前言¶

DeepSeek Harness（dsh）把能力拆成插件：视觉方向已经有 OCR、版面理解和 UI 还原，智能体看到一张图，可以读字、拆结构、还原界面。但另一类更常见的问题它还接不上——这张图从哪来、原作者是谁、网上有没有更高清或带出处的版本。

这类需求通常不叫「看懂图」，而叫反向图片搜索，也就是以图搜图。实际操作往往是：把同一张图的公网地址，依次贴进 Google Lens、百度识图、Yandex、TinEye；如果是插画或二次元，再补 SauceNAO、IQDB、Ascii2d。每个站点的上传入口、URL 参数都不一样，来回复制很烦，也很难让纯文本智能体一次做完。

dsh-image-search 把这件事收成一次工具调用：输入一张公网可访问的图片 URL，按引擎模板拼出对应的搜索链接。它并不代替各家搜图站去抓结果，而是把「一张图、多个引擎」的入口一次性配齐。本文按插件目录页、GitHub 仓库 README 与源码交叉核对后整理。

这是什么¶

dsh-image-search 是一款 DeepSeek Harness 的工具与能力插件，由 zimai233 维护，许可证为 MIT，主要语言是 JavaScript。目录页的定位是：多引擎以图搜图聚合插件——一张图，多个搜索引擎一起找。

仓库 README 写得更具体：把一张公网图片 URL，转成 Google Lens、百度识图、Yandex、TinEye、Bing 视觉搜索、搜狗识图、SauceNAO、IQDB、Ascii2d 的搜索链接。实现方式是纯 URL 构造，不发起任何实际抓取请求。

需要先分清生态关系。DeepSeek Harness 是 DeepSeek AI 开源的 agent 运行时，核心设计是「一切皆插件」。你现在看到的插件目录是社区站点，用来收录和展示社区插件，与 DeepSeek / 幻方没有官方从属关系，不能当成官方应用商店。dsh-image-search 本身也是社区项目，GitHub 主题标了 deepseek-harness 和 dsh-plugin。

截至 2026-08-18，GitHub 仓库 zimai233/dsh-image-search 星标为 0；目录页显示 2026-08-14 收录，最近推送日期同样是 2026-08-14。package.json 里的版本号是 0.1.0。

它解决的不是「让模型看见图里有什么」，而是：已经有一张能被外网访问的图片地址时，怎样少开几个网页、少记几套搜图 URL。

核心功能¶

插件通过 @deepseek-ai/dsh-tools 注册三个工具。源码在 src/index.js，Cordis 补丁把插件挂成 id 为 image-search 的一层。

九个引擎，分成两组¶

源码里的 ENGINES 表一共 9 个引擎，按 group 分成「通用」和「插画/动漫」：

目录页「更多介绍」里点名的是 Google Lens、百度、Yandex、TinEye、SauceNAO、IQDB、Ascii2d；Bing 和搜狗出现在仓库 README 与源码表中。写进文章的引擎列表以源码为准。

encode 为 true 时，图片 URL 会先做 encodeURIComponent 再填进模板，适合走 query string 的站点；为 false 时按原文插入。README 把后一种称为路径式参数，源码注释也这么写。实际模板里，Ascii2d 是路径替换（https://ascii2d.net/search/url/{IMAGE_URL}），SauceNAO 和 IQDB 仍是 query 参数，只是不做编码。未知的引擎 id 会被直接跳过，不会报错中断。

三个工具分别干什么¶

1. image_search_urls：必填 imageUrl，可选 engines（逗号分隔的引擎 id）和 group（通用 或 插画/动漫）。返回 JSON 数组，每项是 { id, name, group, url }。适合后续脚本处理，或让智能体按需打开某几条链接。
2. image_search_engines：无参数。返回按分组归类的全部引擎，含模板和 encode 标志，用来发现合法的引擎 id。
3. image_search_best：必填 imageUrl，可选 engines。返回一段人类可读的 Markdown：一行总览，下面每个引擎一条可点击链接。源码里总览行会带上引擎数量，例如 across 9 engine(s)。注意这个工具没有 group 参数，分组过滤只在 image_search_urls 上。

它明确不做的事¶

README 和源码反复强调同一点：只拼 URL，不向搜图站发请求。因此：

• 不会返回「相似度 87%、作者是谁、原图链接」这类检索结果，那些要打开各引擎自己的页面才能看到。
• 不接收本地路径、粘贴附件或 base64，入参必须是公网图片 URL。搜图站要能自己拉取这张图，内网地址、需要登录的链接通常无效。
• 运行时除了 Harness 的工具接口，不额外依赖搜图 SDK；package.json 的 dependencies 只有 @deepseek-ai/dsh-tools，peer 依赖是 @deepseek-ai/cordis。仓库称发布物就是运行时代码，纯 ESM，没有 prepare 脚本，git 安装时不必为构建脚本开 allowBuilds。

安装与启用¶

插件目录页给出的安装命令如下，在 DeepSeek Harness 终端中运行：

dsh plugin add github:zimai233/dsh-image-search

目录页说明：dsh CLI 会从 GitHub 解析插件并安装到当前配置。DeepSeek Harness 官方 CLI 文档里，往某个 profile 装插件的常见写法是 dsh plugin --profile <profile> add ...。仓库 README 的示例是：

dsh plugin --profile myprofile add github:zimai233/dsh-image-search#<sha>

把 myprofile 换成你实际使用的 profile 名称（例如 web）。如需可复现安装，目录页要求固定 commit 哈希，格式为：

dsh plugin add github:zimai233/dsh-image-search#commit

截至 2026-08-18，仓库默认分支 master 上能核对到的提交是 95ac2b739f7464386cb28c2b758cbc9382befe5a（说明为 feat: initial dsh-image-search plugin for DeepSeek Harness）。固定安装可以写成：

dsh plugin add github:zimai233/dsh-image-search#95ac2b739f7464386cb28c2b758cbc9382befe5a

仓库 README 另外写了一条「from npm」的命令 dsh plugin --profile myprofile add dsh-image-search。本文没有在 npm 注册表上核到对应发布包，安装时请以目录页的 GitHub 源为准。

目录页和仓库都提醒：插件以当前 dsh 进程的权限运行，安装时可能执行代码。安装前应检查源代码仓库和许可证。

典型用法¶

仓库 README 给的用法是自然语言，让 agent 去调工具。例如：

帮我用这张图搜一下源头：https://example.com/img.png —— 先列出所有引擎的搜索链接

智能体会调用 image_search_urls，参数形如：

{
  "imageUrl": "https://example.com/img.png"
}

README 中的返回截取如下（真实链接会随你的图片 URL 变化）：

[
  { "id": "google", "name": "Google Lens", "group": "通用", "url": "https://lens.google.com/uploadbyurl?url=https%3A%2F%2Fexample.com%2Fimg.png" },
  { "id": "saucenao", "name": "SauceNAO", "group": "插画/动漫", "url": "https://saucenao.com/search.php?url=https://example.com/img.png" }
]

可以同时限定引擎和分组：

{
  "imageUrl": "https://example.com/img.png",
  "engines": "google,saucenao",
  "group": "插画/动漫"
}

按源码过滤逻辑：先按 group 筛，再按 engines 白名单筛。上面这条里 google 属于「通用」，会被分组条件去掉，最终多半只留下 SauceNAO。只想要插画站时，用 group 即可；只想要某几个引擎时，用 engines 更直接，不必叠两个条件。

想先看有哪些 id，调用无参数的 image_search_engines。想直接得到可点击列表，把同一张 imageUrl 交给 image_search_best。

源码里 Google Lens 的模板是 https://lens.google.com/uploadbyurl?url={IMAGE_URL}，百度识图是 https://graph.baidu.com/upload?image={IMAGE_URL}。这些地址以仓库当前源码为准，各站点若改入口，插件也需要跟着改模板。

适用场景与注意事项¶

比较适合这些情况：

• 已经有一张公网图片 URL，需要同时走国内识图和国际 Lens / Yandex / TinEye。
• 插画、同人、角色图要查出处，希望一次拿到 SauceNAO、IQDB、Ascii2d 的入口。
• 智能体流程里需要「生成搜图链接」这一步，后续由人或浏览器打开，而不是在插件里解析检索页。

它补的是目录页说的那块空白：视觉插件里已有 OCR 和 UI 还原，但没有把多家反向搜图入口聚在一次调用里。同分类下目录还列出了 modlens、agent-vision-toolkit、dsh-vision-router 等视觉插件，做的是看图、OCR、像素级工具，和本插件不是同一件事，可以按任务搭配，不必互相替代。

使用时注意：

1. 能力边界是拼链接，不是搜图结果。 打开链接之后，各站点自己的登录墙、地区限制、接口变更，插件都管不到。
2. 图片必须能被搜图站拉取。 本地文件要先放到公网或图床，再把 URL 传进来。
3. 过滤参数不要想当然叠加。 image_search_urls 的 group 与 engines 是「同时满足」；image_search_best 只支持 engines。
4. 安装即授权运行。 插件以当前 dsh 进程权限执行，安装前阅读 源码 和 MIT 许可证；生产环境建议固定上面的 commit，而不是追踪分支最新提交。
5. 版本仍早。 仓库目前是初始提交，接口和引擎模板都可能再改，以当时 checkout 的 README 和 src/index.js 为准。

小结¶

dsh-image-search 做的事情很窄：给 DeepSeek Harness 的智能体一张公网图片地址，换回最多九家以图搜图入口。不抓结果、不看图、不走本地文件，所以依赖面小，也谈不上替代 OCR 或视觉问答。

如果你已经在用 dsh，又经常要把同一张图丢给多家识图站，可以先看目录页和仓库，确认源码后再装。

• 插件目录：https://deepseek-harness-plugin.com/zh-CN/plugins/dsh-image-search/
• GitHub：https://github.com/zimai233/dsh-image-search
• DeepSeek Harness：https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness