插件目录 / Developer / slcatwujian-dsh-vision-plugin
slcatwujian-dsh-vision-plugin
已验证 · 实测可装 yan5236
✓ 持续维护 基于 2 个官方 DSH 包
1Stars
0Forks
0未关闭 issue
JavaScript语言
2026-08-15最近推送
跨平台平台
功能简介
视觉桥接:主模型通过视觉模型理解图片
我们的评价
可用 — 实测通过,早期项目
可用 — 实测通过,早期项目
视觉桥接:主模型通过视觉模型理解图片 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
slcatwujian 的 DSH 图片理解插件(vision-bridge)
让不支持图片输入的主模型也能"看懂"图片 —— 插件会自动把消息中的图片交给已配置的视觉模型分析,生成**带像素坐标系**的文字描述注入会话,主模型基于描述理解图片,无需更换主模型。 > 包名:@dsh-local/vision-bridge | 版本:1.0.0 | 许可证:MIT
功能特性
- 🖼️ **自动图片桥接**:用户上传图片后,插件调用配置的视觉模型生成详细描述(内容概括、元素定位、文字转录、状态细节),并把消息中的图片块替换为文字描述,主模型照常回复。 - 🎯 **像素坐标体系**:所有元素位置都以像素坐标给出 —— 原点在图片左上角(0,0),x 轴向右、y 轴向下;元素定位格式为中心点 (cx, cy) 与边界框 [x1, y1, x2, y2]。
- 🔍 **vision_ask 追问工具**:助手在回答中需要更多图片细节时,可调用 vision_ask 工具向视觉模型追问(支持 attachmentId 或本地图片路径 path 两种入参)。
- 📤 **发送放行补丁**:自动解除网页端对"不支持图片输入模型"的图片发送拦截,消息可正常发出,由插件接管图片分析。
- ⚙️ **内置设置页**:在 设置 → 图片理解 中配置视觉模型提供方/模型、描述最大 token 数、自动分析开关,支持一键「测试模型」验证与「声明图片输入」。
- 💾 **配置持久化**:配置写入 DSH 存储(storage: json),DSH 重启后自动恢复。
- 🔁 **去重缓存**:同一图片在同一会话内只分析一次,描述结果缓存复用。
工作原理
``
用户发送图片 ──► DSH llm/stream ──► 插件拦截
│
┌─ 主模型支持图片? ─┐
│ (读取原始能力数据) │
否 │ │ 是
▼ ▼
调用视觉模型生成描述 ◄─ 直接透传,不干预
│
▼
图片块替换为文字描述(含 attachmentId 标签)
│
▼
注入主模型上下文,正常回复
`
插件通过 llm/stream 事件钩子实现桥接;同时为网页端 RPC(/vision-bridge/rpc)提供 get-state / list-models / set-config / test / enable-image 接口供设置页调用。
安装
1. 将本插件目录放入 DSH web profile 的本地包目录:
`text
<profile>/packages/vision-bridge/
`
2. 在 profile 的 cordis.patch.yml 中注册插件(追加到 insert 列表):
`yaml
- insert:
- id: vision-bridge
name: '@dsh-local/vision-bridge'
`
3. 重新加载 DSH web 服务(或重启 DSH)。
依赖
- DSH(含 @deepseek-ai/cordis、@deepseek-ai/dsh-tools、@deepseek-ai/dsh-llm)
- 已配置至少一个**支持图片输入**的模型提供方(如 pi-ai 系适配器),用于充当视觉模型
配置
打开 **设置 → 图片理解**:
| 配置项 | 说明 |
| --- | --- |
| 模型提供方 | 选择已注册的模型提供方(需在 设置 → 模型 中提前配置) |
| 视觉模型 | 选择或手动输入支持图片输入的模型 ID |
| 描述最大 token 数 | 200–8000,默认 1200 |
| 自动分析消息中的图片 | 开启后图片自动交给视觉模型;关闭后助手会提示改用 vision_ask |
- **测试模型**:验证所选模型是否声明支持图片输入,并展示上下文窗口等信息。
- **声明图片输入**:当模型未声明 image 输入模态时(仅 pi-ai 系提供方支持),点击按钮将 image 写入提供方的 defaultInput,持久生效。
使用
- 直接发送图片,插件自动分析并注入描述;消息中的注入标签形如:
> 【图片描述·vision-bridge·attachmentId=xxx】图片 name.png,1280×720px,已由视觉模型分析;坐标原点为图片左上角 (0,0),单位像素
- 助手可调用 vision_ask 工具追问细节:
`text
vision_ask(attachmentId="xxx", question="描述右上角区域的内容")
vision_ask(path="C:/path/to/image.png", question="图片中有什么文字?")
`
目录结构
`text
slcatwujian-dsh-vision-plugin/
├── package.json # 包定义(@dsh-local/vision-bridge)
├── lib/
│ ├── index.js # Host 端:桥接、vision_ask 工具、RPC、配置持久化
│ └── client.js # Web 客户端:设置页 UI(React)
└── README.md
``
许可证
[MIT](./LICENSE)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 slcatwujian-dsh-vision-plugin」,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:yan5236/slcatwujian-dsh-vision-plugin Headless(CLI)profile:
dsh plugin --profile headless add github:yan5236/slcatwujian-dsh-vision-plugin 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
扩展 agent 的编码能力面——给它一个新工具、工作流或集成,让它接手以前做不了的开发任务。
适合谁
想让 dsh 在真实代码库上像队友一样干活的开发者——能改、能跑、能验证,而不只是回答问题。
二次开发建议
工具/命令面就是缝:暴露更多 SDK 能力、加更聪明的上下文接线,或收紧改代码与验证之间的循环。