xby-ebike-detection：图像中的电动自行车检测插件

DeepSeek Harness (DSH) 通过插件机制扩展功能。当需要在智能体中集成目标检测能力时，通常需要处理模型加载与推理流程。xby-ebike-detection 插件封装了这一过程，提供了一组命令接口，用于识别图像中的电动自行车。

该插件由 xby-skill 维护，属于模型推理类别。它接收一张图像作为输入，对其中的电动自行车进行检测，输出图片中所有目标的检测框、置信度和标签。插件遵循 MIT 许可证。

核心功能¶

插件提供以下命令接口：

• set_xby_apikey：在聊天中设置 API 密钥，该密钥会自动持久化，重启后依然有效。
• ebike_detection：输入图片文件链接，进行检测。
• ebike_detection_for_data_base64：输入图片文件的 BASE64 编码，进行检测。
• ebike_detection_for_data_file：输入图片文件的文件路径，进行检测。

安装与启用¶

使用以下命令安装插件：

dsh plugin --profile web add github:xby_skill/xby-ebike-detection

使用方法¶

安装后，根据输入数据的类型选择对应的命令：

1. 图片链接：调用 ebike_detection，传入图片的 URL。
2. BASE64 编码：调用 ebike_detection_for_data_base64，传入图片的 Base64 字符串。
3. 文件路径：调用 ebike_detection_for_data_file，传入本地图片的绝对路径。

注意事项¶

该插件依赖外部 API 服务，使用前需要前往 小笨羊官网 注册并获取 API 密钥，然后通过 set_xby_apikey 命令进行配置。

结语¶

该插件为 DSH 用户提供了便捷的电动自行车检测能力，适合需要在图像中识别此类目标的场景。更多细节可查看 插件目录 或 源码仓库。