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dsh-tool-vision

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dsh-tool-vision · v0.6.4 · MIT · Web UI

DeepSeek Harness 外置视觉模型插件:inspect_image 把本地图片或 http(s) 图片 URL 发给任意 OpenAI 兼容端点,视觉模型看图的文字回答直接带回对话;附 Web UI 设置栏。

Install

dsh plugin add dsh-tool-vision

Confirm the layer applied with dsh --profile default --dump-config — see the install guide.

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dsh-tool-vision

GitHub: Scorp1o117/dsh-tool-vision · npm: dsh-tool-vision · English

Enhancement Suite npm

属于 DeepSeek Harness Enhancement Suite —— Vision · Soul/Persona · 长期记忆 · 插件市场。

DeepSeek Harness 外接视觉模型的插件。

DSH 0.1.1 已为 DeepSeek 视觉模型目录加入原生图片输入。本插件继续提供独立的 OpenAI 兼容视觉端点、像素级图片工具、截图,以及文本模型图片桥。Harness 的每次模型请求都严格从会话日志推导llm/stream 请求必须与持久化推导一致,否则 agent-loop invariant 会报 log-reconstruction desync),因此图片桥仍在可持久重建的路径内完成转换:

  1. inspect_image 工具 —— 把图片(本地文件或 http(s) URL)发给任意支持 image_url 内容块的 OpenAI 兼容 /chat/completions 端点,把视觉模型的文字回答带回对话。
  2. 图片桥(v0.2.1) —— 粘贴的图片在进入持久化日志之前就被转换成 inspect_image 指引文本,拦截点是 agent/pre-step waterfall(这是 harness 唯一允许插件替换"进入某一步的消息"的缝;替换后的消息会成为持久化的 user/message 日志,所以请求重建 invariant 天然满足)。旧版本已经写进日志的图片消息,会在该会话下一次 pre-step 时用 surface replace 惰性修复。只有 multimodalModels 白名单内的模型直收图片块;不参考模型的 inputModalities 声明——因为很多配置为了通过 prompt 准入检查,会给纯文本模型声明 input: [text, image](那只是声明,不代表上游真的能吃 image_url)。
  • 除 dsh SDK 外零依赖 —— 兼容任意端点:OpenAI GPT-4o、Qwen-VL(DashScope)、GLM-4V(智谱)、Moonshot、Gemini 兼容端点、本地 Ollama 等。
  • 注册在全局工具层:进程内所有 Agent 都能调用 inspect_image
  • Web UI 设置栏(v0.3.0):设置 → 视觉模型 编辑 tool-vision 命名空间(API 地址、只写密钥、模型、桥接选项),写入 settings.yaml改动即时生效无需重启。API 密钥存放在 settings.yaml 而非 profile patch;插件按包名挂载(name: 'dsh-tool-vision')以便 web 端发现客户端 bundle。

安装

在 profile patch($DSH_HOME/profiles/<name>/cordis.patch.yml)里挂载:

- insert:
    - id: tool-vision
      name: 'dsh-tool-vision'     # 前置:在 profile 里 pnpm add dsh-tool-vision
      config:
        baseURL: 'https://api.openai.com/v1'
        apiKeyEnv: 'VISION_API_KEY'
        model: 'gpt-4o-mini'

不装 npm 包、直接加载本地路径:

    - id: tool-vision
      name: './plugins/dsh-tool-vision/index.js'

配置

字段 默认值 含义
baseURL https://api.openai.com/v1 OpenAI 兼容 API 基地址
apiKey '' API 密钥(优先于环境变量)
apiKeyEnv VISION_API_KEY 存放密钥的环境变量名
model gpt-4o-mini 视觉模型 id
maxTokens 1024 视觉调用最大输出 token
timeoutMs 60000 单次请求超时
maxImageBytes 10MB 本地图片大小上限
description 默认描述 工具描述(模型可见)
bridgeTextOnly true 把粘贴图片转成文本指引(发给看不懂图片的模型时)
bridgeExportDir 临时目录 桥接图片导出目录(os.tmpdir()/dsh-vision-bridge
multimodalModels [] 直发图片块的模型 id(如 mimo-v2.5
bridgePreview true 桥接图片内联预览:用户气泡内显示缩略图,点击放大
bridgePreviewScanIntervalMs 2000 预览兜底扫描间隔(毫秒);0 关闭兜底
bridgePreviewHideHint true 图片加载成功后隐藏桥接提示文本(失败时保留,安全降级)
bridgeAutoImage true 桥接开启时向宿主准入检查报告所有模型都支持图片输入,纯文本模型也能直接粘贴图片,无需手动改 provider 配置

图片桥配置

  1. (一般不需要)只有关闭 bridgeAutoImage 时才需要手动给模型声明图片输入(pi-ai 风格),让 harness 放行图片消息:
    llm-pi-ai:
      providers:
        your-provider:
          models:
            - id: deepseek-v4-flash
              input: [text, image]
    
  2. 在插件配置里列出真正多模态的模型,让它们直收图片块:
    - id: tool-vision
      name: 'dsh-tool-vision'
      config:
        multimodalModels: ['mimo-v2.5', 'grok-4.5']
    

之后在文本模型下贴图,转录里会留下一条指引: [User sent an image, exported to: <path>. Inspect it with the inspect_image tool...] (该消息不再以像素图形式渲染),Agent 会调用视觉端点查看并把结果带回对话。

为什么不用 llm/stream?harness 会冻结每个请求,且 agent-loop invariant 会拒绝任何与会话日志推导不一致的请求;这个 cordis 版本的 waterfall next() 也无法替换请求参数。agent/pre-step 才是受支持的缝:它的决策消息会成为持久化日志,invariant 天然成立。

密钥解析顺序:config.apiKeyprocess.env[apiKeyEnv]process.env.OPENAI_API_KEY

桥接图片预览(v0.4.0)

纯文本模型下,被桥接的图片在对话里只显示一段 [User sent an image...] 文本指引。开启 bridgePreview(默认开)后,浏览器端会在展示层把指引渲染成气泡内缩略图:

  • 缩略图 + 灯箱:点击缩略图全屏放大,点击任意处或按 Esc 关闭;
  • 即时 + 兜底:新消息由 MutationObserver 即时处理,历史消息由周期兜底扫描补齐(间隔见 bridgePreviewScanIntervalMs);
  • 隐藏提示文本(P2)bridgePreviewHideHint 开启时,图片加载成功后桥接文本自动隐藏,气泡只留图片;加载失败则保留文本(安全降级,绝不出现"既无图又无字");
  • 识别机制:桥接文本带不可见前缀标记(\u200b[bridge]),客户端据此精确识别桥接块——用户正常发言中出现"exported to:"字样不会被误伤;
  • 纯展示层红线:不修改持久化消息、不修改转录、不修改模型侧文本、不碰 inspect_image 调用链。

预览图片由同源回环路由 /plugins/dsh-tool-vision/image 提供,只读桥接导出目录、仅本机 Host、仅图片扩展名、单文件 ≤ 20MB、防目录穿越。

工具:inspect_image

参数 必填 含义
path 图片路径(绝对路径,或相对当前工作区)或 http(s) URL
question 可选的具体问题
detail auto / low / high 分辨率提示

示例端点(baseURL):

  • OpenAIhttps://api.openai.com/v1 —— gpt-4ogpt-4o-mini
  • 阿里云 DashScope(Qwen-VL)https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 —— qwen-vl-plusqwen-vl-max
  • 智谱(GLM-4V)https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 —— glm-4v-flash(免费档)、glm-4v-plus
  • Moonshot(Kimi)https://api.moonshot.cn/v1 —— moonshot-v1-8k-vision-preview
  • Ollama 本地http://localhost:11434/v1 —— llama3.2-vision(无需密钥)

像素级视觉工具(v0.6.0,移植自 dsh-vision-router)

14 个 vision_* 工具由同一个 inspect_image 配置的端点驱动 (baseURL/apiKey/model)——无 provider 链、无本地模型、零新增配置:

工具 用途
vision_describe 看图问答 / 多图对比(可选结构化 JSON)
vision_ground 定位目标,返回原图像素坐标框
vision_detect 枚举元素(按钮/输入框/图标…),带编号框
vision_crop 按像素区域裁剪出 PNG 产物
vision_pixel_diff 逐像素对比:差异比例、最差区域、热图、报告
vision_colors 主色量化,还原 UI 调色板
vision_ocr 逐字转写文字(只读字,不做场景识别)
vision_long_screenshot_ocr 长截图分块转写为 Markdown
vision_trace potrace 矢量化输出彩色 SVG(worker 线程,安全)
vision_extract_foreground 纯色背景抠图 → 透明 PNG
vision_html_screenshot 本地 HTML 无头渲染截图(禁网)
vision_screenshot 桌面截屏(隐私门控:需在设置中开启 desktopScreenshot;Win: PowerShell / macOS: screencapture / Linux: import/scrot)
vision_present 通过宿主附件库把生成的图片正式展示给用户
vision_materialize 把附件/本地图片落盘为工作区真实路径

质量与安全细节:

  • 内容哈希缓存按 端点+模型+图片+问题 取键(切模型不吃旧答案,失败结果 不入缓存);
  • 统一 4MP 降采样后再调用模型;超大输入 stat 预检直接拒绝(文件与 附件路径统一 20MB 上限);
  • 限流/5xx 自动重试(感知 Retry-After 退避);端点内容安全拒绝明确 返回 VISION_CONTENT_FILTERED,不再误报后端不可用;
  • 长截图 OCR 边界:120s 总预算、40 块上限、取消检查、首块失败即停;
  • 路径 containment(相对输入禁止逃逸工作区);产物写入 <工作区>/.dsh-tool-vision/

依赖 sharp / potrace / puppeteer-core(声明为可选依赖:平台安装失败 不会阻断插件安装;缺失时懒加载降级并给出安装提示,不影响其他工具)。

vision_screenshot 属于隐私敏感能力,默认不注册——在 tool-vision 设置中 开启 desktopScreenshot: true 后才会注册桌面截屏工具。

限制

  • 0.6.3 起最低支持 DSH 0.1.0-rc.7,已针对 0.1.0-rc.70.1.0-rc.80.1.1-rc.1 测试。仍使用 DSH 0.1.0-rc.6 的用户请锁定 [email protected];这是最后一个包含旧 settings 白名单兼容补丁的版本。
  • 被桥接的图片以文本指引进入对话(转录而非像素)——文本模型无法做像素级上下文推理;视觉模型的描述通过 inspect_image 回传。
  • 图片以 base64 传输;注意隐私与大小限制。
  • 独立于 dsh-llm 的路由/重试体系;失败会向 Agent 返回明确错误。

License

MIT —— 桥接预览与整合:xing666173。像素级视觉工具移植自 dsh-vision-router(© ysr666,MIT), 在此致谢。