在本机从截图和扫描件中提取文字,无需联网
27.6/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/9/16 · 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 leozou320-ai/dsh-macos-vision-ocr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:仅索引
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。
读写/删除本地文件
查看扫描证据(共 3 处,展示前 3 条)
- 读取本地文件host.mjs:100
if (existsSync(binaryPath)) return binaryPath - 写入本地文件host.mjs:105
await mkdir(cacheDir, { recursive: true }) - 写入本地文件host.mjs:107
await writeFile(sourcePath, OCR_SWIFT_SOURCE, 'utf8')
扫描于 2026/11/3(0 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。
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功能亮点
- 本地离线文字识别
- 从截图提取文字
- 从扫描件提取文字
DeepSeek Harness 的 macOS 离线 Vision OCR 插件:准确、本地运行、无需 API key。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-macos-vision-ocr
这是一个基于 Apple macOS Vision 框架的 DeepSeek Harness 离线 OCR 插件。它新增 ocr_image 工具,让任何文本模型都能从截图、扫描件和文档图片中提取文字,无需 API Key,也不会由插件发起网络请求。
功能
- 使用 VNRecognizeTextRequest 的精准识别级别在本机运行。
- 支持 PNG、JPEG、WebP、GIF、TIFF、BMP、HEIC 和 HEIF。
- 每次调用可指定 BCP-47 识别语言。
- 首次使用时编译内嵌的小型 Swift 辅助程序,之后复用内容寻址缓存。
- 对返回文本设置字节上限,并明确返回是否发生截断。
- 子进程始终使用固定参数向量,不把图片路径拼进 shell 命令。
运行要求
- macOS 13 或更高版本。
- 已安装 Xcode Command Line Tools,并能从 PATH 找到 swiftc。
- DeepSeek Harness 0.1.0-rc.5 或兼容的开发者预览版。
Apple Vision 不存在于 Linux 和 Windows,因此本插件会在这些平台上明确失败。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-macos-vision-ocr
这是一个基于 Apple macOS Vision 框架的 DeepSeek Harness 离线 OCR 插件。它新增 ocr_image 工具,让任何文本模型都能从截图、扫描件和文档图片中提取文字,无需 API Key,也不会由插件发起网络请求。
功能
- 使用 VNRecognizeTextRequest 的精准识别级别在本机运行。
- 支持 PNG、JPEG、WebP、GIF、TIFF、BMP、HEIC 和 HEIF。
- 每次调用可指定 BCP-47 识别语言。
- 首次使用时编译内嵌的小型 Swift 辅助程序,之后复用内容寻址缓存。
- 对返回文本设置字节上限,并明确返回是否发生截断。
- 子进程始终使用固定参数向量,不把图片路径拼进 shell 命令。
运行要求
- macOS 13 或更高版本。
- 已安装 Xcode Command Line Tools,并能从 PATH 找到 swiftc。
- DeepSeek Harness 0.1.0-rc.5 或兼容的开发者预览版。
Apple Vision 不存在于 Linux 和 Windows,因此本插件会在这些平台上明确失败。
安装
把插件从 GitHub 安装到需要 OCR 的 profile:
dsh plugin --profile web add github:leozou320-ai/dsh-macos-vision-ocr
安装后重启对应 profile。卸载命令:
dsh plugin --profile web remove dsh-macos-vision-ocr
使用
可以直接让智能体读取图片,也可以显式调用工具:
{
"file_path": "./scan.png",
"languages": ["zh-Hans", "en-US"]
}
结果包含图片规范路径、识别文字、实际语言列表和 truncated 截断标记。
配置
如需修改默认值,可在更后面的 Harness patch 层覆盖本插件行:
- id: dsh-macos-vision-ocr
config:
cacheDir: /absolute/path/to/cache
languages: [en-US]
maxOutputBytes: 2000000
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
| cacheDir | $DSH_HOME/cache/ocr | Swift 源码和已编译辅助程序的缓存目录。 |
| languages | zh-Hans、zh-Hant、en-US | 工具调用未指定语言时使用的默认值。 |
| maxOutputBytes | 1000000 | 单次 OCR 捕获的 stdout 最大字节数。 |
权限、隐私与安全
- OCR 在本机完成,插件本身不发起网络请求。
- 原生辅助程序运行前,图片路径会先通过 Harness 文件系统服务检查,仍受当前文件访问策略约束。
- 插件首次运行时通过 Harness 子进程服务调用一次 swiftc,之后执行缓存的原生辅助程序。
- 识别出的文字会成为工具结果,进入当前会话记录和模型上下文。不要识别你不愿发送给当前模型提供方的材料。
- 敏感环境安装第三方插件前应检查源码,并固定到具体 commit。
已知局限
- OCR 只识别文字,不理解对象、人脸或场景。
- 阅读顺序按几何位置近似,多栏和复杂版式可能不准确。
- 首次调用需要编译 Swift 辅助程序,延迟会更高。
- 手写识别效果取决于语言、图片质量和 macOS Vision 版本。
开发与验证
node --check host.mjs
node --test
npm pack --dry-run
本地安装测试:
dsh plugin --profile web add ./path/to/dsh-macos-vision-ocr
许可证
MIT预览分享卡片长什么样 ↓
分享 · DeepSeek Harness Hub
leozou320-ai/dsh-macos-vision-ocr
在本机从截图和扫描件中提取文字,无需联网
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