@qizhen2021/dsh-plugin-vision:DeepSeek Harness 的視覺分析工具

前言

DeepSeek Harness (DSH) 採用“一切皆插件”的架構。純文本模型(例如 deepseek-v4-flash)無法直接聲明 image 輸入,導致無法直接處理視覺任務。@qizhen2021/dsh-plugin-vision 插件註冊了一個 see 工具。它對任意圖片輸出純文本的三通道分析:離線 OCR(帶座標)、ASCII 佈局圖、以及視覺模型(VLM)的語義描述。這使得任何模型(包括純文本模型)都能通過該工具“看”圖。

核心功能

該插件提供三個處理通道:

  1. OCR(離線):使用 macOS Vision 框架,支持自動語言檢測。輸出格式爲 x y w h\|text,座標爲歸一化百分比 ×100,Y 軸原點在左下,已按行排序。
  2. ASCII 佈局圖:使用 PIL 生成灰度圖,轉換爲 88 列寬的字符畫,梯度爲 ' .:-=+*#%@'。純文本模型可直接“看”佈局。
  3. 語義描述:通過 opencode.ai 的 mimo-v2.5 模型(默認)進行結構化報告輸出。支持將 OCR 識別結果作爲 ground truth 注入,保證字符串逐字準確。

安裝與啓用

DSH 的 GUI 插件清單頁是隻讀的,不支持本地安裝。需通過 Profile Bundles 方式安裝。

  1. 安裝包:
    cd ~/.dsh/profiles/web && pnpm add @qizhen2021/dsh-plugin-vision
  1. 修改 ~/.dsh/profiles/web/package.json,在 dsh.profile.bundles 數組中追加:
    {
      "dsh": {
        "profile": {
          "bundles": [
            "@deepseek-ai/dsh-base",
            "@deepseek-ai/dsh-web-app",
            "@qizhen2021/dsh-plugin-vision"   // ← 追加這一行
          ]
        }
      }
    }
  1. 重啓 dsh web 使插件生效。

配置

插件支持多種配置項,可在 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml 中覆蓋默認值。

鍵 默認值 說明
defaultModel mimo-v2.5 默認視覺模型,與 flash 同價
gatewayBaseUrl https://opencode.ai/zen/go/v1 OpenAI 兼容網關地址
credentialPath ~/.dsh/.credentials.yaml 密鑰文檔路徑
credentialKeys ["OPENCODE_GO_API_KEY", "OPENCODE_API_KEY"] 候選密鑰名
maxImageSide 1600 VLM 預處理最長邊
asciiWidth 88 ASCII 佈局圖列數
vlmMaxTokens 1200 VLM 最大輸出 token
ocrTimeoutMs 90000 OCR 超時時間(含編譯)
vlmTimeoutMs 120000 網關調用總超時

密鑰採用雙層讀取策略:優先從 ctx.credentials 服務讀取,未掛載時回退到 credentialPath YAML 直讀。密鑰不進代碼、不進日誌、不進 schema。

工具使用

調用 see 工具,參數如下:

  • 參數:file_path(必填),ocr?/ascii?/vlm?(默認均爲 true),model?(默認使用配置的 defaultModel)。
  • 返回值:JSON 格式的結構化報告,包含三個通道的結果。任一通道失敗不會導致整體失敗,僅標記爲 ok: false 並附帶錯誤信息。
  • 錯誤處理:
    • 文件相關錯誤返回 FsError。
    • 視覺處理錯誤返回 VisionError。

注意事項與限制

  • 平臺限制:OCR 功能僅支持 macOS(Vision 框架),ASCII 和 VLM 支持跨平臺。
  • 性能開銷:swift 首次調用包含編譯過程,耗時約 1-2 秒,超時設置爲 90s。
  • 無截圖模式:當前版本不支持截圖功能。
  • 密鑰安全:密鑰處理完全在進程內進行,不暴露在代碼或日誌中。
  • 圖像處理:大圖需通過 prep.py 縮至最長邊 ≤1600,否則可能導致網關或內存問題。
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