前言¶
DSH 的插件体系允许在 profile 中加载扩展,dsh-vision-bridge 是其中用于图片处理的第三方插件。它解决的是 DeepSeek V4 / V4-Flash 这类纯文本模型处理图片上下文的问题:插件自动调用一个 OpenAI 兼容视觉模型,把图片识别成文字描述,再把描述交给 DeepSeek 继续处理。
下面介绍它的定位、核心能力、安装命令和典型配置。dsh-vision-bridge 由 ximengxiaolan 维护,许可证为 MIT。作为社区第三方插件,安装前建议先检查源码与许可证。
这是什么¶
dsh-vision-bridge 是一个 DSH 插件,目标是在输入框直接粘贴图片并发送时,不改变 DeepSeek 的文本处理流程,只在发往模型前把图片内容转成文字描述。
它不是让 DeepSeek 原生看图,而是通过外部视觉模型生成描述,再把描述作为文本消息传给 DeepSeek。
核心功能¶
- 在输入框直接粘贴图片并发送,插件自动调用 OpenAI 兼容视觉模型把图片识别成文字描述,再把描述交给 DeepSeek 继续处理。
- 给
ctx.llm.resolveModelInfo打补丁,声明当前模型支持image输入,让图片附件进入会话。 - 包装
llm.streamWithRegistration,在每次请求发往模型前扫描消息中的图片块并替换为文字描述。 - 如果路由到的模型原生支持图片,则放行原图、不做转换。
- 同一张图片按
attachmentId在同一进程内缓存描述,重复发送不重复计费。 - VLM 调用失败时降级为
[图片识别失败: 原因],对话不会中断。
安装与启用¶
前置要求是 dsh CLI 与 pnpm。先安装插件,再重启 profile:
dsh plugin --profile web add dsh-vision-bridge
dsh web
经过上面的步骤后,插件会随该 profile 加载。
配置 VLM¶
插件唯一需要的是一个 OpenAI 兼容多模态模型,接口形式为 /chat/completions + image_url。下面以阿里云百炼 qwen-vl-max 为例。
可以通过环境变量配置:
$env:VISION_API_KEY = "sk-..."
$env:VISION_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
$env:VISION_MODEL = "qwen-vl-max"
$env:VISION_LANG = "zh" # zh | en
也可以在 profile 的 cordis.patch.yml 中配置:
- id: dsh-vision-bridge
config:
apiKey: 'sk-...'
baseURL: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
model: 'qwen-vl-max'
lang: zh
timeoutMs: 180000
enabled: true
典型用法¶
完成安装和配置后,重启 dsh web,然后直接在输入框粘贴图片并发送。DeepSeek 会基于视觉模型生成的描述继续处理。
适合先走一遍的流程:
1、确认 dsh CLI 与 pnpm 可用。
2、执行 dsh plugin --profile web add dsh-vision-bridge。
3、设置 VISION_API_KEY、VISION_BASE_URL、VISION_MODEL、VISION_LANG,或在 cordis.patch.yml 中写入对应配置。
4、重启 dsh web。
5、在输入框粘贴一张图片并发送,确认 DeepSeek 能基于图片描述继续回答。
适用场景与注意¶
它适合在 DSH web profile 中处理“图片作为上下文”的任务,例如让 DeepSeek V4 / V4-Flash 基于图片内容回答问题、总结信息或继续执行文本任务。
需要注意:
- 子智能体会话(subagent)仍受 DSH 内核限制,不支持贴图。
- 插件运行在当前 dsh 进程内,安装前应检查源码、许可证和所需凭据。
package.json的peerDependencies要求:@deepseek-ai/cordis ^4.0.1、@deepseek-ai/dsh-llm ^0.1.0-rc.6、@deepseek-ai/dsh-attachment ^0.1.0-rc.6、@deepseek-ai/schemastery ^3.18.1。
链接¶
目录页是社区独立站点,与 DeepSeek / 幻方没有官方从属关系,不应等同于官方应用商店。
- 目录页:https://www.skillhub.cn/plugins/ximengxiaolan/dsh-vision-bridge
- GitHub:https://github.com/ximengxiaolan/dsh-vision-bridge