dsh-chat-imagine 怎么安装？

在已安装 dsh CLI 引擎的环境中，进入插件页复制安装命令一键执行即可；自动检查通过：npm 包已发布且 engines 声明满足基线（声明 Node ^22.19.0 || >=24.0.0）；该结论来自程序自动检查，未经人工实机验证。

dsh-chat-imagine 兼容性怎么样？

自动检查通过：npm 包已发布且 engines 声明满足基线（声明 Node ^22.19.0 || >=24.0.0）；该结论来自程序自动检查，未经人工实机验证。

dsh-chat-imagine 有中文文档吗？

已提供中文翻译 README（由 DeepSeek 最新模型翻译生成），本站可切换中英文对照阅读。

dsh-chat-imagine 还在维护吗？

GitHub 9 星。最近一次上游提交在 2026/8/26。

聊天生图 corrinehu/dsh-chat-imagine

DeepSeek Harnessv0.4.1

corrinehu68 天前有提交已提供中文文档扫描：含敏感能力

在 GitHub 查看 ↗

在对话中调用本机 CLI 或 API 生成并展示图片

35.6/100

综合分

GitHub 星标

199

npm 周下载

—/5

用户评分

数据截至 2026/9/18 · 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 dsh-chat-imagine

npm 源 · dsh-chat-imagine 的发布者账号已校验与本仓库一致

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：仅索引

是什么

dsh 原生插件 · chat

装得上吗

静态安装检查通过

未做真实安装

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

更新放缓：最近一次提交在 68 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

安装兼容性检查✓ 自动检查通过

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-chat-imagine @ 0.4.1

✓Node 引擎要求 ^22.19.0 || >=24.0.0 · 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 2026/10/31 16:35:49

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/删除本地文件发起外部网络请求

查看扫描证据（共 24 处，展示前 17 条）

删除本地文件递归
index.js:150
await rm(dir, { recursive: true, force: true })
读取本地文件
index.js:426
entries = await readdir(dir, { withFileTypes: true })
读取本地文件
index.js:435
const st = await stat(p)
发起网络请求
index.js:484
const resp = await fetch(`${baseURL.replace(/ +$/, '')}/models`, {
读取本地文件
index.js:532
const raw = await readFile(join(skillDir, 'SKILL.md'), 'utf8')
写入本地文件
index.js:638
await mkdir(dir, { recursive: true })
读取本地文件
index.js:670
const files = await readdir(dir)
读取本地文件
index.js:676
const bytes = await readFile(abs)
读取本地文件
index.js:718
const st = await stat(p)
写入本地文件
index.js:760
await mkdir(dir, { recursive: true })
发起网络请求
index.js:840
const resp = await fetch(`${baseURL.replace(/ +$/, '')}/models`, {
发起网络请求
index.js:853
const response = await fetch(endpoint, {
发起网络请求
index.js:874
const img = await fetch(item.url, { signal: AbortSignal.any([exec.signal, AbortSignal.timeout(config.timeoutMs)]) })
写入本地文件
index.js:1028
await mkdir(dir, { recursive: true })
写入本地文件
index.js:1031
await writeFile(schemaFile, JSON.stringify(strictSchema(VISION_SCHEMA)))
写入本地文件
index.js:1037
await writeFile(copyPath, await readFile(path))
写入本地文件
index.js:1078
await mkdir(dir, { recursive: true })

扫描于 2026/11/3（0 天前） · 范围入口闭包 + 全包扫描 · 来源 npm 发布包

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-tools@deepseek-ai/schemastery

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·按客户端逐格核对
·结论标注依据与风险等级

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界面预览

4 张 · 点击查看大图

功能亮点

调用本机CLI生图
调用API生成图片
聊天窗口展示图片

在 DSH 聊天窗口自动调用生图工具（API 渠道，或本机 CLI：已支持mmx / codex / agy）并展示图片，也支持利用对应 CLI 识别图片。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

dsh-chat-imagine 实现了在 DeepSeek Harness（DSH）的聊天窗口中自动调用生图工具（API 渠道，或本机 CLI：已支持mmx / codex / agy）并展示图片，也支持利用对应 CLI 识别图片。在 DSH 对话中生成的图片说明支持 API 和 CLI 两种方式： API - 使用 DSH 中已配置的 OpenAI 兼容接口，从中查找可用的生图模型。 - 内置渠道（如 OpenRouter）在 DSH 设置里未填写 base URL 时，插件会自动使用 DSH 内置的默认地址，与聊天路由的行为一致。 CLI 插件会扫描本机是否安装了 MiniMax CLI（mmx）、OpenAI Codex CLI（codex）、Google Antigravity CLI（agy）；找到的都会作为可用的生成图片和识别图片的渠道。生成图片 - 调用 codex 消耗的是 ChatGPT 账号（Plus/Pro）额度，而非 API key；需已安装 codex CLI，并登录有生图额度的账号（codex login status 可查）。 - 调用 agy 消耗的是 Google 账号额度；需已安装 agy CLI，并在 Antigravity App 里保持登录。

展开完整文档（README 剩余 1 节）

dsh-chat-imagine

实现了在 DeepSeek Harness（DSH） 的聊天窗口中自动调用生图工具（API 渠道，或本机 CLI：已支持mmx / codex / agy）并展示图片，也支持利用对应 CLI 识别图片。

在 DSH 对话中生成的图片

说明

支持 API 和 CLI 两种方式：

API

- 使用 DSH 中已配置的 OpenAI 兼容接口，从中查找可用的生图模型。

- 内置渠道（如 OpenRouter）在 DSH 设置里未填写 base URL 时，插件会自动使用 DSH 内置的默认地址，与聊天路由的行为一致。

CLI

插件会扫描本机是否安装了 MiniMax CLI（mmx）、OpenAI Codex CLI（codex）、Google Antigravity CLI（agy）；找到的都会作为可用的生成图片和识别图片的渠道。

生成图片

- 调用 codex 消耗的是 ChatGPT 账号（Plus/Pro）额度，而非 API key；需已安装 codex CLI，并登录有生图额度的账号（codex login status 可查）。
- 调用 agy 消耗的是 Google 账号额度；需已安装 agy CLI，并在 Antigravity App 里保持登录。
- 探测到 codex / agy 时，插件还会随包注册技能 cli-image-gen，教模型在 generate_image 工具失败（额度/区域限制/解析失败）时驱动 CLI 生图，以及收尾用 show_image_file 内联展示。

识别图片

- 识别走的是同一个 CLI 渠道的视觉能力（mmx 的 vision describe / codex 的 exec -i 附图 + 服务端 JSON schema / agy 的 --json-schema），所以装了 mmx / codex / agy 任意一个即可识图，无需全装；一个都没装时插件照常工作，只是 analyze_image 会返回「未发现 CLI，不支持识图」。
- 把图片（本地路径或 http(s) URL）读取成结构化 JSON 证据：OCR 全文与逐行文本、按阅读顺序的版面区域、语义实体与关系、视觉线索、不确定项清单：任何模型（含纯文本模型）都能直接调用，无需切换到视觉模型。
- 渠道自动按速度选（mmx → codex → agy），也可用 set_image_default 的 visionBackend 参数固定默认识图渠道。

安装

npm（推荐，自带预构建产物）
dsh plugin --profile web add dsh-chat-imagine

或从 GitHub 源码安装
dsh plugin --profile web add github:corrinehu/dsh-chat-imagine

使用

安装启用插件后，在新对话里直接说你想画什么，例如：

帮我生成一个 Q 版蓝鲸 Logo

插件会检索可用的渠道和模型，并询问默认生图的渠道：

首次生成时选择默认渠道

设置后，不必重复选择。之后，直接在聊天里描述你想要的图片：

生成一张 16:9 的雪山日出

生成结果会直接显示在聊天中。

也可使用其他生图渠道：

选择非默认渠道

在对话中直接说明即可，例如：

用 agy 生成一张手绘彩铅风格说明大模型后训练的宽屏图片

agy 生成图片

识图（读图）

识图能力依赖本机 CLI：装了 mmx / codex / agy 任意一个，analyze_image 工具即可用（三者任一即可，无需全装）；一个都没装时插件照常工作，只是不提供识图——调用会返回「未发现 CLI」的说明。装好后工具把图片（本地路径或 http(s) URL）读取成结构化 JSON 证据——OCR 全文与逐行文本、按阅读顺序排列的版面区域、语义实体与关系、视觉线索、不确定项清单。

帮我读一下这张图 /tmp/screenshots/error.png，把报错原文抄出来

- 任何模型可用：工具走 CLI 渠道的视觉模型（MiniMax VLM / ChatGPT / Gemini），当前会话不需要切换到视觉模型——这是与 modlens 那类「接管模型路由」方案的主要区别。
- 契约借鉴 modlens：同一份证据结构（五段式），刻意不含坐标框与置信度（视觉模型最容易编造的字段）。
- 渠道选择：mmx（最快，直连 VLM，约 3-8 秒）→ codex（服务端强制 JSON schema，最稳）→ agy（Gemini，额度周桶共享）。可用 set_image_default 的 visionBackend 参数固定默认识图渠道，不设则自动按速度选。
- 失败降级：某渠道额度耗尽时，对话里说明换一个即可（backend 参数或直接说「用 codex 读」）。

注意事项

- 当前仅在 DSH Web profile 中测试通过。
- 图片只保存在 DSH 进程内存中；重启后历史图片链接会失效。需要保留时请从聊天界面保存。

许可证

MIT