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未验证
DeepSeek…
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 2026/9/15 · 已提供中文文档
DSH 插件：为 DeepSeek v4Flash 视觉功能自动将过大的聊天图片切分为带标签的网格图块，并配备 Python 切分引擎
综合分
30.5
GitHub 分
30.5
用户评分
—
★ Stars
1
周下载量
—
兼容 / 相关生态插件（非 dsh 原生，请按其对应运行时安装）
git clone https://github.com/doublehappy123/dsh-v4flash-tiler.git数据截至 2026/9/18（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用户评分
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README
dsh-v4flash-tiler
DeepSeek 视觉模型的大图自动分块插件：在聊天里发送超大图片时，宿主自动把它切成多块高清图块（带行列坐标标注）再送入模型，让细小文字、图标、图表细节不再被 800×800 的自动缩放抹掉。本仓库根目录即官方发布说明（publish.zh.md）所述的组合包，可直接 dsh plugin add 安装；Python 切块引擎位于 engine/。
背景
DeepSeek 视觉模型接收图片时会自动缩放（大于约 800×800 等效像素即整体缩小，单张 token 上限约 384），超大截图、密集小字、图表细节因此丢失。本插件把大图切成最多 9 块、15% 重叠的小图块，让每块保持原始清晰度，并向模型提供网格、每块（行,列）坐标、重叠说明，使其能按坐标拼回整图；一条消息多张图时，每张原图的块自成一组并明确禁止跨图混拼。
安装
1) Python 引擎（插件在运行时调用 python -m v4flash_tiler.driver）
pip install -e ./engine # 或 pip install ./engine
2) 组合包 → profile（纯 JS 无需构建，GitHub 直装即可）
dsh plugin --profile web add github:doublehappy123/dsh-v4flash-tiler
或本地：dsh plugin --profile web add ./dsh-v4flash-tiler
3) 重启 DSH（该 profile）
每个 profile 插件栈独立，需按 profile 分别安装。CLI 手动分析模式额外需要 DEEPSEEK_API_KEY；自动分块不调用 API。
使用
- 聊天自动分块：直接发送任意图片。任一边 > 1024px 自动切块并标注行列；小图原样直通；失败自动回退原图并在消息中说明原因。
- 命令行（engine/ 安装后）：
v4flash-tiler --image screenshot.png --mode auto --dry-run # 只看分块计划
v4flash-tiler --image screenshot.png --prompt "提取全部文字" # 调 API 分析
- Python API：
from v4flash_tiler import DeepSeekVisionClient
result = DeepSeekVisionClient().analyze_image("large.png", prompt="分析这张图")
仓库结构（与官方发布说明一致）
package.json # 组合包 manifest：dsh.bundle.patch
cordis.patch.yml # 插件行（id: v4flash-tiler）
lib/index.js # Host 半边：agent/pre-step 自动分块
engine/ # Python 引擎（v4flash_tiler 包 + CLI + 测试）
配置要点
- 阈值：任一边 > 1024px 即分块；单图最多 9 块（1024px、15% 重叠、JPEG 质量 90）
- 每条消息图块总数受 DSH 附件上限保护，超限图片保持原图直通
- 每块输入 token 约 384，9 块 ≈ 3400 token/图
License
MIT扫码进群