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dsh-auto-vision
Unverified NormanFxxkingRockwell
What it does
DeepSeek Harness 视觉桥:自动发现你已配置的多模态模型,给纯文本主模型装上 vision 工具,识别结果以纯文本返回。零配置,一条命令安装。
Unverified — not yet verified
DeepSeek Harness 视觉桥:自动发现你已配置的多模态模型,给纯文本主模型装上 vision 工具,识别结果以纯文本返回。零配置,一条命令安装。 Not yet verified — install and test it yourself.
“Unverified” means our automated CI has not yet installed this plugin. Feature descriptions and version compatibility are the author’s claims. This is not a security audit and not an endorsement of third-party code.
README
dsh-auto-vision
给 DeepSeek Harness 里的纯文本主模型装上眼睛:自动发现你已配置的多模态模型,一条命令装上 vision 工具,图片识别结果以纯文本返回。
快速开始
本插件已发布到 npm,两种安装方式任选:
方式一:npm 安装(推荐)
dsh plugin --profile <你的profile名> add dsh-auto-vision
方式二:GitHub 源码安装(纯 JS、零构建步骤,无需构建授权)
dsh plugin --profile <你的profile名> add github:NormanFxxkingRockwell/dsh-auto-vision
装好后,直接在主对话里说:
读这张图
C:\path\to\image.jpg描述一下
主模型会自动调用 vision 工具,把识别结果以文本形式返回给你。
要求:你的 dsh 里已经配置了至少一个声明了图片输入的多模态模型(如何声明见下文「配置」)。没有的话,插件会在启动时报错并告诉你怎么办。
它解决什么问题
dsh 内置的 read_image 会把图片块直接塞进当前模型的上下文,所以只有当当前主模型本身支持图片时才能用。像 deepseek v4 flash 这样的纯文本模型,调用 read_image 会被直接拒绝。
本插件换了一条路:由插件内部转发给一个多模态模型,主模型全程只看到文本。它把两个"本来会卡住"的场景之一的文件路径读图变成了全自动:
- 自动隐藏 read_image:纯文本主模型的会话里会藏掉必然失败的
read_image,让模型只能走vision,不会先撞一次失败再换路;你给它一个图片文件路径(或让模型访问某个图片文件),它就会自动调vision读出来。
⚠️ 关于直接粘贴图片:dsh 官方当前在「消息准入层」硬编码拒绝了纯文本模型携带图片(报错
MODEL_DOES_NOT_SUPPORT_IMAGES,发生在任何插件钩子之前,且没有公开扩展点)。因此在聊天框直接粘贴图片,目前无法自动读——请把图片保存为文件,再把文件路径给模型(这段是全自动的)。插件内部已实现"粘贴图片自动转述",等官方开放准入扩展点后可立即生效(见下「实验性」)。
你(纯文本主模型)
│ 给一个图片文件路径
▼
vision 工具(本插件)
│ 把图片转给多模态模型(比如 qwen3.7-plus)
▼
识别结果 → 纯文本返回给你
工作原理
- 自动发现模型:默认零配置。插件把已注册 provider 中所有声明 image 模态的模型列为候选项,按「显式 prefer → 你在 settings 配置的 provider → 其余已注册 provider」排序;调用失败会自动切换下一个候选(failover)——目录里声明了 image 但实际不可用(如未配 key 的官方占位模型)的不会被卡住。也可以手动指定(见下)。
- 图片不进主会话:图片块只存在于插件内部的视觉请求中,你的主模型上下文里不会有任何图片,不会被污染、不会报错。
- 走你自己的通道:识别请求走宿主自己的模型运行时(
ctx.llm)——用你已配置的 key、重试策略,不需要任何额外的 API key 或服务。
配置
以下配置都是可选的,不配置也能用(自动发现)。
在 plugins 层配置(改 cordis.patch.yml 或 preset 行)
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
provider + model |
手动指定视觉模型(两个必须成对给出)。启动时会校验它确实支持图片,否则报错 |
prefer |
自动发现时优先尝试的 provider 顺序,例如 prefer: [bailian] |
discovery: false |
关闭自动发现(此时必须手动指定 provider/model,否则插件报错) |
autoHideReadImage: false |
关闭"自动隐藏 read_image"(默认开启:纯文本主模型会话藏 read_image,切多模态模型自动恢复) |
transcribeImages: false |
关闭"粘贴图片自动转述"(实验性:受宿主准入限制,当前实际不生效,等官方开放后自动启用) |
示例:
# 在你的 profile 的 cordis.patch.yml 里覆盖插件配置
- id: dsh-auto-vision
config:
provider: bailian
model: qwen3.7-plus
给模型声明图片输入
自动发现靠的是「模型声明了 image 模态」。在 settings.yaml 里给支持图片的模型声明:
providers:
bailian:
models:
- id: qwen3.7-plus
name: Qwen3.7-Plus
contextWindow: 100000
input: [text, image]
功能与兼容性
- 工具名
vision,参数:file_path(单图)或file_paths(多图路径数组,一次请求最多 10 张,按编号逐张描述)、instruction(可选,识别要求) - 与
read_image共用同一套附件管线和大小限制 - 视觉模型 failover:候选模型按序尝试(失败:空内容 / 报错 / 中止),自动切换到下一个;记录上次成功项,下次优先
- read_image 隐藏:自动跟随当前主模型——纯文本时藏掉 read_image 强制走 vision;切到多模态模型自动恢复原生 read_image,互不干扰
- 粘贴图片转述(实验性):
agent/pre-step已实现把会话内消息的图片块自动转述为文字(【图片转述】开头,带缓存),但因宿主在消息准入层硬拒纯文本模型带图(无扩展点),该路径当前不可达;待官方放开后自动生效 - 启动时会预检:手动指定的模型不支持图片、或自动发现落空,都会在启动时就报出可操作的错误,而不是等你调用时才崩
- 零运行时依赖:不依赖任何 npm 包,只用宿主服务
更新日志
- 0.4.0(2026-08-24):自动发现改为优先用户配置的 provider(不再乱选目录占位模型);新增视觉模型 failover——候选按序尝试,空内容/报错/中止自动切换下一个,并记忆上次成功项
- 0.3.0(2026-08-24):多图批量——
file_paths一次最多 10 张图同请求识别,按编号逐张描述 - 0.2.1(2026-08-18):README 与现状对齐:粘贴图片转述标记为「实验性」(受宿主准入限制,见正文说明)
- 0.2.0(2026-08-18):
read_image动态隐藏(纯文本主模型自动藏、切多模态模型自动恢复);agent/pre-step粘贴图片自动转述(实验性) - 0.1.0(2026-08-17):首个版本——
vision工具 + 自动发现多模态模型 + 纯文本返回;已收录 awesome-dsh-plugin
License
MIT
Install
Install the catalog once, then DeepSeek Harness can find and install any plugin from this site automatically:
dsh plugin add dshbase-catalog Then say "install dsh-auto-vision for me" — your agent finds it in the directory and installs it. Docs: dshbase-catalog · verified packs.
This plugin is GitHub source (not published to npm) — install it straight from the repo:
Web profile:
dsh plugin --profile web add github:NormanFxxkingRockwell/dsh-auto-vision Headless (CLI) profile:
dsh plugin --profile headless add github:NormanFxxkingRockwell/dsh-auto-vision Test report
Not yet L3-verified — see failure note below if we already ran it.