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slcatwujian-dsh-vision-plugin

已验证 · 实测可装 yan5236

✓ 持续维护 基于 2 个官方 DSH 包

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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

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。

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

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