xby-head-person-detection:人頭人體檢測

xby-head-person-detection 是由 xby-skill 維護的 DeepSeek Harness (DSH) 插件,用於識別圖片中的人頭或人體。安裝需通過官方命令行,使用前需先在小笨羊官網獲取並配置 API 密鑰。插件提供四種核心功能,包括設置密鑰及三種檢測模式(支持圖片鏈接、BASE64 編碼或本地文件路徑)。該插件採用 MIT 許可證。

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

DeepSeek Harness (DSH) 通過插件 `@qizhen2021/dsh-plugin-vision` 讓純文本模型具備視覺處理能力。該插件註冊了 `see` 工具,提供三個分析通道:離線 OCR(支持 macOS 語言檢測)、ASCII 佈局圖和語義描述(基於 `mimo-v2.5` 模型)。安裝需通過 Profile Bundles 方式修改 `package.json`,並在 `cordis.patch.yml` 中配置密鑰路徑與超時等參數。調用 `see` 工具時,可指定參數選擇處理通道,返回 JSON 結構化報告。注意 OCR 僅限 macOS,大圖需預處理,且插件首

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DeepSeek Harness 視覺插件:dsh-vision

DeepSeek Harness 插件 `dsh-vision` 由社區開發者維護,旨在爲 DSH 增加視覺分析能力。該插件通過提供 `vision_analyze` 工具,支持接入 OpenAI 兼容的視覺模型,對本地文件或網絡 URL 中的圖片進行文字描述分析。 安裝時需使用 `dsh plugin` 命令,並配置 API Key 或本地端點(如 Ollama)。工具主要包含 `image` 和 `question` 參數,支持自定義模型及超時設置。該插件依賴外部服務,結構輕量,方便開發者直接在 DSH 工作流中集成圖像理解功能。

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dsh-luminance:相對亮度計算工具

`dsh-luminance` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一個輕量級插件,旨在提供無網絡依賴的圖像相對亮度計算能力。該插件純 Node 實現,無需額外網絡請求即可在本地處理視覺分析任務。開發者可通過指定命令安裝,並在會話中直接調用相關工具。由於以當前進程權限運行,建議安裝前查閱源碼以確保合規與安全,特別適合離線或受限環境下的開發者使用。

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DeepSeek Harness 視覺分析插件

DeepSeek Harness (DSH) 推出 `dsh-vision` 插件,遵循“一切皆插件”理念,通過註冊 `image_analyze` 工具,使主模型具備調用視覺模型(默認 Google Gemini)分析圖片的能力。該插件支持 png/jpeg/gif/webp 等格式及多源輸入,圖片僅在內存中處理,具備自動重試和安全機制。用戶需安裝插件、配置 API Key,並在 profile 中啓用。Agent 可通過調用該工具傳入圖片路徑及問題,實現界面截圖分析及 UI 自動化測試等功能。

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dsh-tool-visual-primitives:爲 DSH 純文本模型補充視覺能力

# 前言 用 DeepSeek Harness(DSH)搭智能體時常會撞上同一個限制:手頭的文本模型沒有原生圖片輸入能力,界面截圖、數據圖表貼進對話,模型讀不了。沒有插件時,只能先在上游用視覺模型讀圖,再把描述手動貼回對話,鏈路斷在中間。 DSH 的理念是「一切皆插件」,這類缺口適合交給插件補齊。下面介紹的 dsh-tool-visual-primitives 就是這樣一個插件:把圖片交給外部視覺模型分析,返回帶空間定位信息的純文本視覺證據,再交回原對話模型繼續推理。被增強的模型不需要原生圖片輸入能力。 # 這是什麼 dsh-tool-visual-pr

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dsh-vision-helper:DeepSeek Harness 的持久化視覺插件

dsh-vision-helper 是爲 DSH 打造的零依賴持久化視覺插件,旨在低侵入地集成圖片分析能力。它註冊 `vision_analyze` 工具,支持本地路徑或 data: URI 輸入,通過配置的多模態模型返回分析文字。插件允許自定義 provider、model、溫度、最大輸出 tokens 及圖片邊長,配置即時生效無需重啓,並在 Web 端提供專屬設置界面。其核心優勢包括無額外依賴、全局可用、持久化存儲以及自動處理不可見字符和去重等健壯性機制。安裝支持 npm、GitHub 或手動複製,需在 llm-pi-ai 中預先配置好模型路由或兼容端點。用戶可通過 Web 設置頁或 JS

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