dsh-visual-plugin 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；该结论来自程序自动检查，未经人工实机验证。

dsh-visual-plugin 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；该结论来自程序自动检查，未经人工实机验证。

dsh-visual-plugin 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-visual-plugin 还在维护吗？

GitHub 16 星。最近一次上游提交在 2026/10/7。

视觉桥接面板 jyh20030112/dsh-visual-plugin

DeepSeek Harnessv0.4.1

jyh2003011226 天前有提交已提供中文文档扫描：含敏感能力

在 GitHub 查看 ↗

本地优先的 DeepSeek Harness 视觉媒体插件。

41.7/100

综合分

GitHub 星标

208

npm 周下载

—/5

用户评分

数据截至 2026/10/8 · 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-visual-plugin

npm 源 · dsh-visual-plugin 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：已验证

是什么

dsh 原生插件 · vision

装得上吗

本站已在 dsh 0.2.1-rc.5 下真实安装成功

非静态推断

L5 · 运行时冒烟等级说明 →

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 26 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-visual-plugin @ 0.4.1

✓Node 引擎未声明 engines.node

✓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 2026/10/30 15:49:04

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。

可执行外部命令读写/删除本地文件写入剪贴板(不计风险)发起外部网络请求

查看扫描证据（共 51 处，展示前 26 条）

写入本地文件
lib/index.js:133
await mkdir(dir, { recursive: true });
写入本地文件
lib/index.js:134
await appendFile(join(dir, fileNameFor(entry.attachmentId)), `${JSON.stringify(entry)}\n`);
读取本地文件
lib/index.js:139
files = await readdir(dir);
读取本地文件
lib/index.js:147
const text = await readFile(join(dir, file), "utf8");
读取本地文件
lib/index.js:159
for (const line of (await readFile(path, "utf8")).split("\n")) try {
删除本地文件
lib/index.js:199
if (retained.length === 0) await rm(path, { force: true });
写入本地文件
lib/index.js:201
await mkdir(this.dir, { recursive: true });
写入本地文件
lib/index.js:203
await writeFile(temporary, `${retained.map((entry) => JSON.stringify(entry)).join("\n")}\n`, {
写入本地文件
lib/index.js:207
await rename(temporary, path);
读取本地文件
lib/index.js:219
files = await readdir(this.dir);
删除本地文件
lib/index.js:223
await Promise.all(files.filter((file) => file.endsWith(".jsonl")).map((file) => rm(join(this.dir, file), { force: true })));
读取本地文件
lib/index.js:2569
text = await readFile(path, "utf8");
写入本地文件
lib/index.js:2610
await mkdir(path, {
读取本地文件
lib/index.js:2641
entries = await readdir(jobsDir, { withFileTypes: true });
删除本地文件
lib/index.js:2751
await rm(jobDir, {
删除本地文件
lib/index.js:2849
await rm(jobDir, {
删除本地文件
lib/index.js:2870
await rm(sourceFile, { force: true });
删除本地文件
lib/index.js:2904
await rm(jobDirectory(this.options.rootDir, videoId), {
执行外部命令来自配置/变量
lib/index.js:3271
const child = spawn(executable, [...args], {
写入剪贴板
lib/client.js:49
await navigator.clipboard.writeText(text);
发起网络请求
lib/client.js:178
setHistory((await (await fetch(`/vision-bridge/recent?sessionId=${encodeURIComponent(resolvedSessionId)}`)).json()).entries ?? []);
发起网络请求
lib/client.js:201
const response = await fetch(`/vision-bridge/recent?sessionId=${encodeURIComponent(resolvedSessionId)}&attachmentId=${encodeURIComponent(attachmentId)
发起网络请求
lib/client.js:675
const response = await fetch("/vision-bridge/videos/health");
发起网络请求
lib/client.js:1018
const response = await fetch(`/vision-bridge/videos?sessionId=${encodeURIComponent(sessionId)}`);
发起网络请求
lib/client.js:1035
const response = await fetch("/vision-bridge/videos", {
发起网络请求
lib/client.js:1065
const response = await fetch(`/vision-bridge/videos/${encodeURIComponent(videoId)}?sessionId=${encodeURIComponent(sessionId)}`, { method: "DELETE" });

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-app-boot@deepseek-ai/dsh-config-editor@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/schemastery@deepseek-ai/dsh-settings@deepseek-ai/dsh-attachment@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/dsh-host-webserver@deepseek-ai/dsh-system-prompt@deepseek-ai/dsh-invariants@deepseek-ai/dsh-session

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Cursor、Claude Code、VS Code 逐个核对：能不能装、配置怎么写、装不上是什么原因。

·按客户端逐格核对
·结论标注依据与风险等级

查 MCP 兼容性→

界面预览

1 张 · 点击查看大图

功能亮点

转发图片给视觉模型
结果显示于右侧面板

dsh-visual-plugin：给纯文本模型装上眼睛，把用户图片转发给任意 OpenAI 兼容的视觉模型，结果直接显示在 Web UI 右侧面板。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

dsh-visual-plugin 本地优先的 DeepSeek Harness 视觉媒体插件。在本机完成视频校验、转码与场景关键帧提取，结合 DSH 当前视觉模型理解图片和视频，并在右侧面板查看图片历史与播放视频。 English · 简体中文 DeepSeek Harness 插件。视频预处理及插件媒体存储均在运行 DSH 的机器上完成。图片与提取的关键帧通过 DSH 发送给当前配置的模型；模型推理是否在本地运行，取决于你的 DSH 模型配置。特性 - 原生图片理解 —— 上传图片始终走 DSH 原生附件与模型链路；插件不再配置或调用独立视觉模型。 - 可复制的图片历史 —— 右侧面板在图片缩略图旁记录当前 DSH 模型的最终回答，支持展开历史和一键复制。 - 插件自有视频上传 —— 支持 MP4、M4V、MOV、AVI、MPG/MPEG、MKV 和 WebM；扩展名、文件签名与 FFprobe 结果必须一致。 - 视频场景解析 —— 统一转为 H.264/yuv420p MP4，通过 PySceneDetect 提取关键帧，再将有序、带时间戳的图片交给当前 DSH 视觉模型。 - 右侧面板 —— 在图片/视频视图间切换，直接播放标准化视频，并将选中视频写入会话草稿。

展开完整文档（README 剩余 1 节）

dsh-visual-plugin

本地优先的 DeepSeek Harness 视觉媒体插件。
在本机完成视频校验、转码与场景关键帧提取，结合 DSH 当前视觉模型理解图片和视频，并在右侧面板查看图片历史与播放视频。

English · 简体中文

DeepSeek Harness 插件。

视频预处理及插件媒体存储均在运行 DSH 的机器上完成。图片与提取的关键帧通过 DSH 发送给当前配置的模型；模型推理是否在本地运行，取决于你的 DSH 模型配置。

特性

- 原生图片理解 —— 上传图片始终走 DSH 原生附件与模型链路；插件不再配置或调用独立视觉模型。
- 可复制的图片历史 —— 右侧面板在图片缩略图旁记录当前 DSH 模型的最终回答，支持展开历史和一键复制。
- 插件自有视频上传 —— 支持 MP4、M4V、MOV、AVI、MPG/MPEG、MKV 和 WebM；扩展名、文件签名与 FFprobe 结果必须一致。
- 视频场景解析 —— 统一转为 H.264/yuv420p MP4，通过 PySceneDetect 提取关键帧，再将有序、带时间戳的图片交给当前 DSH 视觉模型。
- 右侧面板 —— 在图片/视频视图间切换，直接播放标准化视频，并将选中视频写入会话草稿。
- 视频高级设置 —— 可在插件设置卡中调整上传大小、存储配额、时长、输出尺寸、FPS、CRF 和关键帧数量。

工作原理

图片 → DSH 原生附件 → 当前视觉模型 → 最终回答 → /vision-bridge/recent → 面板缩略图 + 可复制描述

视频 → 容器校验 → H.264/yuv420p 标准化 → PySceneDetect → 带时间戳关键帧 → DSH 原生图片附件 → 当前模型回答

插件不会改写模型消息，也不会调用私有视觉接口。发送图片或询问视频前，请在 DSH 中选择支持图片输入的模型。

快速开始

插件 0.4.x 面向 DSH 0.2.0-rc.2；旧版 DSH 0.1.x 请继续使用插件 0.3.2。升级无需启用版本风险豁免。

1. 安装宿主环境依赖

图片功能无需安装以下工具。视频功能需要 FFmpeg/FFprobe >= 6.1（同一主版本）、包含 libx264 编码器的 FFmpeg，以及 PySceneDetect >= 0.7.1 < 0.8。

请在运行 dsh web 的机器及用户环境中安装依赖。ffmpeg、ffprobe 和 scenedetect 必须加入该进程的 PATH，可以从任意目录直接调用。如果 DSH 运行在 Docker、WSL 或远程服务器中，请在对应运行环境内安装依赖。

macOS（Homebrew）

若尚未安装 Homebrew，请先安装并按照其安装后提示将 brew 加入 PATH。然后安装 FFmpeg（包含 FFprobe）和 uv：

brew install ffmpeg uv

Arch Linux（pacman）

安装官方仓库中的 FFmpeg 和 uv：

sudo pacman -Syu ffmpeg uv

Windows（PowerShell、WinGet）

打开 PowerShell，执行 winget --version 确认 WinGet 可用。若缺少该命令，请按链接中的说明安装或更新 应用安装程序（App Installer）。在 Windows x64 上安装 FFmpeg（包含 FFprobe）和 uv：

winget install --id Gyan.FFmpeg --exact
winget install --id astral-sh.uv --exact

安装后关闭并重新打开 PowerShell，使新的 PATH 生效，再继续下面的步骤。如果无法使用 WinGet，可从 FFmpeg 下载页 获取 Windows 构建，解压到 C:\Tools\ffmpeg 等固定目录，并在 环境变量 中将包含 ffmpeg.exe 和 ffprobe.exe 的目录（通常为 bin）添加到当前用户的 Path；uv 则按其 Windows 官方安装说明 安装。

使用 uv 安装 PySceneDetect（三种系统通用）

在终端或 PowerShell 中执行：

uv tool install --python 3.12 "scenedetect>=0.7.1,<0.8"
uv tool update-shell

该方式将 PySceneDetect 安装为当前用户可直接调用的持久命令，并使用独立环境。uv 会在需要时下载 Python 3.12；标准 scenedetect 包包含所需的 OpenCV 依赖。启动 DSH 前无需激活虚拟环境。详见 uv 工具安装文档 和 PySceneDetect 安装说明。

2. 验证依赖

执行 uv tool update-shell 后，关闭并重新打开终端。在即将启动 DSH 的同一环境中执行：

ffmpeg -version
ffprobe -version
ffmpeg -hide_banner -encoders
scenedetect version

确认 FFmpeg 和 FFprobe 均为 >= 6.1 且主版本一致，编码器列表包含 libx264，PySceneDetect 为 >= 0.7.1 < 0.8。

若提示找不到命令，在 macOS/Arch 中执行 command -v ffmpeg ffprobe scenedetect，在 PowerShell 中执行 Get-Command ffmpeg, ffprobe, scenedetect，确认命令位置。uv tool dir --bin 可查看 PySceneDetect 的命令目录，该目录需要加入 PATH。通过服务或容器启动 DSH 时，也应配置相应的 PATH，修改后重启 DSH 进程。

插件不会自动下载依赖或执行安装脚本。缺少依赖时图片功能仍可用，设置页会列出视频依赖问题。

3. 安装插件

dsh plugin --profile web add dsh-visual-plugin # 或：github:jyh20030112/dsh-visual-plugin

若使用本地 DeepSeek Harness 源码开发，请改为链接本地插件目录：

cd /absolute/path/to/dsh-visual-plugin
npm run bootstrap
dsh plugin --profile web add link:/absolute/path/to/dsh-visual-plugin

bootstrap 要求已安装、构建的 dsh-v0.2.0-rc.2 Harness 检出，并自动查找同级或祖先目录。其他布局请显式指定：

HARNESS=/absolute/path/to/deepseek-harness npm run bootstrap

4. 重启并使用

在通过上述依赖验证的环境中重启 dsh web，然后：

1. 打开 设置 → 插件，选择 dsh-visual-plugin 详情页中的 视觉媒体 配置。通过 侧边栏 开关控制右侧面板，并按需调整视频解析高级设置。设置保存到当前 profile，立即生效且重启保留；升级会恢复旧设置归档中的有效视频参数，不覆盖已保存的新参数。

2. 在 DSH 中选择支持图片输入的模型；插件不再提供单独的视觉模型配置。
3. 发送图片。当前模型会原生回答，图片面板会记录缩略图和最终回答，方便复制。
4. 点击输入框旁的 上传视频。处理完成后在右侧选择 视频 播放；点击 在会话中提问 只会写入草稿，确认后再发送。

视觉模型

图片与视频关键帧均由 DSH 当前选择的视觉模型理解。模型提供方、接口和凭据统一由 DSH 管理，插件不再重复配置。

卸载

dsh plugin --profile web remove dsh-visual-plugin

重启 dsh web。该命令会在 profile 内转发执行 pnpm remove，bundle 层列表会自动同步移除该插件。

项目结构

src/
index.ts 原生图片历史、video_describe 工具、设置与 HTTP 路由 config.ts 视频解析高级设置与运行时策略 video/ 上传、容器探测、转码、场景检测、关键帧与 HTTP Range 播放 client/ 图片/视频面板、上传控件、高级设置、文案与样式 cordis.patch.yml bundle 补丁层

构建

npm run bootstrap && npm run typecheck && npm run build # 需要本地 harness 检出

预构建 lib/ 已提交，使用者无需构建。

CI/CD

ci.yml 在每次 push/PR 校验产物与打包内容；release.yml（tag v*）校验版本、打包、创建 GitHub Release 并发布到 npm。

相关资源

- DeepSeek Harness —— 本插件所扩展的宿主框架。
- PySceneDetect —— 用于选择视频关键帧的场景检测工具。
- awesome-dsh-plugin —— 收录本插件的 DSH 插件精选列表。

友情链接

- LINUX DO

致谢

- HsiangNianian — 感谢开发过程中的帮助与建议。
- tingfeng347 — 感谢构建稳定性修复与本地 harness 开发环境的完善。
- dsh-auto-continue — 网络错误等异常导致请求被中断时自动发送「继续」恢复的 DSH 插件（错误分类、自适应退避、浏览器通知），很好用的搭配。

许可证

MIT