DeepSeek Harness Hub
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sfyyy/dsh-vision-bridge

DeepSeek Harnessspec-screened在 GitHub 查看 ↗
⚠ 装前注意

@dsh-extension/dsh-vision-bridge

基本兼容但装前注意:未发布到 npm registry,仅可从源码安装 · 最近上游提交 2026/8/17 · 已提供中文文档

为纯文本 DeepSeek Harness(DSH)会话提供按需视觉能力:图像变为标记,vision_describe 工具仅将图像 + 问题发送给兼容 OpenAI 的视觉模型

综合分
31
GitHub 分
31
用户评分
★ Stars
6
周下载量
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add sfyyy/dsh-vision-bridge
未发布到 npm registry,仅可从源码安装,改用 GitHub 源安装
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)
安装兼容性检查⚠ 装前注意

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-extension/dsh-vision-bridge(未发布到 npm,仅可源码安装)
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

未发布到 npm registry,仅可从源码安装

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/19 07:37:10

依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/schemastery@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-attachment@deepseek-ai/dsh-client-runtime@deepseek-ai/dsh-client-ui-primitives@deepseek-ai/dsh-client-ui-settings@deepseek-ai/dsh-client-ui-slots@deepseek-ai/dsh-credentials@deepseek-ai/dsh-host-webserver@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-settings
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README

@dsh-extension/dsh-vision-bridge

让 DSH 的纯文本 DeepSeek 会话获得按需多模态能力。

JavaScript
TypeScript
npm version
npm downloads
GitHub stars
License: MIT
DeepSeek Harness

English · npm

一个 DSH 插件:会话全程停留在文本模型上,只有当模型真正需要看图时——截图、上传的图片、流程图、图表——才通过 vision_describe 工具把「图片 + 问题」交给 OpenAI 兼容的视觉模型处理。

- 长上下文永远不会发给视觉模型 —— 30 万 token 的会话历史绝不发送,每次视觉调用只有「图 + 问题」,成本最低。
- 会话日志与界面保留原图 —— 只有模型输入被改写为文本标记。
- 自带视觉端点 —— 任何 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 服务(OpenAI、DeepSeek、Gemini 代理、本地 vLLM/One-API…)都可用。

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🎉 感谢 xiaoyaoapi 为本项目捐赠 API!xiaoyaoapi 是一个面向开发者的 OpenAI 兼容 AI API 聚合网关,基于 New API 构建,提供统一管理后台。它支持统一密钥管理、透明用量统计,并在单一端点下聚合多个主流大模型渠道——让开发者以更低成本、更便捷的方式接入领先的大模型服务,可直接作为本插件的视觉端点使用。

工作原理

用户/工具产生图片 ──► 图片保留在会话与界面中
│
▼ (模型输入层)
图片被改写为文本标记
(标记里带附件 id,并提示调用 vision_describe)
│
▼
文本模型调用 vision_describe(attachmentIds / paths, question)
│
▼
视觉模型(只收到 图 + 问题)→ 返回文本答案 → 作为工具结果回到会话

- agent/pre-step 钩子记录会话中出现过的所有图片附件(用户上传 + 工具产生的截图,包括嵌套在 tool-result 里的),建立附件索引,供 vision_describe 按 id 解析字节。
- 包装 session.deriveMessages():任何进入文本模型的请求都不含图片块(原生 DeepSeek 适配器会拒绝图片内容),图片被替换为文本标记;会话事件日志与界面展示保持原图不变。
- DSH 内置 llm-pi-ai 负责构造 OpenAI 多模态请求;插件只维护唯一的 vision-bridge provider 路由,不重复实现协议适配器。

图片准入

DSH Web 会在消息进入 agent 前根据当前 DeepSeek 模型执行图片能力检查。本插件保留 admission bypass,让图片先进入会话;随后标记改写保证文本模型请求中不含图片块。插件关闭或卸载后,原生准入检查恢复。

可通过 GET /_dsh/vision-bridge/settings 检查 value.admissionBypass 与依赖服务状态。

安装

从 npm registry 安装(非本地安装),一条命令即可:

如果你的终端里已经有 dsh 命令:
dsh plugin --profile web add @dsh-extension/dsh-vision-bridge

或者你一直使用 npx,可以写成:
npx @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 plugin --profile web add @dsh-extension/dsh-vision-bridge

--profile 指定你要启动的 profile(web 即浏览器 UI profile);如果你的 profile 名字不同,请相应调整或省略。

新增客户端 bundle 后需要重启一次 dsh web,让界面加载。

配置

在 DSH 设置 → Vision Bridge 中填写,或编辑 ~/.dsh/vision-bridge.json:

{
"enabled": true,
"baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
"apiKey": "sk-xxxx",
"apiKeyEnv": "",
"model": "gpt-5.6-terra"
}

- baseUrl 可以是 API 根地址、.../v1 基址或完整的 .../chat/completions 地址(插件会自动规范化)。
- apiKeyEnv 与 apiKey 二选一;直接填写的 key 会同步到 DSH credential store,并以 DSH_VISION_BRIDGE_API_KEY 引用。
- 插件在 DSH 的 llm-pi-ai.providers 中维护唯一的 vision-bridge 路由,不改动其它 provider。
- enabled: false 时整条链路关闭:不注册工具、不改写图片、不启用准入 bypass(恢复原生行为)。

优先级(高者生效): 设置页(含 schema 默认值)→ 环境变量 → 配置文件。

环境变量覆盖: DSH_VISION_BRIDGE_BASE_URL、DSH_VISION_BRIDGE_API_KEY、DSH_VISION_BRIDGE_API_KEY_ENV、DSH_VISION_BRIDGE_MODEL、DSH_VISION_BRIDGE_ENABLED。

vision_describe 工具

- 参数
- attachmentIds:当前会话中的图片附件 id(形如 sha256:...),可多张;
- paths:本地图片绝对路径(png/jpeg/webp/gif),可单独或与附件 id 混用,共 1–4 张;
- question:必填,针对图片的具体问题。
- 行为:解析图片 → 通过 vision-bridge 路由把「图片 + 问题」发给视觉模型 → 返回文本答案作为工具结果。
- 支持多图对比:把多张图放在同一条 user 消息里一起发送。
- 附件 id 只能来自当前会话(用户上传或工具产生);paths 走 DSH 的沙箱感知文件服务。

验证

npm test

测试覆盖:图片标记改写(含嵌套 tool-result)、附件 id/路径两种解析、事件日志附件索引、禁用时全链路关闭、纯文本会话不受影响。

开发

从本地源码目录安装:

dsh plugin inject /path/to/dsh-vision-bridge

搜索关键词

deepseek · deepseek-harness · dsh · plugin · vision · multimodal · vision-language-model · VLM · image understanding · screenshot · OCR · image analysis · OpenAI-compatible · text-only-llm · on-demand vision · LLM agent

协议

MIT

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