DeepSeek Harness (DSH) 的核心理念是“一切皆插件”。當需要爲智能體增加圖像識別能力（例如識別圖片中的人、車、動物等）時，通常需要自行封裝模型調用邏輯。xby-image-detect 插件封裝了 YOLOv6 目標檢測模型，提供了一套標準化的接口，方便開發者直接調用。
核心功能¶
該插件提供以下功能：
set_xby_apikey：設置 API 密鑰，該操作會自動持久化，重啓 DSH 進程後依然有效。yolo26_detect：檢測圖像中的 80 類 COCO 目標。需提供圖片文件鏈接作爲輸入，輸出結果包含邊界框、置信度和類別標籤。yolo26_detect_for_data_base64：檢測圖像中的 80 類 COCO 目標。需提供圖片文件的 BASE64 編碼作爲輸入。yolo26_detect_for_data_file：檢測圖像中的 80 類 COCO 目標。需提供圖片文件的文件路徑作爲輸入。
安裝¶
通過命令行安裝該插件：
dsh plugin --profile web add github:xby_skill/xby-image-detect
使用與配置¶
使用前，需要註冊小笨羊官網獲取 API 密鑰，並在 DSH 中調用 set_xby_apikey 進行配置。
根據輸入數據的不同，選擇對應的檢測函數：
* 如果圖片已有 URL，使用 yolo26_detect。
* 如果圖片是 Base64 編碼，使用 yolo26_detect_for_data_base64。
* 如果圖片在本地文件系統中，使用 yolo26_detect_for_data_file。
注意事項¶
- 輸入要求：所有檢測函數都需要輸入圖片文件鏈接、BASE64 編碼或文件路徑。
- 開發模式：GitHub README 中提到的“從本地目錄安裝”和“通過 cordis.patch.yml 開發調試”方式，僅適用於本地開發調試場景。
總結¶
xby-image-detect 爲 DSH 生態提供了輕量級的目標檢測能力，適合需要集成圖像分析功能的智能體場景。插件源碼及目錄頁見下：
