前言

最近，大肥鱼在技术社区和视频平台上受到不少关注。它看起来像一只待在电脑桌面上的蓝色小宠物，随着 AI 工作状态变化，会展示不同的动作和提示。它背后连接的并不是一个独立大模型，而是 DeepSeek Harness。

这里先把两者的分工讲清楚：DeepSeek Harness（简称 DSH）是负责组织和执行任务的 AI Agent 工作环境；大肥鱼（dsh-dafeiyu）是安装在 DSH 上的桌面伴侣插件。 DSH 接收任务、调用模型和工具、读写项目文件并执行开发；大肥鱼根据 DSH 提供的会话事件，展示思考、查找、修改、执行、验证、等待确认、完成或错误等状态。真正负责开发游戏的是 DSH，大肥鱼负责把工作状态直观地呈现在桌面上。

这次我们沿用一套已经完成的本地 AI 游戏开发流程，让 DSH 从基础场景开始，逐步生成一款 Three.js 3D FPS 网页射击游戏，再加入玩家移动、射击、敌人 AI、血量和计分等玩法。开发过程中，大肥鱼会随着 DSH 的任务状态变化，让桌面上的工作进展更直观。

游戏完成后，再通过原教程中的 cpolar 配置，把本地运行的游戏服务映射到公网。这样既能在本机继续调试，也能把游戏链接分享给朋友，或在外出时通过手机和其他设备远程试玩。

本文保留原有的本地模型、DeepSeek Harness、分阶段游戏开发和 cpolar 实操流程，只增加大肥鱼插件的安装与使用说明。原有游戏开发提示词继续按原顺序提交，不需要因为增加大肥鱼而修改。

1.前提条件

📌 前置硬件要求

• 推荐配置：24G及以上显存显卡，全程流畅运行模型与代码生成，无卡顿

• 最低配置：16G显存显卡，可正常运行，部分运算会调度内存，速度稍慢

• 禁止配置：低于16G显存，极易出现闪退、显存溢出、模型加载失败问题

📦 全套安装软件清单

软件工具	核心作用	安装必要性
Node.js（LTS版）	DeepSeek Harness运行必备基础环境	✅ 必装
Git	代码依赖工具，支撑智能体文件读写	✅ 必装
LM-Studio	本地加载、运行Qwen大模型，提供本地API接口	✅ 必装
DeepSeek Harness（DSH）	AI智能体，自动写代码、改bug、迭代游戏项目	✅ 必装
VS Code	查看、编辑AI生成的游戏源码	⭕ 可选

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2.安装基础运行环境

2.1 安装Node.js

作用：所有AI自动开发、代码运行的底层基础，缺一不可。

1. 打开官网：https://nodejs.org/

2. 下载LTS长期支持版本（切勿下载最新测试版，兼容性极差）

3. 双击安装包，全程默认下一步，必须勾选Add to PATH（添加到系统环境变量）

4. 安装完成后，关闭所有CMD窗口，重新打开新窗口（环境变量需重启生效）

✅ 验证安装成功：

按下 Win+R 输入 cmd 打开命令行，依次输入两行命令，均输出版本号即为成功：

node -v
npm -v

2.2 安装Git

1. 打开官网：https://git-scm.com/，下载Windows版本安装包

2. 双击安装，全程保持默认设置，无需修改任何参数，直接下一步到底

✅ 验证安装成功：CMD输入以下命令，输出版本号即可：

git --version

3.安装Qwen3.8-27B

首先打开LM studio的官网LM Studio Bionic - Agent for Work and Code下载，安装时一直默认下一步即可：

打开设置后，点击图中圈出的图标，下载Qwen3.8 27B：

安装完成后，对话时即可选择该模型：

打开资源库，即可看见我们下载好的模型：

4.安装DeepSeek Harness

搜索Windows Powershell，并以管理员身份运行后，执行该命令：

npx @deepseek-ai/dsh web

等待一会后，输入：y

看见wbeui地址后，就是启动成功！

4.1 配置DeepSeek Harness

根据提示，我们打开DeepSeek Harness的webui界面：

这里我们选择稍后配置：

接下来我们创建一个API Key：

前往DeepSeek官方API平台，登录你的账号，新建一个API Key。生成密钥后马上复制保存好，切记防止泄露。

设置 - 模型界面：

点击“模型” 选项：填入各提供方的 API 密钥即可使用其模型。

保存成功：

4.2 使用DeepSeek Harness

我们点击对话，会让我们选择工作区，我这里新创建目录：

接下来。给它发消息，做一下连通性测试：

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5.DSH对接本地大模型

DeepSeek Harness连接LM-Studio Qwen3.8-27B

打开Qwen3.8-27B设置，点击左侧菜单栏点击本地模型 API：

把你下载在本机的Qwen3.8 27B模型包装成标准OpenAI格式API服务。 目的：

1. 让别的程序（这里就是 DeepSeek Harness）可以通过网络接口调用这个本地大模型，不用 LM Studio 自带聊天窗口。
2. 只要支持 OpenAI 接口格式的客户端，都能连上这个本地模型。

启动dsh：npx @deepseek-ai/dsh web，打开网页UI：

DeepSeek Harness的模型配置界面，正在新建一个对接LM Studio本地大模型的自定义服务提供方：

• Provider ID填了local作为内部标识，显示名称标记为Qwen3.8-27B-IQ4_XS；
• API地址填写LM Studio本地 API 地址http://127.0.0.1:1234/v1，协议选定openai-completions，用来兼容OpenAI接口规范；
• 界面提示当前模型目录为空，无法直接获取模型，需要点击添加模型手动录入模型信息，才能解除 “自定义提供方至少需要一个模型” 的限制，点亮创建提供方按钮，最终实现DSH调用LM Studio里的Qwen3.8 27B本地模型。

添加可用模型，即成功啦~

添加成功：

给 DeepSeek Harness 加上大肥鱼桌面伴侣

前面的 DSH WebUI 已经完成安装和模型配置。现在给当前使用的浏览器 WebUI profile 增加大肥鱼插件。大肥鱼不是另一个 AI 模型，也不负责生成游戏代码；它根据 DSH 提供的会话事件，把 Agent 的工作状态呈现在电脑桌面上。

这次使用的是浏览器 WebUI，因此插件安装到 web profile。大肥鱼项目当前稳定版为 0.1.23，Windows、Linux 和 macOS 使用同一个插件包。安装前需要完全退出正在运行的 DSH Host，避免插件文件在运行中被占用。

在 PowerShell 中执行：

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-dafeiyu@0.1.23

安装完成后，按照原教程的启动方式重新打开 DSH WebUI：

npx @deepseek-ai/dsh web

进入 DSH WebUI 左侧的“插件”，找到 dsh-dafeiyu，确认插件已启用。大肥鱼会以透明、无边框、始终置顶的原生窗口显示在运行 DSH 的电脑桌面上。打开插件设置，可以调整角色大小、气泡、提示音和动态效果；也可以启用页面内角色，在 DSH WebUI 页面中显示轻量形象。

大肥鱼显示的状态来自 DSH 会话事件，包括思考、查找、修改、执行、验证、等待确认、完成和错误。它还可以展示项目、步骤、多任务以及 DSH 实际提供的待办进度；当上游没有提供准确百分比时，界面显示当前阶段，而不会凭空生成进度数字。

从这里开始，后面的 FPS 游戏开发仍然按照原来的分阶段提示词依次提交。每轮任务由 DSH 接收并执行，大肥鱼同步展示实际收到的任务状态。游戏代码、项目文件和运行结果仍由 DSH 在原工作区中生成，安装大肥鱼不会改变原来的开发步骤。

大肥鱼官方项目与安装说明：QCYTSN/dsh-dafeiyu。

使用范围说明： 大肥鱼的原生桌面角色显示在运行 DSH 的电脑上；本篇 cpolar 隧道仍按原教程映射游戏服务端口 3000。外部设备打开的是生成的游戏页面，不会因为映射游戏端口而同步显示电脑桌面上的大肥鱼窗口。

6.AI自动生成FPS游戏

拒绝一次性写完整需求，采用 极简主程序+独立模块 拆分开发，全程Token占用不超过150K，彻底解决本地大模型上下文不足、长对话失忆问题。

6.1 前期准备

1. 电脑新建纯英文路径文件夹（禁止中文、空格、特殊符号），作为游戏项目目录

2. 在DSH中绑定该项目文件夹，新建空白工作任务

6.2 分段下发指令（小白直接抄）

分4轮提交需求，AI逐模块开发、迭代修复，稳定不翻车：

📌第一轮：搭建基础3D网页游戏框架

基于Three\.js搭建极简FPS游戏主程序，创建完整项目文件结构，初始化3D场景、地面、基础视角，保证项目可正常运行。

📌第二轮：实现玩家基础操作

添加玩家第一视角，实现WASD移动、鼠标旋转视角、空格键跳跃功能，优化移动手感，修复视角卡顿bug。

📌第三轮：核心射击功能开发

添加鼠标左键射击、子弹生成与碰撞检测、射击音效，实现子弹命中判定、击中反馈效果。

📌第四轮：完善游戏玩法

添加简易敌人AI、血量系统、计分面板、重生机制，优化场景画面，修复所有运行报错。

每一轮发送后，等待AI自动完成：写代码→运行测试→捕捉报错→自动修复迭代，无需手动操作。

📌第五轮：完善背景空间

我们需要创建一个新的游戏场景，为此需要新建一个新的场景配置文件，该场景为镰仓高校前电车站，所有模型均使用程序代码实现，模型为单文件的形式，尽可能的不增加主循环的代码。 玩家活动的主要场景为电车站附近，希望电车有足够清晰的建模，配色参考图中所示，远处可以看到江之岛，天空中可以看到大片的云彩，云彩生成的效果要写实，场景中还有很多其他元素，请仔细参考图像来进行制作。所有的内容都要依次逐个生成，避免一次生成过多，导致质量降低，采用电影级别写实质感来生成。

📌第六轮：完善细节

不论是玩家还是敌人，开枪射击时，需要有弹道效果；玩家在开枪时，玩家的枪械模型需要有后坐力效果；子弹击中位置需要有击中效果；敌人增加血条

在项目开发过程中难免会遇到各类bug，需要反复调试、排查问题并持续优化场景逻辑与交互效果。我还在基础场景之上额外拓展了不少玩法内容：新增可以主动搜寻玩家、持枪发起攻击的敌人角色，设计了血包拾取恢复生命值、各类物资收集等机制。这个项目拥有很高的自由度，大家也可以基于现有框架继续自由拓展，不断新增机制、打磨细节，持续丰富游戏的功能与玩法。

本地部署好的游戏不只适合在当前电脑上运行。完成开发后，还可以把游戏分享给朋友试玩；外出时，也能通过手机或其他设备打开链接，继续体验弹道、后坐力和击中反馈。要实现这种异地访问，不需要把整个项目迁移到云服务器，使用 cpolar 就可以将本地游戏服务映射到公网。

7.安装cpolar实现随时随地开发

7.1 cpolar 的作用

cpolar是一款安全高效的内网穿透工具，无需公网IP或复杂配置，只需一条命令，即可将本地服务器、Web服务或任意端口映射到公网，让你随时随地远程访问内网应用，特别适合开发调试、远程运维和应急部署等场景。

7.2 部署cpolar

cpolar可以将你本地电脑中的服务（如SSH、Web、数据库）映射到公网。即使你在家里或外出时，也可以通过公网地址连接回本地运行的开发环境。

❤️以下是安装cpolar步骤：

使用一键脚本安装命令：

sudo curl https://get.cpolar.sh | sh

安装完成后，执行下方命令查看cpolar服务状态：（如图所示即为正常启动）

sudo systemctl status cpolar

Cpolar安装和成功启动服务后，在浏览器上输入虚拟机主机IP加9200端口即:【http://ip:9200】访问Cpolar管理界面，使用Cpolar官网注册的账号登录,登录后即可看到Cpolar web 配置界面,接下来在web 界面配置即可：

打开浏览器访问本地9200端口，使用cpolar账户密码登录即可,登录后即可对隧道进行管理。

8.配置公网地址

登录cpolar web UI管理界面后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道：

• 隧道名称：可自定义，本例使用了：game，注意不要与已有的隧道名称重复
• 协议：http
• 本地地址：3000
• 域名类型：随机域名
• 地区：选择China Top

创建成功后，打开左侧在线隧道列表,可以看到刚刚通过创建隧道生成了公网地址，接下来就可以在其他电脑或者移动端设备（异地）上，使用地址访问。

访问成功。

9.保留固定公网地址

使用cpolar为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化。

点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择china Top，然后设置一个二级子域名名称，我使用的是gamee，大家可以自定义。填写备注信息，点击保留。

登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道，点击右侧的编辑。

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

• 域名类型：选择二级子域名
• Sub Domain：填写保留成功的二级子域名
• 地区: China Top

点击更新

更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。

最后，我们使用固定的公网地址在任意设备的浏览器中访问，可以看到成功访问的页面，这样一个永久不会变化的二级子域名公网网址即设置好了。

总结

到这里，整套本地 AI 自动生成 3D 网页 FPS 射击游戏的流程就全部完成了。LM Studio、Qwen3.8-27B 与 DeepSeek Harness 负责本地模型调用和游戏项目开发，大肥鱼则把 DSH 的任务状态显示在桌面上。从基础场景、玩家操作到射击反馈、敌人 AI 和环境细节，原有的分阶段开发流程保持不变。

游戏完成后，cpolar 将本地运行的游戏服务映射到公网，方便把链接分享给朋友，也方便在外出时通过手机或其他设备远程试玩。这样，一套本地 AI 游戏开发环境就同时具备了任务状态展示和成果分享能力。

后续还可以继续让 DSH 扩展敌人、武器、地图和玩法。大肥鱼陪伴开发过程，cpolar 负责把本地成果带到局域网之外。