给 DeepSeek Harness 的 text-only provider 补一层"工具层视觉"。图片附件在…
31.5/100
综合分
2
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/10/16 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
自动兼容检查有告警:未发布到 npm registry,仅可从源码安装。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add DDDFXYqiming/dsh-pseudo-vision该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:需留意
是什么
dsh 原生插件 · vision
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
活跃:最近一次提交在 19 天前
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
⚠︎ 实装验证未通过(unknown · 2026/10/30) ——可能是验证环境差异,装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查⚠ 装前注意未发布到 npm registry,仅可从源码安装
展开查看检查明细 ↓
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✗npm 包@dsh-external/dsh-pseudo-vision(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎要求 >=22.19 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明
验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/11 06:58:21
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。
读写/删除本地文件
查看扫描证据(共 5 处,展示前 5 条)
- 读取本地文件src/bridge.ts:191
const cached = JSON.parse(await readFile(cachePath, 'utf-8')) as CacheEntry; - 写入本地文件src/bridge.ts:337
await mkdir(options.cacheDir, { recursive: true }).catch(() => undefined); - 写入本地文件src/bridge.ts:338
await writeFile( - 读取本地文件src/vision/file-guard.ts:21
const st = await stat(filePath); - 读取本地文件src/vision/file-guard.ts:27
const bytes = await readFile(filePath);
扫描于 2026/11/4(0 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 来源 GitHub 仓库
静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/schemastery@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-anonymous-user-id@deepseek-ai/dsh-attachment@deepseek-ai/dsh-credentials@deepseek-ai/dsh-launch-environment@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-llm-deepseek@deepseek-ai/dsh-settings@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/dsh-util-values给这个插件打分还没有人投票↓
用户评分
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功能亮点
- 本地OCR识别
- 颜色统计
- 像素扫描与元数据桥接
本地 OCR、颜色统计、像素扫描和元数据桥接,专供纯文本 DeepSeek Harness 模型使用,无需外部视觉 API。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-pseudo-vision
给 DeepSeek Harness 的 text-only provider 补一层"工具层视觉"。图片附件在 LLM dispatch 路径上被拆解成 OCR 文字 + 颜色统计 + 像素扫描 + 元信息,纯文本模型拿到这些文字,就能"看"懂一张图。所有处理都在本地完成,只依赖本地 OCR 与像素统计。
它在做什么
- 插件接管 deepseek-official 路由,这条路由原本就能看图。其他 text-only provider 按 bridgeProviders 白名单生成兄弟路由 dsh-pseudo-vision/<provider>(模型选择器中显示 · Pseudo Vision),也可以用 bridgeOtherProviders 一并覆盖。
- 兄弟路由强制声明 inputModalities: ["text", "image"],请求才能通过 DSH 的图片 admission 门。
- LLM dispatch 时分两种情况。原生视觉模型直接透传。text-only 模型则读附件,用本地四个工具把图片转成文字,替换掉 image block,注入 <pseudo-vision-context>,再委派回原 provider。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-pseudo-vision 给 DeepSeek Harness 的 text-only provider 补一层"工具层视觉"。图片附件在 LLM dispatch 路径上被拆解成 OCR 文字 + 颜色统计 + 像素扫描 + 元信息,纯文本模型拿到这些文字,就能"看"懂一张图。所有处理都在本地完成,只依赖本地 OCR 与像素统计。 它在做什么 - 插件接管 deepseek-official 路由,这条路由原本就能看图。其他 text-only provider 按 bridgeProviders 白名单生成兄弟路由 dsh-pseudo-vision/<provider>(模型选择器中显示 · Pseudo Vision),也可以用 bridgeOtherProviders 一并覆盖。 - 兄弟路由强制声明 inputModalities: ["text", "image"],请求才能通过 DSH 的图片 admission 门。 - LLM dispatch 时分两种情况。原生视觉模型直接透传。text-only 模型则读附件,用本地四个工具把图片转成文字,替换掉 image block,注入 <pseudo-vision-context>,再委派回原 provider。 - 证据按轮次分层:最近 fullEvidenceTurns(默认 2)个用户轮的图片走全量管线;更早轮次的图片自动降级为紧凑证据(元信息+颜色+扫描,不跑 OCR),并附 vision_ocr(file_path=…) 回读指针,需要旧图文字时模型自己取回。历史图重新出现在新消息里会自动恢复全量。 - 单请求有双护栏:maxImages(默认 8)限全量张数,maxTotalEvidenceChars(默认 96000 字符,约 24K tokens)限证据文本总量。超限时改为降级处理:未转换的图片留下 [图片 N 未转换…] 占位符并在上下文末尾附 [⚠️ 图片处理摘要],模型会明确告知用户哪些图未生效。 提供的工具 v0.6.1 适配 DSH 0.1.2-rc.1:使用独立 dsh-util-values 导出,并接入新版 DeepSeek API 扩展准备接口。桥接仍仅作用于非原生多模态模型,Windows / Linux 均使用本地 OCR 生成文本证据。 | 工具 | 作用 | 实现 | | vision_ocr | 提取图中所有文字(带归一化坐标) | tesseract.js(chi_sim + eng),管线见下 | | vision_color_stats | 9 桶像素占比 + 平均亮度 | sharp + 直方图 | | vision_pixel_scan | 行 + 列多色桶扫描,输出 focusY/focusX | sharp raw pixel | | vision_meta | 尺寸、格式、色彩空间、四角/中心采样 | sharp metadata | OCR 管线(v5) 1. 预处理先按预算缩放图片(small/normal/large/mega,28 网格吸附),随后检测深色模式(浅色不反色),转灰度,做对比度拉伸。接着检测椒盐噪声,有噪才走 3×3 中值降噪,干净图跳过这一步,避免磨掉 1px 细笔画。最后轻锐化(σ0.3)加白边。 2. 主识别由 tesseract 整页完成,输出全部文字行和置信度,非文本块(image/separator)会被过滤。 3. 低置信度重试最多做 8 个区域,文字行优先排队,图标噪声行不占名额。重读时裁剪区域,3× Lanczos 放大,用单文本块模式(PSM 6)。置信度更高的重读结果替换主行,证据块仍留痕。 4. CJK 后处理合并字间空格(通 知→通知),剥离行首图标符号。 5. 数字复核针对 IP/URL/端口/长数字,用 ASCII 白名单加单行模式重新识别。标点保持首遍骨架,只有同长度且置信提升 ≥5 的结果才被接受,[数字复核 N 处] 留痕。 OCR 管线的关键点是 tesseract.js 的 PSM 参数必须传数字,字符串 "3" 会破坏整页检测。 安装 推荐直接从 GitHub 安装,需要网络。Windows 上遇到 schannel/pnpm 拦截时,改用本地路径安装。 GitHub 安装(需网络,推荐) dsh plugin --profile web add github:DDDFXYqiming/dsh-pseudo-vision Windows schannel/pnpm 拦截时改用本地路径 git clone https://github.com/DDDFXYqiming/dsh-pseudo-vision.git cd dsh-pseudo-vision && pnpm install && pnpm build dsh plugin --profile web add <绝对路径> GitHub 安装会触发 prepare 脚本从源码构建 lib/。pnpm ≥10 首次 add 会拒绝运行该构建脚本:把 pnpm 打印的包键复制进 profile 的 pnpm-workspace.yaml 后重新 add 即可,例如: allowBuilds: '@dsh-external/dsh-pseudo-vision': true 请把这项授权视为「允许该包代码在安装时于你的机器上执行」;担心后续推送改变构建内容时,锁定 commit(github:DDDFXYqiming/dsh-pseudo-vision#<sha>)。 使用 装上即生效,默认配置就能用。deepseek-official 路由自动支持图片。其他 provider 默认没有兄弟路由,要在配置里显式加白名单。 - id: dsh-pseudo-vision config: bridgeProviders: ["kimi-for-coding"] # 只给这个 provider 生成兄弟路由 ocrBudget: auto # 也可 small | normal | large | mega ocrNoResize: false # true:跳过预算缩放/放大 evidenceMaxChars: 32000 # 单图证据文本字符封顶 tessdataDir: "D:/tessdata" # 离线 traineddata 目录;设置后优先于 PV_TESSDATA 环境变量 maxImages: 8 # 单请求全量证据张数上限(1-32) maxTotalEvidenceChars: 96000 # 单请求证据文本总字符硬顶(16000-320000) fullEvidenceTurns: 2 # 最近 N 个用户轮保留全量,更早降级紧凑(1-8) 也可以把 bridgeOtherProviders 设为 true,一次性桥接除 excludeProviders 外的所有 provider。代价是每个模型会在选择器里多出一份条目,开之前先想清楚。 bridgeOtherProviders: true 配好以后,模型选择器里会出现 dsh-pseudo-vision/<provider> 兄弟路由。text-only 模型走本地伪视觉转换,原生视觉模型保持原生透传。
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DDDFXYqiming/dsh-pseudo-vision
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