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@deepseek-ai/dsh-client-ui-settings-appearance
Appearance and customizable background styling plugin for DeepSeek Harness 适合希望自定义界面壁纸与视觉风格的用户,需桌面或Web端支持。
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README
Read the full README ↗DSH-Tauri (DeepSeek Harness Tauri Edition)
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DSH-Tauri 是基于 DeepSeek AI 官方开源 Agent 框架(DeepSeek Harness / dsh)深度定制与全面进化的 下一代高性能桌面智能体工作台。在官方「一切皆插件」的核心底座基础上,深度融合原生 Rust/Tauri 2.0 桌面端能力、现代 4K 视觉引擎与极致交互体验。
🌟 与官方原始版本的核心差异与增强特性
| 特性维度 | 官方原始版本 (Official Upstream) | 本定制增强版本 (Enhanced Edition) |
|---|---|---|
| 运行形态 | 仅支持基础 Web 浏览器与 CLI | 原生桌面端 (Tauri 2.0) + Web 双模式,秒级极速冷启动,超低内存占用 |
| 视觉与壁纸 | 仅支持单一内置主题,无背景自定义 | 全套 4K 视觉壁纸引擎:精选 4K 预设画廊、本地图片/URL、毛玻璃模糊与暗度遮罩 |
| 填充模式 | 不支持 | 支持 5 种专业填充模式(铺满、完整适应、居中原图、拉伸全屏、纹理平铺) |
| 主题自适应 | 单一背景 | 明暗主题双壁纸模式:支持浅色/深色模式分别绑定独立壁纸,主题切换毫秒级自适应 |
| 气泡通透度 | 固定纯色不透明卡片 | 对话气泡通透度调节(0% ~ 100%):自由微调消息毛玻璃通透质感 |
| 图片存储性能 | 大图直接 Base64 写入,卡顿明显 | 内置 Canvas WebP 智能压缩引擎:自动 4K 极清等比瘦身 80%+,首屏秒开零延迟 |
| 桌面系统级集成 | 无系统托盘与系统级能力 | 系统托盘静默驻留、开机自启动、关闭窗口最小化至托盘/退出偏好 |
| 全局快捷键 | 仅依赖浏览器快捷键 | 全局任意位置一键呼出/隐藏主窗口(支持自由交互式按键录制修改) |
| 窗口与布局管理 | 无位置记忆,标准浏览器边框 | 无边框极简现代窗口、窗口位置与尺寸智能持久化记忆、顶部平滑拖拽 |
| 交互细节防抖 | 浮层容易穿透滚动,无法自动收起 | 浮层 600ms 智能防抖平滑自动收起、防鼠标滚动穿透底层对话区、行内防误触确认 |
| 设置中心设计 | 基础表单组件 | 统一原生 Design Token 规范,矢量 SVG 专属图标,与底层系统浑然一体 |
🚀 核心功能亮点
1. 🎨 极致视觉与壁纸定制体系
- 精选 4K 壁纸预设画廊:内置免版权极清自然与赛博风景,点击即切即预览;
- 5 种专业壁纸填充模式:精准适配宽屏、带鱼屏、竖屏及无缝拼接纹理;
- 深浅模式独立双壁纸:白天清爽明亮,夜间静谧深邃,随系统主题平滑变换;
- 全方位视觉滤镜:支持模糊度(0
30px)、暗度遮罩(090%)、气泡通透度(0~100%)实时调节。
2. ⚡ 桌面端原生性能与系统级联动
- 极速 Tauri 2.0 原生架构:基于 Rust 现代轻量底座,内存与 CPU 消耗远低于传统 Electron;
- 托盘常驻与极速响应:支持后台静默驻留,双击托盘图标或全局快捷键瞬间呼出;
- 开机自启动与关闭偏好:支持登录系统自动启动,自由选择点击关闭按钮是最小化至托盘还是彻底退出;
- 自定义全局唤出快捷键:内置交互式快捷键录制器,任意设置专属呼出组合键。
3. 🛡️ 智能防抖与无缝交互
- 防滚动穿透:全面注入
overscroll-behavior: contain,菜单长列表滑动绝不带动底层对话区晃动; - 智能防抖平滑收起:模型选择与快捷命令菜单在鼠标移出后 600ms 自动平滑关闭;
- 大图智能转码:本地选择数兆大图时在客户端秒级完成高保真 WebP 智能压缩,消除 IndexedDB 读写负担。
🛠️ 快速开始
环境要求
- Node.js:
^22.19或>=24 - pnpm:
>=9.0 - Rust (仅构建桌面端需要):
>=1.78
从源码运行
# 1. 克隆代码仓库
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
# 2. 安装依赖
pnpm install
# 3. 启动桌面端开发模式(推荐)
pnpm dev
# 4. 或仅启动 Web 浏览器端模式
pnpm dsh web
📦 开源协议与鸣谢
- 核心架构基于 DeepSeek AI Harness 开源项目;
- 底层插件框架由 Cordis 驱动;
- 本项目遵循 MIT 协议。