让纯文本模型读懂你粘贴的图片内容
28/100
综合分
2
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/9/18 · 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 ximengxiaolan/dsh-vision-bridge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:需留意
是什么
dsh 原生插件 · vision
装得上吗
实装验证未通过(unknown),装前请到仓库确认最近更新与 issue
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 81 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。
⚠︎ 实装验证未通过(unknown · 2026/9/26) ——可能是验证环境差异,装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。
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。
读取剪贴板或密钥环境变量发起外部网络请求
查看扫描证据(共 2 处,展示前 2 条)
- 读取密钥环境变量lib/index.js:23
apiKey: Schema.string().default(process.env.VISION_API_KEY ?? ''), - 发起网络请求lib/index.js:89
const response = await fetch(`${base}/chat/completions`, {
扫描于 2026/11/3(1 天前) · 范围 入口闭包 + 全包扫描 · 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/cordis@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-attachment@deepseek-ai/schemastery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
- 图片自动描述
- 转文本供纯文本模型
Composer 附带的图片会由兼容 OpenAI 的视觉模型自动描述,再以文本形式交给纯文本模型(DeepSeek)。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-vision-bridge
让纯文本模型(DeepSeek V4 / V4-Flash)在对话里“看见”图片:在输入框直接粘贴图片并发送,插件自动调用一个 OpenAI 兼容的视觉模型(VLM)把图片识别成文字描述,再把描述喂给 DeepSeek 继续处理。
会话中图片照常显示;只有发给模型的内容变成文字。
原理
DSH 对纯文本模型会在提交时拒绝图片(MODEL_DOES_NOT_SUPPORT_IMAGES)。本插件打通两个官方扩展点:
1. 准入放行:给 ctx.llm.resolveModelInfo 打补丁,声明当前模型支持 image 输入,让图片附件能进入会话。
2. 发模型前转换:包装 llm.streamWithRegistration,每次请求发往模型前扫描所有消息中的图片块,调用配置的 VLM 生成文字描述,替换成:
[用户附上的图片已由视觉模型自动识别(qwen-vl-max)]
如果路由到的模型原生支持图片,则放行原图、不做转换。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-vision-bridge 让纯文本模型(DeepSeek V4 / V4-Flash)在对话里“看见”图片:在输入框直接粘贴图片并发送,插件自动调用一个 OpenAI 兼容的视觉模型(VLM)把图片识别成文字描述,再把描述喂给 DeepSeek 继续处理。 会话中图片照常显示;只有发给模型的内容变成文字。 原理 DSH 对纯文本模型会在提交时拒绝图片(MODEL_DOES_NOT_SUPPORT_IMAGES)。本插件打通两个官方扩展点: 1. 准入放行:给 ctx.llm.resolveModelInfo 打补丁,声明当前模型支持 image 输入,让图片附件能进入会话。 2. 发模型前转换:包装 llm.streamWithRegistration,每次请求发往模型前扫描所有消息中的图片块,调用配置的 VLM 生成文字描述,替换成: [用户附上的图片已由视觉模型自动识别(qwen-vl-max)] 如果路由到的模型原生支持图片,则放行原图、不做转换。 安装 前置:dsh CLI 与 pnpm dsh plugin --profile web add dsh-vision-bridge 或从 git 安装: dsh plugin --profile web add https://github.com//dsh-vision-bridge 安装后重启 profile(dsh web)。 配置 唯一需要的是一个 OpenAI 兼容多模态模型(/chat/completions + image_url),例如阿里云百炼 qwen-vl-max、智谱 GLM-4V 等。 环境变量: $env:VISION_API_KEY = "sk-..." $env:VISION_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" $env:VISION_MODEL = "qwen-vl-max" $env:VISION_LANG = "zh" # zh | en 或在 profile 的 cordis.patch.yml 中配置(优先于环境变量): - id: dsh-vision-bridge config: apiKey: 'sk-...' baseURL: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1' model: 'qwen-vl-max' lang: zh timeoutMs: 180000 enabled: true 使用 重启后直接在输入框粘贴图片并发送即可。DeepSeek 会基于视觉模型的描述继续处理。 说明 - 同一张图片(按 attachmentId)在同一进程内缓存描述,重复发送不重复计费。 - VLM 调用失败时降级为 [图片识别失败: 原因],对话不会中断。 - 子智能体会话(subagent)仍受 DSH 内核限制,不支持贴图。 License MIT
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ximengxiaolan/dsh-vision-bridge
让纯文本模型读懂你粘贴的图片内容
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