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本地视觉之眼 go-farther-and-farther/dsh-tool-eyes

DeepSeek Harness
go-farther-and-farther80 天前有提交已提供中文文档扫描:含敏感能力

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
装得上吗
本站已真实安装成功
非静态推断
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 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。

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。

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
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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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