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图像切片增强 Ssrs-Pro-Max/dsh-image-tiler

DeepSeek Harness
Ssrs-Pro-Max24 天前有提交已提供中文文档扫描:含敏感能力

把超大图切成多块提交,让模型看清图中小字

29.9/100
综合分
0
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/10/11 · 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。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add Ssrs-Pro-Max/dsh-image-tiler
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:待复验
是什么
dsh 原生插件 · vision
装得上吗
曾在 dsh 0.2.0-rc.2 下真实安装成功,但当前 dsh 已更新至 0.2.1-rc.5,本站尚未在新版下复验
L4 · 真实安装等级说明 →
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 24 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。

验证判据与等级说明 →
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
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 ↓

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 3 处,展示前 3 条)
  • 写入本地文件
    lib/legibility.mjs:59
    await mkdir(outDir, { recursive: true });
  • 写入本地文件
    lib/legibility.mjs:63
    await writeFile(join(outDir, 'calibration-source.png'), source);
  • 写入本地文件
    lib/legibility.mjs:70
    .then((bytes) => writeFile(join(outDir, 'calibration-scaled.png'), bytes));
扫描于 2026/11/3(1 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 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/dsh-attachment@deepseek-ai/dsh-attachment-local@deepseek-ai/cordis
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功能亮点

  • 超大图切片提交
  • 提升小字可读性

DeepSeek Harness 插件:在图片进入模型前先切片,让超大图以可读分辨率呈现。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-image-tiler awesome · DSH plugin 上传截图、拍下来的文档、长漫画页,模型就能看清里面的小字 —— 没有这个插件它看不清:一张请求图片最多只能承载 1024 个视觉 token,所以 Harness 会先把更大的图缩掉,8000x8000 的截图到了模型眼里只剩下约 1300 像素宽,字已经没了。 本项目不是 DeepSeek 官方产品,也不代表 DeepSeek 的认可。 它做什么 插件替换了附件存储的「准入」环节。当一条消息里的图片大到无法在 Harness 自己的缩放中存活时,插件把这张图切成相邻的若干区域,并在同一轮消息里把每个区域当作一张独立图片提交。每个区域于是按自己的分辨率发送,模型看到的就是上传时的分辨率,而不是单张图片能装下的分辨率。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-image-tiler

awesome · DSH plugin

上传截图、拍下来的文档、长漫画页,模型就能看清里面的小字 —— 没有这个插件它看不清:一张请求图片最多只能承载 1024 个视觉 token,所以 Harness 会先把更大的图缩掉,8000x8000 的截图到了模型眼里只剩下约 1300 像素宽,字已经没了。

本项目不是 DeepSeek 官方产品,也不代表 DeepSeek 的认可。

它做什么

插件替换了附件存储的「准入」环节。当一条消息里的图片大到无法在 Harness 自己的缩放中存活时,插件把这张图切成相邻的若干区域,并在同一轮消息里把每个区域当作一张独立图片提交。每个区域于是按自己的分辨率发送,模型看到的就是上传时的分辨率,而不是单张图片能装下的分辨率。

真机实测(DSH 0.2.0-rc.2、桌面宿主、一张写满小字的 8000x8000 PNG):

| | 单张图片 | 切片(默认配置) |
| 模型实际收到 | 2048x2048,被重新编码 | 20 个 2000x1600 区域,各占一个图片 part |
| 字形高度 | 源图 10 px,缩放后不可读 | 仍是 10 px |
| 能分辨的文字行 | 0 行 | 8 行 |
| 文字带对比度 | 11.2 | 29.7 |

小图不受影响:凡是 provider 本来就会原样传输的图片,准入过程与从前完全一致。

兼容性

- DeepSeek Harness >=0.2.0-rc.1 <0.3.0(写在 engines.dsh 里,同时以 peerDependencies 声明在 @deepseek-ai/dsh-attachment / -attachment-local 上;已在 0.2.0-rc.2 上实测)。这个范围覆盖整个 0.2.x(含预发布版),所以宿主的小版本或 rc 变化不会让插件被停用。
- Node.js 20 或更高(宿主自身的要求)。
- 状态:实验性。切片策略经过真机验证,但插件替换的是核心服务,宿主大版本变化后建议重新验证。
- sharp 是运行时依赖。插件不自带预编译二进制,pnpm 会照常为你的机器安装 sharp 的平台包。

安装

从 npm 安装(推荐)

dsh plugin --profile web add dsh-image-tiler@0.1.6

这里有两个版本号,混淆它们是常见错误。要固定的是插件版本(@0.1.6),它才决定安装可复现; 不要去固定宿主版本——本包接受任何 0.2.x(含预发布版),宿主的小版本或 rc 变化不会让插件失效。
宿主实在不兼容时,安装器会在 pnpm 运行之前就拒绝: dsh: installation rejected: Plugin <name>@<version> is incompatible with dsh <version>;如果你在测试未发布的宿主,可以用 dsh plugin allow-version 手动放行。

桌面版(desktop profile)手动安装

把依赖与 bundle 加进 ~/.dsh/profiles/desktop/package.json,装好后从托盘彻底退出再重启:

{
"dependencies": { "dsh-image-tiler": "0.1.6" },
"dsh": { "profile": { "bundles": ["...", "dsh-image-tiler"] } }
}

验证安装

发一张大于约 1500x1500 的图片,看宿主日志:

image-tiler: 8000x8000 shown as 20 tiles of up to 2000x1600 (20.4x detail, 54% covered)

变化体现在消息里的图片附件数量上:一次上传变成了 N 个 part。

更新 / 卸载

dsh plugin --profile web add dsh-image-tiler@0.1.6
dsh plugin --profile web remove dsh-image-tiler

配置

插件本身不新增任何配置项。它就是那个存储,所以它读的只有官方 attachment-local 行本来就接受的那一个 config: 块:

- id: attachment-local
disabled: true # 由插件顶替它来提供 attachments

- insert:
- id: image-tiler
name: dsh-image-tiler

官方 attachment-local 行的全部配置项照旧生效:dshHome、maxImageBytes、maxImagesPerMessage、 maxMessageImageBytes、maxImagePixels、maxImageDimension、normalizedImageMaxPixels、 normalizedImageMaxDimension、normalizedImageMaxBytes、imageCompressionConcurrency。

其中两项决定切片行为:

| 配置项 | 默认值 | 对切片的影响 |
| maxImagesPerMessage | 20 | 切片预算,由同一条消息里的图片平均分摊。单张 8000x8000 上传会被花成 20 块 2000x1600(相对单张缩图有 20.4 倍细节);同一条消息里发三张则每张 6 块(约 15.5 倍),这样没有哪张图被落在 provider 的打印尺寸上。调小会让每块变大、更不清晰:大于 normalizedImageMaxPixels 的块会在裁剪之后被缩小。 |
| normalizedImageMaxPixels | 4194304 | 单张发布图的上限。规划器会读到这个数字并保证每块都不超过它,因此没有哪一块会在切完之后被缩小。 |
| maxImageBytes | 20971520 | 单张存储图的上限。超过它的块会让存储拒绝整条消息,所以插件会实测每一块的字节数,任何一块超标就改发原图。实际上块远低于这个数:PNG 是无损的,连照片类切片也只有个位数 MB。 |

同时该行必须能被解析到:如果 profile 里已经为了超大图抬高过全局上限,请保留那些值 —— 插件不会改动它们,而被存储拒收的图永远到不了切片器。

安全声明

- 无遥测、无网络访问、无凭据处理、无后台服务。
- 无 prepare / install / postinstall 脚本;包内只有 JavaScript、YAML 与文本。
- 不启动子进程,不执行任何外部程序;sharp 通过其原生绑定在进程内运行。
- 图片在内存中解码与重新编码。切片由 Harness 自己的附件存储落盘,位置与原图本来会落盘的位置相同,不额外写任何地方。
- 插件只读取存储交给它的那些文件。

工作原理

1. apply(ctx, config) 把 TilingAttachmentStore 挂到 attachments 服务名下,从而顶替官方 attachment-local 存储,同时继承它。存储、准入上限、归一化、读取全部沿用基类实现。
2. admitPromptContent(content) 是会话控制器在追加用户消息之前唯一会调用的入口。重写它即规划切片布局、用 sharp 裁出区域,并把切片作为图片 part 返回。消息里有几张图,maxImagesPerMessage 的预算就由它们平均分摊,每张的块数低于四块时整条消息都不切。
3. 因为替换发生在准入之前,切片图会成为会话消息本身的一部分:回放、恢复、分叉重建出的就是模型当时看到的内容。
4. 布局来自 lib/geometry.js,它转写了 provider 自己的图片投影(patch/downsample 网格、 1024 token 预算),并在候选中挑出「各区域与 provider 本来会发送的图最接近 1:1」的那套网格。
provider 本来就会原样传输的源图只会得到一块,所以小图走的是原来的路径。
5. 整批切片在准入前会按存储自己的上限校验 —— 块数、每一块的存储字节数、以及总字节数。若不满足,或任何一块会变成细条,就改发原图并记录原因 —— 一个切坏了的插件绝不能把用户的图片弄丢,而存储会因为其中一个成员超标而拒绝整条消息。

开发与验证

node test/geometry.test.mjs # 切片几何不变量,无需测试框架
node test/admission.test.mjs # 消息准入:预算、退路、part 顺序
node test/_cap-table.mjs # 各图片预算下的布局表
node test/feasibility.mjs # 在生成的样张上做可读性量测

test/ 不包含在发布包里。

已知限制

- 切片上传比单图消耗更多视觉 token。 一张源图切成 N 块就是 N 张图,这正是目的,但 20 块的请求量远大于 1 张图。
- 切片尺寸受存储归一化策略限制。 大于 normalizedImageMaxPixels(4194304,约 2048x2048)的块会在裁剪之后被缩小,所以规划器会把 maxImagesPerMessage 的预算(默认 20)用满,而不是只切几块大的。
- 块数跟着 maxImagesPerMessage 走,调低只会让切片更差。 把预算设成 6 时,8000x8000 会变成五条 4579x915 的横条:完整、清晰,但不是人会选的形状。默认的 20 给出的布局最接近方形。
- 一条消息里的多张大图要分摊预算。 一次发十张时每张只剩两块,低于「把一张图切成网格」所需的四块,于是它们按 provider 的打印尺寸原样发送。细节重要时请一次发一到两张。
- 切片是不重叠的整块。 正好压在切缝上的字会被切成两半,相邻两块都不会完整显示它。
- 只处理内联图片路径。 以文档附件形式提交的文件、以及经由其他工具进入的图片不在处理范围内。
- 实测环境为 Windows + 0.2.0-rc.2,其他平台未验证。

许可

MIT —— 见 LICENSE。
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