taxue-dsh-artisan:DeepSeek Harness 一体化视觉创作工具链

前言

DeepSeek Harness (DSH) 插件生态强调模块化与集成。在视觉创作场景下,往往需要先调用反推插件获取提示词,再调用生图插件生成图像,流程割裂且成本较高。taxue-dsh-artisan(taxue 画师)通过整合原生工具链,将提示词反推、审计优化、色卡提取与多供应商生图能力集于一身,支持工具间的串联调用。

该插件由 taxueseek 维护,采用 MIT 许可证,旨在为开发者提供一条从参考图到生成图的标准化路径。

核心功能

插件内置四个原生工具,涵盖从分析到生成的全流程:

  • reverse_prompt:本地反推提示词。不仅输出描述,还直出可直接生图的完整提示词,包含画幅建议、优化方向与风格引导。支持 6-block 结构化协议转译与 9 个量化还原锚点。
  • optimize_prompt:本地提示词审计。对提示词进行结构审计、风格风险检测与单变量优化建议。
  • extract_palette:本地确定性色卡提取。基于 Oklab 颜色空间 K-Means 算法,对 PNG 参考图提取主色、辅色、点缀色及暗部/高光锚点色,保证结果确定性。
  • generate_image:远程生图工具。支持 Google Gemini、OpenAI、字节 Seedream、xAI Grok 及 ChatGPT 订阅等多种供应商。

工作原理与特性

提示词反推与优化

reverse_prompt 摒弃了原 Forge 的任务包模式,采用直出策略。模型读取图像后,直接生成可直接粘贴到生图工具的 prompt 字段,而非需要模型二次执行的元指令。输出包含:
* prompt:完整提示词。
* optimization_advice:可执行的优化方向。
* aspect_ratio:根据真实像素换算的画幅建议(如 9:16)。
* quality_gate / risk_flags:质量门与风险检测。

插件内置了 9 个视觉还原锚点,包括画幅锚点、气质锚点、风格锚点、构图锚点等,通过量化约束提升生成图对参考图的还原度。

Token 优化

相比旧版工具链,taxue-dsh-artisan 在 Token 使用上有明显优化:
* 减少注入体:直出提示词减少了约 44% 的元数据注入体(从 3863 字节降至约 2178 字节)。
* 简化链路:调用链路从原来的 8-24 步缩短为 2-3 步。

确定性色卡提取

extract_palette 仅对 8-bit 非隔行 PNG 文件生效。算法使用固定迭代轮数的 K-Means,输出包含 hex 值、占比及明度锚点。若需处理 JPEG/WebP,需先用本地命令转换为 PNG。

图控图支持

generate_image 支持参考图引导。默认情况下,reference_assets 仅用于结果卡片中的对比预览,不参与生成。显式设置 use_reference_images: true 后,插件会将参考图内联编码进请求:
* Google Gemini:作为 input_image 内容块。
* OpenAI / Seedream / codex:以 data URL 数组走 image 字段。
* Grok:以 data URL 数组走 image_url 字段。

安装与配置

安装插件

在 DSH 环境中执行以下命令安装插件:

dsh plugin --profile web add taxue-dsh-artisan

安装完成后,重启 dsh web,在 设置 → 插件 → taxue 画师 中配置供应商与 API Key(凭证写入不回传前端)。

凭证与供应商配置

插件支持以下供应商,配置环境变量:

Provider 默认模型 凭证环境变量
Google Gemini gemini-3.1-flash-image GEMINI_API_KEY
OpenAI gpt-image-2 OPENAI_API_KEY
字节 Seedream doubao-seedream-5-0-260128 ARK_API_KEY
xAI Grok grok-imagine-image-2.0 XAI_API_KEY
ChatGPT codex gpt-image-2 无需 Key

凭证路由规则:
* Grok 和 codex 优先使用订阅(Grok 使用 /v1/images/generations,codex 使用 /backend-api/codex),未登录订阅时回退到 API Key。
* Grok 不支持 size/quality/style 参数,只支持 aspect_ratio 与 resolution。
* Grok 出图时效约 5-60 秒,超时可使用后台运行模式。

保存设置

generate_image 支持配置生成图落盘路径。
* 在设置中填入绝对路径,生成图将保存至该目录。
* 留空则保存至默认 ~/Downloads/。
* 每张生成图会附带一个同名的 .json sidecar 文件,记录提示词、模型与时间戳,便于溯源。

使用示例

反推与生图串联

调用 reverse_prompt 获取完整提示词后,直接将其作为参数传递给 generate_image:

{
  "tool": "generate_image",
  "arguments": {
    "prompt": "基于上一步获取的完整提示词...",
    "provider": "openai",
    "reference_assets": "/path/to/reference.png"
  }
}

开启图控图

若需让生成图更贴近参考图,需显式开启参考图内联:

{
  "tool": "generate_image",
  "arguments": {
    "prompt": "...",
    "provider": "grok",
    "use_reference_images": true,
    "reference_assets": "/path/to/reference.png"
  }
}

确定性色卡提取

调用 extract_palette 获取参考图的配色方案:

{
  "tool": "extract_palette",
  "arguments": {
    "image_path": "/path/to/image.png"
  }
}

注意事项

  1. 图控图默认关闭:为了防止误传图片,use_reference_images 默认为 false,必须显式设置为 true 才会上传参考图。
  2. 色卡格式限制:extract_palette 仅支持 8-bit 非隔行 PNG。使用 JPEG 或 WebP 需先转换为 PNG。
  3. 输出语言:reverse_prompt 和 optimize_prompt 的 output_language 参数支持 zh-CN(默认)、en 和 bilingual。
  4. 异步后台:generate_image 支持 run_in_background 参数,避免因生成时间过长导致超时中断。

该插件将原本分散的视觉创作工具链整合为单一实体,适合需要在 DeepSeek Harness 中进行高精度图像还原与风格迁移的开发场景。

羽毛球分组比赛记分
小程序二维码

欢迎使用《羽毛球分组比赛记分》微信小程序

小夜