二创工坊 · dsh-fanwork
先给原文做逻辑体检，再在人的裁决下生成二创 —— 每一稿都自带风险报告。
A DeepSeek Harness plugin. It turns "ask a model to write fan fiction" into a reviewable pipeline: structural digest → logic-risk report → human decisions → parallel drafts → per-draft audit → export. Bring your own OpenAI-compatible API key; the plugin ships no model and no quota.
界面在 http://127.0.0.1:<DSH 端口>/fanwork，或在 DSH 里输入 /fanwork 取当前地址。
目录
它解决什么问题
同人作者真正贵的不是「写」，而是「改写得不崩」：设定冲突、人物 OOC、伏笔失收，重写一遍才发现哪里不自洽。 二创工坊把这件事拆成可裁决的步骤——每条风险都带原文引证和修复选项，用户的每次选择进入决策台账， 再作为约束注入生成；每篇候选稿都由独立提示词的「审稿人」给出六维评分与问题清单。
安装
方式 A：从插件市场安装（推荐）
在 DeepSeek Harness 里打开 设置 → 插件，搜索 dsh-fanwork，点安装，按提示重启。
装好后 /fanwork 路由自动挂载，不需要改任何配置文件。
方式 B：命令行
dsh plugin --profile <你的 profile> add dsh-fanwork
装完重启 DSH。
方式 C：本地开发（link 到源码目录）
node dsh-fanwork/scripts/install-profile.mjs desktop
脚本会在 profile 的 node_modules 下建 junction，并把 dsh-fanwork 写进 dependencies 与
dsh.profile.bundles（原 package.json 会备份）。之后重启 DSH。
卸载
dsh plugin --profile <profile> remove dsh-fanwork
# 本地 link 装的：node dsh-fanwork/scripts/install-profile.mjs desktop --uninstall
开始使用
需要准备： 一个 OpenAI 兼容的接口地址 + 你自己的 API Key。
插件不内置模型、不带额度，未配置时所有生成类接口直接返回 403 NOT_CONFIGURED。
- 打开
http://127.0.0.1:<DSH 端口>/fanwork（端口每次启动可能变化，用/fanwork命令取当前地址）。 - 第 0 步 · 配置 API：填接口地址（如
https://api.deepseek.com）、模型名（如deepseek-chat）、你的 Key， 点「保存并开始」。页面上有「测试连接」可以先验证一次。 - 导入原文（三种任选）：拖
.txt/.md进虚线框；点「选择文件」；或填本地路径让插件在本机读 （支持~，≤ 4 MB）——文件不进浏览器、不上传。 - 填创作要求（方向、篇幅、视角、风格、禁忌、补充要求），点「开始体检」。
- 逐条裁决风险：选一个修复方案，或展开「更多要求」直接写你想怎么改。
- 点「应用裁决并生成」，并行出 2–3 篇立意不同的候选，每篇附六维审核报告。
- 不满意就在「更多要求」里继续提，点「按新要求换一批」；满意就「采用此稿」。
- 导出：项目目录下的
export.md（正文 + 风险报告附录 + 决策台账）。
工作流
原文 + 创作要求
│
▼
① 骨架抽取 ── 人物 / 设定 / 时间线 / 事件 / 伏笔（长文分块并发）
│
▼
② 风险体检 ── 4 族 17 类，每条带原文引证；无引证不成立
│
▼
③ 用户裁决 ── 选方案，或写「更多要求」
│
▼
④ 多稿生成 ── 并行 2–3 稿，立意不同（正面推进 / 侧面切片 / 反向假设）
│
▼
⑤ 六维审核 ── 原作一致性 · 人物保真 · 内部逻辑 · 需求覆盖 · 合规 · 文笔
│
└── 不满意 →「更多要求」→ 回到 ④
│
▼
⑥ 定稿导出 ── Markdown，附六维评分与问题清单
风险分类法（节选，完整 4 族 17 类见 lib/prompts.js）：
| 族 | 编号 | 类别 | 判定问题 |
|---|---|---|---|
| 冲突 | C1 | 设定冲突 | 同一规则或能力是否被两次不同地陈述 |
| 冲突 | C2 | 时间冲突 | 事件先后、年龄、季节能否同时成立 |
| 缺口 | G1 | 动机缺口 | 关键行为是否有与其分量匹配的铺垫 |
| 缺口 | G3 | 信息缺口 | 角色是否知道了按设定不该知道的事 |
| 结构 | S1 | 伏笔失收 | 已埋伏笔是否被遗忘或突兀回收 |
| 结构 | S4 | 结局未闭合 | 主线提出的问题是否被回答 |
| 体验 | E1 | OOC | 行为是否偏离人物既定性格与关系 |
| 体验 | E4 | 合规风险 | 是否触及版权、敏感内容或平台规则 |
配置
在插件行（或 profile 的 cordis.patch.yml，id: fanwork）里改 config:：
| 字段 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
candidates |
3 |
每次生成几稿（1–4） |
concurrency |
4 |
长文分块解析的并发数（1–6） |
reasoningEffort |
low |
推理强度。长文本请保持 low，否则推理会吃光 token 预算 |
callTimeoutMs |
600000 |
单次模型调用超时（毫秒） |
dataDir |
~/.dsh/fanwork |
项目数据目录 |
接口地址 / 模型名 / Key 不在配置里，只能由使用者在页面上填，保存在 <dataDir>/settings.json（权限 0600）。
长文本行为
- 原文 ≤ 1.2 万字：一次调用抽骨架。
- 原文 > 1.2 万字：按 1.2 万字切块，并发解析后合并去重。
- 体检阶段对 > 1 万字的原文按段落均匀采样（保留原句，引证仍可定位），页面上会标注"采样"。
实测（4.2 万字原文、2 篇候选、800 字目标篇幅）：骨架 4 块并发 ≈ 70 s，体检 ≈ 70–110 s，整段 ≈ 2.5–3 分钟。 2 万字以内体验最好；再长建议分卷。
隐私与密钥
- Key 只在本机：写在
<dataDir>/settings.json（0600），只在服务端发请求时读取。 - 页面只显示掩码（
sk-1****abcd），日志里不写 Key，也不会回传到任何第三方。 - 不做遥测：项目数据只落本机
~/.dsh/fanwork/projects/<id>/，不上传。 - 卸载插件不会删除你的数据；要彻底清理，手动删掉
~/.dsh/fanwork。 - 二创请自行确认原文使用权；导出文件已附原作信息与二创声明。
常见问题
打开页面提示「未配置 API」/ 接口 403 插件启动时是未配置状态。先完成第 0 步，或在顶部 API 状态条点「修改」重填并「测试连接」。
端口变了，收藏的地址打不开
DSH 每次启动端口可能不同。在输入框输入 /fanwork 取当前地址；插件也会把当前地址写到
<dataDir>/last-url.txt。
体检很久没反应
先看 <dataDir>/fanwork.log（一行一个 JSON，记录每次调用的耗时与 token）。常见原因是
reasoningEffort 太高导致推理吃光预算——保持 low。
换模型 / 换网关 点顶部 API 状态条「修改」，三格都可以改；保存后立即生效，不需要重启。
HTTP 接口
| 方法 | 路径 | 用途 |
|---|---|---|
| GET | /fanwork |
工作台页面 |
| GET | /fanwork/api/health |
健康检查（含当前地址与配置状态） |
| GET / POST | /fanwork/api/settings |
读取（Key 已掩码）/ 保存 {baseUrl, model, apiKey} |
| POST | /fanwork/api/settings/test |
用当前设置发一次真实调用 |
| POST | /fanwork/api/read-file |
读本地文本 {path}（.txt/.md，≤ 4 MB） |
| GET | /fanwork/api/projects |
项目列表 |
| POST | /fanwork/api/projects |
新建项目 {source, brief} |
| GET | /fanwork/api/projects/:id |
项目快照 |
| POST | /fanwork/api/projects/:id/run |
执行阶段 {stage: analyze|generate|regate}，返回 SSE |
| POST | /fanwork/api/projects/:id/decisions |
提交裁决 |
| POST | /fanwork/api/projects/:id/select |
选定稿件并导出 |
| POST | /fanwork/api/projects/:id/cancel |
取消正在跑的阶段 |
SSE 事件：stage / progress / canon / diagnose / delta / draft / audit / decisions / done / error。
长调用期间服务端每 15 秒发一次注释心跳。
开发
node scripts/dev-server.mjs # 本机假接口 + 自动指向它，http://127.0.0.1:7788/fanwork
$env:DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."; node scripts/dev-server.mjs # 连真实 API
node scripts/e2e-test.mjs http://127.0.0.1:7788 # 端到端冒烟
node scripts/plugin-check.mjs # 插件契约检查（假 ctx）
lib/
index.js 插件入口（name / inject / apply；无 export default）
service.js 阶段编排、SSE、取消、快照
pipeline.js 流水线 + 归一化
llm.js JSON 抽取、修复重试
remote-llm.js OpenAI 兼容流式客户端
settings.js 本机设置（settings.json，0600）
prompts.js 分类法、提示词、输出解析
store.js 项目落盘（原子写）
http.js 路由 / 静态资源 / SSE
web/ 工作台（原生 ESM，零构建）
Host 半改完需要触发一次重载（改 patch 行 id 或重启）；lib/web/* 改完刷新浏览器即可。
给插件作者的 DSH 踩坑记录
- 不要
export default：Loader 的unwrapExports会折叠模块并丢掉inject。 - 不要手写 assistant 消息：
ctx.llm.stream({messages})里的 assistant 消息必须带source， 自己拼一个{role:'assistant'}会抛Cannot read properties of undefined (reading 'replayState')。 - 没有结构化输出参数：
GenerateOptions只有 temperature / maxTokens / stop， JSON 靠提示词 + 括号抽取 + 校验 + 修复重试。 - 推理会吃 token 预算：推理型模型可能把 maxTokens 全花在思考上导致正文为空，表现出来是「JSON 解析失败」。
link:安装拿不到 profile 依赖：Node 的 ESM 解析从真实路径向上找，插件里不要 import@deepseek-ai/*。- 长调用要心跳：1–2 分钟没有事件的 SSE 连接会被中间层掐断。
- bundle patch 的行 id 要和 profile 覆写用的 id 一致，否则同一插件会被注册两次。
License
MIT
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