dsh-vision-bridge
已验证@goodandready/dsh-vision-bridge · v0.6.19 · MIT · Web 界面
Flagship multimodal vision hub for DeepSeek Harness: ~40 tools, PDF drag-and-drop, LaTeX formulas, complex tables, QR codes, UI flow diagrams, and multi-model consensus.
安装
dsh plugin add @goodandready/dsh-vision-bridge 用 dsh --profile default --dump-config 确认 layer 已生效 —— 参见安装指南。
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说明文档
📦 @goodandready/dsh-vision-bridge
DeepSeek Harness 通用视觉桥接插件:为纯文本模型提供无缝多模态图像支持
🇬🇧 English • 🇷🇺 Русский • 🇨🇳 中文说明
|
⭐ 如果您喜欢这个插件,请在 GitHub 上为它点亮 Star — 这能让我知道插件对您有用,并鼓励我继续开发和维护它。
🐛 如果您发现 Bug 或希望增加功能,请使用任意语言在 GitHub 上提交 Issue — 我会评估您的建议,并在后续版本中实现有价值的改进。 |
⚡ 概述与核心解决问题
在 DeepSeek Harness 中与纯文本聊天模型(任何仅接受文本的 provider/model)对话时,用户无法直接在聊天窗口附加和发送图片:
- 在 DSH 0.1.2-alpha.2+ 中,后端会话控制器进行严格的模态校验 (
ctx.llm.resolveModelInfo)。如果当前对话模型的inputModalities中不包含'image',请求会被直接拒绝并报错session/attachment-invalid("Model does not support image input")。 - 纯文本适配器如果直接接收到多模态图像块,会抛出请求错误。
dsh-vision-bridge 解决方案
dsh-vision-bridge 在 Cordis 运行时内建立透明代理:
- 服务端模态桥接 (v0.5.3+):自动包装
ctx.llm.resolveModelInfo和ctx.llm.listModels,使会话网关允许所有模型接收图像附件。 - 自动图像改写 (
agent/pre-step与llm/stream):自动拦截图片,调用所配置的视觉模型(目录中的 provider/model,或本地 OpenAI 兼容端点)生成描述,并将图片替换为文本提示[用户上传了图片。内容描述:...]传递给纯文本模型。 - 原生直通 (Native Passthrough):自动识别原生支持视觉的模型并直接传递图像,无需重复转换。
- 约 40 个专用视觉工具:提供 OCR、目标定位 (grounding)、UI 结构解析、表格/公式提取、二维码识别、UI 流程重建与多模型共识等完整工具套件。
🏗️ 架构图
graph LR
User["用户在 Web UI 上传图片"] --> Gateway["DSH 会话控制器"]
Gateway --> BridgeCheck{"模态桥接 (v0.5.3)"}
BridgeCheck -->|"inputModalities 扩展 image"| SessionAllowed["网关放行请求"]
SessionAllowed --> Hook["agent/pre-step 钩子"]
Hook --> CheckNative{"对话模型是否原生支持视觉?"}
CheckNative -->|"是 (Native Passthrough)"| NativeLLM["直接传递原始图像"]
CheckNative -->|"否 (纯文本模型)"| VisionRouter["视觉桥接通道"]
VisionRouter --> VisionModel["专用视觉模型\n(DSH / OpenAI / Ollama / Webhook)"]
VisionModel --> Description["生成文字描述与 OCR"]
Description --> Rewrite["将图片替换为文字描述标记"]
Rewrite --> ChatModel["将增强文本发送给对话模型"]
ChatModel --> Answer["助手在聊天窗口返回答案"]
✨ 核心特性
1. 运行模式
hybrid(默认):对话中自动改写图片为文本描述,同时保留约 40 个工具供模型显式调用。llm:纯自动改写模式;工具依然可供调用。tools:禁用自动改写,必须由模型显式调用describe_image等工具。
2. 多通道故障转移 (Multi-Channel Fallback)
支持多视觉后端级联、故障熔断与并发竞速:
dsh-catalog:自动或手动选择 DSH 中已注册的视觉模型。openai-compatible:支持 vLLM、SGLang、OpenRouter 等 OpenAI 兼容视觉接口。ollama:自动发现并调用本地 Ollama 实例提供的任意视觉模型。webhook/custom:外部 HTTP / JSON-RPC 服务。
3. LRU 响应缓存
基于 hash(bytes + prompt + model + mode) 的内存缓存,避免重复分析相同图片,节省 Token 开销。
4. 完整工具清单(约 40 个工具)
| 工具类别 | 工具 | 说明 |
|---|---|---|
| 核心 | describe_image, read_image, inspect_image |
通过附件 ID、文件路径或 URL 进行通用图像分析。 |
| 几何与检测 | vision_ground, vision_crop, vision_detect, vision_compare, vision_present |
边界框坐标(0–1000 刻度)、目标清单、多图对比。 |
| OCR 与文本 | vision_ocr, vision_ocr_local, vision_long_ocr, vision_trace, vision_colors, vision_extract_foreground |
文字识别、本地 Tesseract OCR(离线)、长截图拼接、SVG 描摹、调色板。 |
| 结构化与界面 | vision_describe_structured, vision_vqa, vision_ui_layout, vision_translate_image |
JSON 结构输出({summary, ocr, layout, entities})、简短 VQA、界面区块分析。 |
| 像素与诊断 | vision_pixel_diff, vision_quality_check |
语义化视觉差异、质量评分(模糊/曝光)。 |
| 文档与智能 | vision_extract_formula, vision_extract_table, vision_scan_barcode, vision_extract_structured, vision_audit_accessibility |
公式(LaTeX)、表格(Markdown/HTML)、二维码/条码识别、JSON Schema 抽取、WCAG 无障碍审计。 |
| 场景、共识与记忆 | vision_ui_flow, vision_consensus, vision_memory_search |
用户旅程图(Mermaid)、多模型共识、已记住图片的语义检索。 |
| 附件(v0.5.33) | vision_attach_pages, vision_attach_frames, vision_attach_images |
将 PDF 页面、视频帧、本地/远程图片作为会话附件发布,供原生视觉模型直接查看。 |
📦 安装方法
dsh plugin --profile web add @goodandready/dsh-vision-bridge
安装完成后重启 DSH Web UI。配置卡片位于 设置 → 插件 → vision-bridge。
⚙️ 配置示例 (settings.yaml)
dsh-vision-bridge:
mode: hybrid
visionProvider: ""
visionModel: ""
nativePassthrough: prefer
cacheEnabled: true
cacheMaxEntries: 200
timeoutMs: 120000
channels: []
channelFallback: sequential
hideRedundantTools: true # 当聊天模型本身已能看图时隐藏桥接工具
attachMaxItems: 8 # 单次 attach 调用可发布的页面/帧/文件数
参数说明
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
mode |
string |
"hybrid" |
处理模式(hybrid、llm、tools)。 |
visionProvider |
string |
"" |
视觉服务的 provider ID(留空 = 自动选择)。 |
visionModel |
string |
"" |
视觉模型 ID(留空 = 自动选择)。 |
nativePassthrough |
string |
"prefer" |
原生视觉模型的处理方式(prefer、never、always)。 |
hideRedundantTools |
boolean |
true |
当聊天模型原生支持图片时,对该 agent 隐藏补偿类工具,仅保留扩展工具。 |
attachMaxItems |
number |
8 |
单次 vision_attach_* 调用最多发布的图片数(PDF 页面、视频帧、文件)。硬上限 32。 |
cacheEnabled |
boolean |
true |
是否启用描述结果的 LRU 缓存。 |
cacheMaxEntries |
number |
200 |
内存中缓存的条目上限。 |
timeoutMs |
number |
120000 |
执行超时(毫秒)。 |
channelFallback |
string |
"sequential" |
通道调度方式(sequential、parallel-race);顺序由 channelOrderMode 决定。 |
📝 v0.5.30 中的变更
安全与诚实性发布。面向用户的简要总结:
- SSRF 抓取策略:模型提供的图片 URL(
describe_image的 urls、inspect_image以及 headless-chrome 工具)只能通过策略层抓取——非 http(s) 协议、localhost 名称以及私有/回环/链路本地主机(包括 IPv4 映射 IPv6 和 NAT64)在每一次重定向跳转中都会被拒绝;响应体有大小上限。新设置allowedUrlHosts(精确主机名白名单)可显式放行内部端点。 apiKeyRef:通道可以按名称引用凭据服务条目或环境变量——settings.yaml中不再需要明文apiKey。现有的内联apiKey继续有效;保存时掩码密钥的保留按通道标识匹配,而非数组位置。- 路由防护:
POST /bench、POST /batch、DELETE /batch/:id、DELETE /journal、DELETE /cache与其他变更类路由一样要求同源。GET /doctor默认为静态;仅?probe=1时进行通道探测(需要同源)。 - 设置诚实性:
maskPII、stripEXIF、auditLog、consensusEnabled已端到端生效。此前仅具装饰性的blurFaces、nsfwFilter、tileLargeImages/tileThreshold开关和无效的 Local/Cloud/LM Studio 预设已被移除。Changed in v0.5.30:如果您曾依赖它们,请注意它们从未产生过效果。 - 英语为源语言:所有用户可见字符串均为英语;捆绑的俄语字典已移除——运行时的俄语由翻译插件提供。
- 核心拆分:纯内核(配置模式 + 辅助函数)移至
lib/vision-core.js;lib/index.js对其进行重新导出——API 无变化。修复了 v0.5.13 中describe_image返回空描述的回归;vision_annotate恢复工作;pHash 缓存不再混淆相似图片。
📝 v0.5.31 中的变更
维护版本——用户行为无变化。
- 内部结构:工具注册已迁移到
lib/tools/*领域模块(core / grounding / ocr / document / analysis / media);lib/index.js像以前一样重新导出所有内容。文件更小,宿主与工具领域之间的依赖显式化。 - 设置卡片加固:容错的 locale 注册、移除冗余的侧边栏回退、通过安全的
ctx.get包装访问插件服务、/config接受扩展字段集(cacheMaxEntries、channelFallback)。
📝 v0.5.32 中的变更
稳定性与架构版本。
- 内部结构:全部约 44 个工具注册迁移到
lib/tools/*领域模块(core / grounding / ocr / document / analysis / media),依赖显式传递;lib/index.js仍为主机入口。 - 稳定性修复:完成的批处理记录在 10 分钟轮询窗口后释放(修复内存增长);
/upload-pdf拒绝超过新设置maxPdfBytes(默认 20 MiB)的负载;vision_memory_search按每个附件自身的描述评分;移除宿主死代码;日志标签一致化。 - 设置:新增
maxPdfBytes(上传硬上限)。
📝 v0.5.33 中的变更
以原生视觉为核心的版本:桥接不再只服务纯文本模型,也服务本身能看图的模型。
- 附件域(
vision_attach_pages、vision_attach_frames、vision_attach_images):PDF 页面、抽取的视频帧以及来自文件、目录和 URL 的图片会作为会话附件发布,原生视觉模型直接查看像素,无需再支付一次视觉调用。图片按imageMaxWidth/imageMaxHeight/imageQuality压缩并受maxImageBytes限制;URL 走与其他路径相同的 SSRF 策略,本地路径受allowedImageDirs限制。 - 按模型决定工具集:当聊天模型本身支持图片时,对该 agent 隐藏桥接的补偿类工具,仅保留扩展工具;纯文本路由则相反——隐藏附件工具,因为这类模型看不到附件。该行为由新设置
hideRedundantTools控制(默认开启)。 - 配置卡片新增设置:Attachments 分组提供
attachMaxItems(整数 1–32,默认 8,即单次 attach 调用发布的图片数)与hideRedundantTools。保存时会校验,超出范围会给出明确错误。图片尺寸字段现在也会写入实时设置快照,而不只是路由。 - Batch API:
DELETE /batch/:id可立即释放已完成的批量任务,与 start/cancel 使用相同的同源保护。批量记录的 TTL 定时器不再让短生命周期进程挂住,测试套件因此从 10 分钟降到约 3.5 秒。 - tools 模式:聊天中附加的图片现在会在净化门之前建立索引,因此按附件 ID 工作的工具(以及
read_image别名)在tools模式下同样可用;此前这些 ID 在该模式下不可用。 - 修复:单个不可读来源不再中断
vision_attach_images,而是记为Skipped N: <名称>: <原因>,其余来源照常附加;fetch 策略拒绝仍然是硬错误。PDF 文本层现在真正生效(此前pdftotext一直未被识别,文本层静默缺失)。被上限截断的页码范围或帧数会在truncated与提示中体现。 - 内部:CI 无需
sudo安装 poppler、每个提交只跑一次、按 ref 串行,并为帧测试安装 ffmpeg;仓库新增 PR 模板并忽略.worktrees/。
📝 v0.6.0 中的变更
重大稳定性、可靠性及生命周期升级版本。
- 应用内一键自动更新:新增专用更新端点(
/api/dsh-vision-bridge/update)以及设置卡片中的控件(settings.plugin.item中的UpdaterBlock)。支持实时检查 npm 最新版本、显示更新状态和重启提示,并受到环回(loopback)与 CSRF 源验证的严格安全保护。 - 错误韧性与消除空 catch:全面审查并替换了核心运行时和所有工具中的全部 76 个未标注空 catch 块。引入
bestEffort(label, fn, fallback)辅助函数用于安全的非关键副作用,并在图像预处理中显式传递降级告警(smartOptimizeImage返回preprocessed: boolean和warnings: string[])。 - Scoped 作用域名称一致性:在
package.json、Cordis 补丁、客户端模块加载器及内核元数据中统一保持@goodandready/dsh-vision-bridge。 - 加固设置安全校验:设置保存路由升级为严格的 fail-closed 校验器(
isTrustedSettingsRequest),强制校验环回来源、CSRF 头与 Bearer Token,并拒绝可疑的外部转发请求头。 - 原生主题 CSS 变量支持:客户端诊断和卡片样式完全迁移至 DSH 设计系统变量(
--dsw-alias-*),移除了所有硬编码颜色值。 - 净化的公开仓库发布流程:集成基于 Git 底层命令的发布脚本(
publish.sh)及.gitattributes导出过滤器,确保公开 GitHub 镜像和 npm 归档中不包含任何内部开发文件。
📝 v0.6.2 中的变更
可靠性加固、错误可见性与降级告警版本。
- 真实 bestEffort 追踪:彻底移除所有虚拟
/* bestEffort ... */ void err,错误由bestEffort(label, fn)捕获并通过console.debug输出。 - 工具降级告警 (warnings):所有工具模块在
output.schema中声明warnings: string[],当模型 JSON 解析异常或降级时透明反馈。 - 预处理故障捕获:图片倾斜校正、增强、EXIF 清除与压缩中的异常被记录为
warnings并传递给调用方。 - 完整测试验证:新增
test/issue-314-besteffort-warnings.test.js测试集,总测试用例达到 329 个(104 个套件,100% 通过)。
📄 开源许可
MIT © GooDAnDReaDY