本地视觉之眼 go-farther-and-farther/dsh-tool-eyes
DeepSeek Harness截屏或图片交给本地模型描述,并用系统 OCR 提取文字
28.1/100
综合分
2
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/9/19 · 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 go-farther-and-farther/dsh-tool-eyes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:已验证
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
更新放缓:最近一次提交在 80 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。
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 ↓
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。
可执行外部命令
查看扫描证据(共 1 处,展示前 1 条)
- 执行外部命令固定命令lib/index.js:87
const child = spawn("powershell", ["-NoProfile", "-ExecutionPolicy", "Bypass", "-File", scriptPath, ...argsList], {
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-tools@deepseek-ai/schemastery@deepseek-ai/cordis给这个插件打分还没有人投票↓
用户评分
还没有人投票,来当第一个
功能亮点
- 本地模型图片描述
- 系统OCR提取文字
- 图片不出本机
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-tool-eyes
DeepSeek Harness (DSH) 的本地视觉"眼睛"插件。
给纯文本 Agent 加上两个模型侧工具:
- screen — 截屏(或描述已有图片),通过本地 OpenAI 兼容视觉端点(llama.cpp --mmproj / LM Studio / Ollama 等)返回视觉模型的文字描述。
- ocr — 用 Windows 内置 OCR 引擎逐字提取全部文字:零模型、零 GPU、零云端、毫秒级。
screen = 截图 / 图片 -> 本地视觉模型 -> 文字描述(理解)
ocr = 截图 / 图片 -> Windows OCR -> 逐字原文 (提取)
为什么
DeepSeek 的 chat-completions 是纯文本的。与其把整个对话切到视觉模型,不如保留文本大脑、用工具加眼睛:
- 默认私有 — screen 指向本地端点,图片不出本机。
- 便宜 — 0.8B~4B 的本地视觉模型描述屏幕绰绰有余;ocr 则完全零成本。
- 默认诚实 — screen 的提示词要求视觉模型"只描述所见、除非画面中有明确标签否则不猜应用/游戏/角色名",实测能显著减少小模型的名称幻觉。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-tool-eyes DeepSeek Harness (DSH) 的本地视觉"眼睛"插件。 给纯文本 Agent 加上两个模型侧工具: - screen — 截屏(或描述已有图片),通过本地 OpenAI 兼容视觉端点(llama.cpp --mmproj / LM Studio / Ollama 等)返回视觉模型的文字描述。 - ocr — 用 Windows 内置 OCR 引擎逐字提取全部文字:零模型、零 GPU、零云端、毫秒级。 screen = 截图 / 图片 -> 本地视觉模型 -> 文字描述(理解) ocr = 截图 / 图片 -> Windows OCR -> 逐字原文 (提取) 为什么 DeepSeek 的 chat-completions 是纯文本的。与其把整个对话切到视觉模型,不如保留文本大脑、用工具加眼睛: - 默认私有 — screen 指向本地端点,图片不出本机。 - 便宜 — 0.8B~4B 的本地视觉模型描述屏幕绰绰有余;ocr 则完全零成本。 - 默认诚实 — screen 的提示词要求视觉模型"只描述所见、除非画面中有明确标签否则不猜应用/游戏/角色名",实测能显著减少小模型的名称幻觉。 环境要求 - Windows 10/11(ocr 使用 WinRT OCR;screen 用 .NET 截图) - Node.js >= 22.19,DeepSeek Harness >= 0.1.0-rc.6 - screen 额外需要一个 OpenAI 兼容视觉端点,例如: - llama.cpp:llama-server -m model.gguf --mmproj mmproj.gguf --port 1235 - LM Studio(已加载视觉模型)、Ollama,或任意 OpenAI 兼容网关 安装 本包仅发布在 GitHub(未发布到 npm)。 dsh plugin --profile web add https://github.com/go-farther-and-farther/dsh-tool-eyes 然后重启 dsh web,screen / ocr 工具会自动出现在 Agent 工具集中。 手动安装(离线 / 源码方式) 把本包复制到 profile 的 node_modules,并在 $DSH_HOME/profiles//cordis.patch.yml 注册: - insert: - id: tool-eyes name: 'dsh-tool-eyes' config: baseUrl: http://127.0.0.1:1235/v1 model: '' timeoutMs: 180000 配置 插件配置(全部可选): | 键 | 默认值 | 含义 | | baseUrl | http://127.0.0.1:1235/v1 | screen 使用的 OpenAI 兼容端点 | | model | '' | 发送的模型 id;留空由服务端决定(llama.cpp 单模型服务) | | timeoutMs | 180000 | 单次截图+推理的超时上限 | | captureScript | 内置 capture.ps1 | 替换截图脚本的绝对路径 | 在 profile 的 cordis.patch.yml 里按 id 覆盖: - id: tool-eyes name: 'dsh-tool-eyes' config: baseUrl: http://127.0.0.1:1235/v1 model: qwen3.5-4b timeoutMs: 120000 用法 对话中 Agent 可以直接: - screen — "看看我屏幕"、"描述这张图片",可用 prompt 聚焦某区域或细节。 - ocr — "把屏幕上的字全读出来"、"转写这个报错弹窗"。 两者都支持可选 image 路径;不填则截屏。内置 PowerShell 脚本也可单独使用: powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File lib\capture.ps1 -Prompt "..." -BaseUrl http://127.0.0.1:1235/v1 powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File lib\ocr.ps1 -Image C:\path\x.png 隐私 - ocr 完全本地(WinRT OCR,无网络)。 - screen 会把截图发送到配置的 baseUrl;指向本地端点(llama.cpp / LM Studio / Ollama)即可保证图片不出本机。 相关项目 - dsh-vision-proxy — 聊天输入框直接贴图自动转文字(Chatbox 式),无需给路径,与本插件互补。 开发 npm test # node --test tests/ 许可证 MIT
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截屏或图片交给本地模型描述,并用系统 OCR 提取文字
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