前言¶
DSH 的擴展方式偏插件化:模型、後端、UI 能力可以拆成獨立插件接入。對做智能體的同學來說,一個常見斷點是:文本對話可以跑,但截圖、報錯圖、圖表、設計稿要先識別成文字,才能交給文本模型繼續處理;需要配圖時,生成結果也往往散落在外部服務裏。
已有做法通常是自己維護視覺 API、圖像 API、轉寫提示詞、緩存和失敗重試。dsh-multimodal 把這些步驟收進 DeepSeek Harness 的會話鏈路:先讀圖,再讓 DeepSeek 繼續處理;需要配圖時,在會話裏直接顯示生成圖片。
這是什麼¶
dsh-multimodal 是 DeepSeek Harness(DSH)插件,維護者是 MC5lan。它提供三類能力:視覺轉寫、OCR、文本生圖,並通過 OpenAI 兼容後端完成實際調用。
它不自帶內置模型、提供方或後端。視覺端點、圖像後端和模型都需要用戶自行配置。
核心功能¶
圖片轉寫後繼續回答¶
粘貼截圖或圖片後,插件會先調用用戶配置的視覺提供方做逐字轉寫,再由 DeepSeek 在同一輪繼續處理問題。
同一圖片與上下文可複用轉寫緩存;緩存爲 LRU,並按會話限制。
主視覺提供方失敗或受限時,可以切換到 fallbackProviders;parallelImages 支持多圖並行轉寫;小圖可依據 costMaxPixels 路由到廉價提供方。
OCR 與場景化轉寫¶
插件支持調用 extract_text 進行 OCR,輸出 Markdown、純文本或 JSON。
內置 transcribeMode 預設:
error-fixchart-sqldesign-code
文本生圖與圖片卡片¶
用戶要求配圖時,DeepSeek 可調用 generate_image,生成的圖片會在會話中顯示。
生成圖片卡片支持:縮略圖、點擊放大、一鍵下載、提示詞與模型元數據、crop-to-ask、copy params、失敗重試。
圖像生成後端 failover 在失敗時嘗試下一個後端;AUTH/aborted 會跳過 failover。
支持通過 custom 後端接入任意非 OpenAI/DashScope 圖像 API。
視覺提供方接入¶
extraProviders 接受任意 OpenAI 兼容視覺端點,並提供預設:Zhipu、Bailian、Xfyun、ModelScope、SiliconFlow、Qianfan、local Ollama。
0.7+ 支持粘貼 API key 後自動檢測平臺並完成接入。
設置頁支持配置 JSON 導入/導出。
安裝與啓用¶
先確認環境:官方 DeepSeek Harness 0.1.0-rc.6+ 以及 Node.js 18+。
然後執行:
dsh plugin --profile web add https://github.com/MC5lan/dsh-multimodal
經過上面的步驟,重啓 dsh web。進入 Settings sidebar,會出現「多模態 / Multimodal」頁面,視覺與圖像相關配置都在這一個頁面完成。
典型用法¶
1、快速接入(0.7+):打開 Settings → Multimodal → 快速接入,粘貼 API key,平臺自動檢測並完成接入。
2、手動接入:點擊平臺預設卡片(Zhipu / Bailian / Xfyun / ModelScope / SiliconFlow / Qianfan / local Ollama)並粘貼 key,或在 extraProviders 中聲明任意 OpenAI 兼容端點。
3、選擇視覺路由:在 Web UI 模型選擇器中選擇 deepseek-vision 模型,該路由會話獲得視覺能力。
4、開始使用:正常聊天時粘貼/拖入圖片並提問,或直接要求生成圖片。
適用場景與注意¶
適合已有 OpenAI 兼容視覺 API、圖像 API 或本地 Ollama 視覺端點,並希望在 DSH 對話中直接讀圖、提取文本、生成配圖的使用者。
使用前注意:
- 插件不自帶模型、提供方或後端,視覺端點、圖像後端和模型都需自行配置。
- 插件以當前 DSH 進程權限運行,安裝前應檢查源碼與許可證;許可證以倉庫實際聲明爲準。
- 安全限制包括:API key allow-list、
trustedBaseUrls、SSRF guard、不轉發sessionId、prompt-injection markers、敏感數據脫敏、審計日誌和 LRU 內存上限。 - 顯式列出的本地端點(如
http://localhost:11434)允許使用 plain http 且無需 key。
鏈接¶
- 目錄頁:DSH 插件目錄是社區目錄,不等同於官方應用商店;可在目錄中搜索
dsh-multimodal。 - GitHub 倉庫:https://github.com/MC5lan/dsh-multimodal