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GooDAnDReaDY/dsh-vision-bridge

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未验证

📦 @goodandready/dsh-vision-bridge

尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/9/13 · 已提供中文文档

DeepSeek Harness 的通用视觉桥接:为无视觉能力的模型自动进行图像转文本,约 40 个视觉工具,多通道视觉端点

综合分
30.4
GitHub 分
30.4
用户评分
★ Stars
1
周下载量
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add GooDAnDReaDY/dsh-vision-bridge
该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
数据截至 2026/9/17(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-attachment@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-host-webserver@deepseek-ai/schemastery
用户评分
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README

📦 @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

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🇷🇺 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:

1. 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")。
2. 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: : ,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/。

📄 开源许可

MIT © GooDAnDReaDY

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