dsh-rivermind

想在本地认真练德州扑克，又不想对着空牌桌自己演对手？RiverMind 是挂在 DeepSeek Harness 上的德州扑克训练场：你和 Iris 对坐一张双人无限注桌，每一手都在真实盲注、下注轮与摊牌规则里过招。它把「会打牌的 AI 对手」做成独立 Agent——工具面刻意收窄、决策过程可复盘、失败与兜底有明确标记，让你练的不只是牌感，还有「对手是怎么想、怎么记你」这一层。

牌桌侧强调可操作的训练体验：同栏 BB 与底池比例快捷下注、BB/筹码双单位与小数 BB 输入，Iris 的思考时限与工具次数预算可保存；每手结束后可在 RiverMind 内看历史复盘、记忆引用与紧凑 Trace，区分真实模型决策、规则陪练与安全兜底。Iris 会按玩家长期保存公开统计与条件画像（下注轮、位置、尺度下的回应样本），决策时按需回忆，但不把底牌或完整提示词塞进导出资料。

若暂时不想消耗模型配额，可切到规则陪练验证 UI 与扑克规则；需要对照「记忆有没有用」时，项目还提供固定种子的规则策略评估（不调用模型）。当前聚焦双人桌，未涵盖六人桌、GTO 求解或中断恢复——更适合把 DSH 当 Agent 实验台、又想用扑克场景练决策边界与可追溯性的开发者与进阶牌友。