DeepSeek Harness（DSH）採用插件化架構，通過擴展工具來增強模型能力。視覺模型通常對標準圖片格式處理良好，但對於 TIFF/TIF 這種常見於掃描件、傳真和科學數據的格式往往無法直接讀取。dsh-tool-read-tiff 插件正是爲了填補這一空白而設計，它將模型從“只能看圖片”的能力拓展到“能讀懂掃描文檔”的能力。
插件定位¶
這是一個面向模型的 read_tiff 工具，由開發者 fulander0301 維護，歸類於“模型推理”類別。它不依賴複雜的配置即可完成核心的解碼與轉換工作，同時提供完整的元數據信息，並支持可選的視覺模型描述功能。
核心功能¶
該插件主要提供以下能力：
- 輸入支持：支持本地絕對路徑或 HTTP(S) URL 作爲輸入源。
- 解碼轉換：將 TIFF/TIF 文件解碼並轉換爲可預覽的 PNG 圖片，轉換後的路徑通過
convertedPath返回。 - 元數據提取：提供完整的 TIFF 頭部元數據，包括尺寸、頁數、壓縮方式、光度解釋、位深等。
- 多頁處理：支持多頁 TIFF 文件，通過
page索引參數遍歷特定頁面。 - 可選視覺描述：若配置了 OpenAI 兼容的視覺端點，插件會將解碼後的 PNG 發送給模型獲取文本描述。
- 實時配置：支持通過設置卡片實時修改端點配置，無需重啓進程。
安裝與啓用¶
安裝過程通過 DSH 的插件管理命令完成。
dsh plugin --profile web add git+https://github.com/fulander0301/dsh-tool-read-tiff.git
安裝完成後，重啓 dsh web 進程即可生效。該插件依賴 sharp 和 schemastery 庫，它們擁有各自獨立的許可證。
典型用法¶
插件默認無需配置即可進行解碼和轉換。啓用視覺描述功能需要額外配置 OpenAI 兼容的端點。
基礎使用示例：
- “transcribe all text in this scanned fax”
- “extract the table as CSV”
- “describe the map features and projection”
- “what does the label in the corner say”
多頁文件處理：
由於每次調用默認處理一頁，對於多頁文件，需要多次調用插件並指定 page 索引（從 0 開始）。例如，先詢問 pages 獲取總頁數，然後依次調用 page: 0、page: 1 等。
未配置視覺端點時：
如果不配置視覺模型端點，插件依然會返回解碼結果和 convertedPath。此時，它通常返回一個 note，提示模型使用已安裝的 describe_image 工具去描述 convertedPath 指向的圖片。
注意事項¶
- 單頁限制：每次調用僅處理一頁，多頁文件必須循環調用。
- 安全性：插件拒絕 HTTP 重定向請求。TIFF 和 PNG 的原始字節不會返回到對話中，僅返回文本和元數據，確保敏感圖片數據不會直接暴露在日誌中。
- 文件大小與格式：極其巨大或包含複雜浮點多波段的科學柵格 TIFF 可能需要預處理，否則工具會返回清晰的錯誤信息。
- 輸入限制：僅接受本地絕對路徑或
http(s)URL，其他 URL 協議會被拒絕。
總結¶
dsh-tool-read-tiff 是 DeepSeek Harness 生態中解決 TIFF 文檔解析問題的實用工具。它通過解碼和元數據提取，讓文本模型能夠處理掃描文檔，並通過可選的視覺描述功能實現圖文交互。如需查看更多細節或源碼，可訪問其 GitHub 倉庫 或 技能庫目錄。
