xby-ebike-detection：圖像中的電動自行車檢測插件

DeepSeek Harness (DSH) 通過插件機制擴展功能。當需要在智能體中集成目標檢測能力時，通常需要處理模型加載與推理流程。xby-ebike-detection 插件封裝了這一過程，提供了一組命令接口，用於識別圖像中的電動自行車。

該插件由 xby-skill 維護，屬於模型推理類別。它接收一張圖像作爲輸入，對其中的電動自行車進行檢測，輸出圖片中所有目標的檢測框、置信度和標籤。插件遵循 MIT 許可證。

核心功能¶

插件提供以下命令接口：

• set_xby_apikey：在聊天中設置 API 密鑰，該密鑰會自動持久化，重啓後依然有效。
• ebike_detection：輸入圖片文件鏈接，進行檢測。
• ebike_detection_for_data_base64：輸入圖片文件的 BASE64 編碼，進行檢測。
• ebike_detection_for_data_file：輸入圖片文件的文件路徑，進行檢測。

安裝與啓用¶

使用以下命令安裝插件：

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

使用方法¶

安裝後，根據輸入數據的類型選擇對應的命令：

1. 圖片鏈接：調用 ebike_detection，傳入圖片的 URL。
2. BASE64 編碼：調用 ebike_detection_for_data_base64，傳入圖片的 Base64 字符串。
3. 文件路徑：調用 ebike_detection_for_data_file，傳入本地圖片的絕對路徑。

注意事項¶

該插件依賴外部 API 服務，使用前需要前往 小笨羊官網 註冊並獲取 API 密鑰，然後通過 set_xby_apikey 命令進行配置。

結語¶

該插件爲 DSH 用戶提供了便捷的電動自行車檢測能力，適合需要在圖像中識別此類目標的場景。更多細節可查看 插件目錄 或 源碼倉庫。