dshbase

插件目录 / Vision / dsh-plugin-mm-vision

dsh-plugin-mm-vision

已验证 · 实测可装 Elohia

✓ 持续维护

查看 GitHub ↗ ← 返回插件目录

1Stars
0Forks
0未关闭 issue
JavaScript语言
2026-08-14最近推送
跨平台平台

功能简介

Vision 类别的 DeepSeek Harness 插件。

✅
我们的评价
可用 — 实测通过,早期项目

Vision 类别的 DeepSeek Harness 插件。 实测能干净安装、正常启动。早期项目,但功能可用。

「已验证」表示我们的自动化 CI 在干净 profile 里实际执行了 dsh plugin add 并启动成功——仅此而已。功能描述与版本兼容性均为作者声明。这不是安全审计,也不代表对第三方代码的背书。

README

dsh-plugin-mm-vision

通感编码器 (Synesthesia Encoder) · DeepSeek Harness 插件

给任何纯文本 LLM(DeepSeek、GPT-4 base、Claude…)获得看图能力:调用视觉模型把图片翻译成紧凑的结构化空间文字(画布/元素/百分比坐标/形状/数值/关系),文本模型据此重建空间认知、推理位置关系。

移植自 Elohia/pi-mm-vision(MCP / Pi / Codex / Claude Code 多宿主通感编码器)。核心零依赖,支持任意 OpenAI 兼容视觉模型(qwen-vl / gpt-4o / glm-4v / kimi-vl / MiniMax-VL…)。

✨ 功能

  • 🖼️ 通感编码:把图片变成坐标化文字描述——K线图/盘面截图/报告图表/UI 截图/自然照片都适用
  • 📍 像素级坐标:所有关键元素带精确 (x%,y%) 百分比坐标(图表转折点/标注/按钮/文字块)
  • 🔢 可选像素网格:prompt 含"像素/重建/还原"关键词时,输出 40×30 色块网格(RGB),供原图重建
  • 🔄 模式自适应:auto 自动识别图表(坐标优先)vs 自然图(构图主体);也可手动指定 brief/full/coords/pixel
  • 🧠 缓存:TTL 内重复分析秒回(默认 600s / 100 条)
  • 🔌 零硬编码:模型 / baseUrl / API key 全可配置

📦 安装

要求:已安装 DSH CLI 并初始化过 profile。

# 从 npm 安装(推荐)
dsh plugin --profile web add dsh-plugin-mm-vision

# 或从 GitHub 直接安装(纯 JS 包,无需构建)
dsh plugin --profile web add github:Elohia/pi-mm-vision#dsh-plugin

--profile web 可换成你自己的 profile 名。重启 DSH 后生效。

⚙️ 配置

配置解析顺序(首个命中):

  1. cordis.patch.yml 中本行 config 字段(安装后可在 profile 的 cordis.patch.yml 覆盖)
  2. 环境变量 / 配置文件(与原版一致):
export MM_VISION_API_KEY=sk-xxx        # 或 DASHSCOPE_API_KEY / QWEN_API_KEY / OPENAI_API_KEY / GEMINI_API_KEY
export MM_VISION_MODEL=qwen-vl-max     # 可选,默认 qwen-vl-max
export MM_VISION_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1   # 可选

或写 ~/.config/mm-vision/config.json / 项目根 vision-config.json:

{
  "model": "qwen-vl-max",
  "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
  "maxTokens": 2048,
  "mode": "auto",
  "cacheTTL": 600,
  "cacheMax": 100,
  "dotMatrix": false
}

用别的视觉模型?改 model + baseUrl 即可(OpenAI 兼容协议)。

🎯 使用

安装后在对话中直接让模型看图:

分析这张K线图 F:/data/kline.png
帮我看看 examples/chart.png 里按钮的位置
扫描这张图片并重建像素网格 examples/photo.png

模型会自动调用 mm_vision 工具,返回结构化通感编码:

【图片通感编码(mm-vision)】模式:coords · 模型:qwen-vl-max
1. 【画布】16:9,浅色背景 #f5f6fa
2. 【元素】[矩形 | (10%,10%) | 35%x20% | #4a90d9 | "登录按钮"]…
3. 【关系】…
4. 【图表专用】坐标轴 0-100,转折点 (30%,45%)=52 …

🔒 安全

  • 只把图片发送到你配置的视觉模型做描述
  • 从不执行图片内容中的命令
  • 输出是注入对话的文本——与任何模型输出一样按不可信输入对待

🏗 架构

lib/
├── index.js   # Cordis 插件:注册 mm_vision 模型工具(defineTool)
└── core.js    # 通感编码核心(零依赖):配置/编码/缓存/点阵,移植自 pi-mm-vision
scripts/
└── ascii_dot.py  # 可选像素点阵生成器(Python/PIL)

📄 License

MIT — 上游 pi-mm-vision 同款协议。

安装

🧩 让 Agent 自动装(推荐)

装一次目录插件,之后本站所有插件都能让 DeepSeek Harness 自动找、自动装:

dsh plugin add dshbase-catalog

然后对 agent 说「帮我装 dsh-plugin-mm-vision」,它会在目录里找到并自动安装。文档:dshbase-catalog · 已验证场景包。

该插件是 GitHub 源码(未发 npm)——直接从仓库装:

Web profile:

dsh plugin --profile web add github:Elohia/dsh-plugin-mm-vision

Headless(CLI)profile:

dsh plugin --profile headless add github:Elohia/dsh-plugin-mm-vision

实测报告

验证通过:从 GitHub 源码完成 L1 安装 + L2 加载 + L3 运行(dsh 0.1.0-rc.6)。

使用场景

给模型装上眼睛——图像理解、OCR 或屏幕定位——让它读视觉而非靠猜。

适合谁

会把截图、图表或照片交给模型、想被原生理解的人。

二次开发建议

视觉后端和预处理是缝——加 OCR、区域裁剪,或调分辨率和模型路由。

安全:尚未扫描——我们的每日静态扫描将很快覆盖它。

分享徽章

Vision 里更多

浏览全部 7797 个插件 →