。带expect时桥会先"置顶→取消置顶"把 eNSP 抬到最上层，再确认该坐标真的属于 eNSP 才按下，否则拒绝点击并报错。 - 激活链：
SwitchToThisWindow→SetForegroundWindow→ 置顶抬升 → 真实点击标题栏，任一步成功即止，并用GetForegroundWindow复核。发按键前必须激活成功，否则safetype直接拒绝，而不是把命令打进用户正在用的窗口。 - 设备窗口只能"双击图标"打开：eNSP 会在 0.2–0.7 s 内把外部
ShowWindow显示出来的设备窗口重新隐藏，唯一可靠路径是模拟人类双击画布图标（图标坐标 =.topo的cx/cy+ 画布偏移，偏移由隐藏Edit标签锚点与edit_left/edit_top实时匹配算出）。 save自动落盘：本批命令里只要有一条不是display/ping/tracert/dir这类只读命令，ensp_cli就会自动return→save→ 答[Y/N]，结果放进返回值的saved.ok，实验不会"重开就没了"。- 启动/停止自己等结果：点完工具栏会轮询各设备的
com_port直到所有控制台端口开放（或超时），模型不用 sleep 猜时间。 - 不改宿主、不注入进程：所有 win32 调用集中在
lib/bridge.py一个文件里，通过临时文件（job 模式）或本机 TCP（serve 模式）通信。
遮挡、前台与最小化：什么时候必须置顶
用户最在意的体验是"别在我屏幕前面乱弹窗口"。先看清每条通道对窗口状态的敏感度（实测）：
| 动作 | 被别的窗口盖住 | 窗口最小化 / 隐藏 |
|---|---|---|
窗口 DC 截图（ensp_shot） |
✅ 正常，不需要置顶也不需要焦点 | ❌ 黑图或旧画面（看起来成功，内容却是几分钟前的） |
消息投递点击 postclick |
✅ 生效（不走桌面合成） | ⚠️ 发得进去，控件未必处理 |
真实点击 click（SendInput） |
❌ 落到最上层窗口上 → 必须带 expect，桥会先抬升再校验归属 |
❌ 无效 |
真实键盘 safetype / key |
❌ 按键进前台程序 → 必须先激活 | ❌ 拒绝执行 |
telnet ensp_cli |
✅ 与窗口状态完全无关 | ✅ 与窗口状态完全无关 |
由此定下默认策略：telnet 下发、主窗口截图、.topo 读写全部在后台完成，不激活、不前置窗口；只有"截设备命令行窗口"和"点非客户区（工具栏/菜单）"才把 eNSP 拉到前台，做完立刻用 close_console 收掉窗口。
最小化是个隐蔽的坑：最小化窗口的
rect是-32000的废值、客户区 0×0，算出来的图标坐标全在屏幕外（症状：7 个偏移位置都点不中，报"面板可能不在可见画布内"）。插件现在会自动SW_RESTORE还原主窗口或控制台窗口再操作，代价是那一次动作必定占前台。
UAC：会弹几次授权框
提权桥靠 ShellExecuteW(None, "runas", pythonw.exe, …) 启动，这是唯一主动提权的地方。弹框次数 = 提权 job 数：
| 工具调用 | 需要的 job 数 |
|---|---|
ensp_cli（纯 telnet，含自动 save） |
0 |
ensp_topo / ensp_doc |
0 |
ensp_status / ensp_shot target=main |
1 |
ensp_gui 一批 |
1，另外每个 open_console 各 +1 |
ensp_shot target=device，控制台已开 |
2 |
ensp_shot target=device，控制台没开（冷） |
7 |
ensp_cli + echo_to_window 截图 |
2 |
所以在 UAC 默认 + DSH 非提权 的机器上，一场完整实验会弹 20–60 次授权框（而且 UAC 弹在安全桌面上，自动化点不到它）。三种解法：
| 做法 | 弹框次数 | 说明 |
|---|---|---|
| 以管理员身份运行 DSH | 0 | runas 变成继承权限，最省事 |
mode: "serve" |
1 | 常驻提权侧车，整个会话只弹一次，之后走本机 TCP 复用 |
| UAC 改"从不通知" | 0 | 降低整机安全，不建议给别人配 |
自检：ensp_status.bridge.elevated 必须是 true，bridge.transport 会告诉你当前是 job 还是 serve。提权失败（例如用户在授权框上点了取消）时 ShellExecuteW 返回 1223，工具会把原因写进 notes。
配置项
在 cordis.patch.yml 的 config 里覆盖（全部有默认值）：
| 键 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
enspExecutable |
C:/Program Files/Huawei/eNSP/eNSP_Client.exe |
没有运行实例时用来拉起 |
pythonExecutable / pythonCandidates |
自动探测 | 提权桥用的 Python |
docsPythonExecutable |
DSH 自带 Python | 生成 docx 用的 Python |
mode |
job |
job＝每次动作起一个提权进程（最快最干净）；serve＝常驻侧车（UAC 受限机器用） |
timeoutMs |
180000 |
单批 GUI 动作超时 |
restrictToWorkspace |
true |
只允许读写会话工作区内的文件 |
toolbarStart / toolbarStop |
[659,56] / [698,56] |
工具栏按钮相对主窗口左上角的位置（换分辨率/缩放要重测）⚠ |
iconHalfSize |
[32,28] |
设备图标中心相对 .topo cx,cy 的偏移 ⚠ |
injectPrompt / registerSkill / textTakeoverNotice |
true |
是否注入系统提示 / 注册技能 / 点击前提醒接管鼠标 |
目录结构
index.js 插件入口：6 个工具、1 个技能、1 段系统提示
cordis.patch.yml bundle 清单（DSH 按它加载）
lib/bridge.py 提权 GUI 桥（唯一的 win32 调用方，约 1200 行）
lib/launch.py ShellExecuteW("runas") 拉起 bridge.py
lib/bridge-client.js 桥的客户端：探测 Python、临时文件 / TCP 通信、超时
lib/cli.js telnet 会话：提示符、分屏、AAA 登录、save 确认
lib/topo.js .topo 解析/改写、改名建议
lib/make_docs.py 两份 docx 的排版（python-docx）
skills/ensp-automation/ 实测操作手册（模型读的 SKILL.md）
locale/{zh,en}.json 插件显示名
已知边界
- 坐标与窗口边框、DPI 缩放强相关。本机是 100% 缩放、客户区 1440×810；换机器第一次用
ensp_status对一遍，必要时改toolbarStart/iconHalfSize。 - 不要给 eNSP 的自绘状态栏发
SB_GETPARTS之类的 WM_USER 消息——客户端会直接崩溃。要判断选中数量就截图。 - 拓扑别手搓：手工拼出来的最小
.topo打开是空白画布（缺shapes/txttips）。加设备、连线交给 GUI。 - 复制拓扑文件夹后个别拓扑会崩（设备多、含 S5700 的尤其明显），先试再批量。
- USG6000V 防火墙可能起不来：控制台只回
##之类的垃圾，或端口始终不开放。工具会把它报进notes并继续其余部分。 - 丢配置：
stop_all、重启设备、关拓扑都会让 RAM 里没save的改动全部丢失。插件默认自动保存，除非显式传save: false。 - 只支持 Windows；只接管 eNSP，不碰其它程序。
开发与调试
插件运行时的两个依赖 @deepseek-ai/dsh-tools、@deepseek-ai/schemastery 由宿主提供。要脱离宿主单测工具定义：
import { apply, Config } from './index.js'
const registered = []
apply({
tools: { register: (tool) => registered.push(tool) },
skills: { register: () => {} },
systemPrompt: { section: () => {} },
}, Config({}))
const exec = { agent: { session: { header: { cwd: process.cwd() } } } }
const status = await registered.find((t) => t.name === 'ensp_status').execute({}, exec)
GUI 桥可以单独驱动，便于调试坐标：
python lib\launch.py --job job.json # 用 runas 起一个提权进程，跑 job.json 里的步骤
工具返回值必须能无损 JSON 化（DSH 会校验），插件内部用 lossless() 统一处理 undefined / NaN / 非普通对象。
License
MIT © YunoSeng
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