DeepSeek Harness 插件Manifest 有效

dsh-image-vision

DeepSeek Harness 多模态识图插件，支持模型能力自动判定、多供应商视觉路由与精细化图像分析工具。

视觉与图像UI 与效率开发者工具Skills 与工作流

3GitHub Stars0Fork 数更新于2026-09-04

安装

$ dsh plugin --profile web add https://github.com/xiaoyuink/dsh-image-vision/releases/latest/download/xiaoyuink-dsh-image-vision-latest.tgz

插件能力与用途

基于公开仓库快照由 AI 辅助整理，内容必须有源码依据；它不等同于兼容性验证或安全验证。

源码有据

dsh-image-vision 为 DeepSeek Harness 带来全面的图片识别与精读能力。插件可自动检测当前主模型是否具备原生视觉能力，若无则自动转调后台配置的视觉模型。支持在对话框中直接粘贴、拖拽或上传图片，并内置永久附件存储、生物医学等专业分析预设，以及涵盖识图、OCR、目标定位与裁剪放大的 4 件套工具链。

核心能力

自动检测模型识图能力并无缝路由至备用视觉供应商
提供四项精读工具：image_vision、image_vision_ocr、image_vision_ground 和 image_vision_crop
对话框原生支持图片拖拽、剪贴板粘贴与文件上传
内置病理组织、细胞实验、医学影像与科研统计图等专业提示词预设
可视化多供应商管理界面，支持模型发现、实测与余额查询
兼容 OpenAI、Anthropic、Qwen-Omni Realtime 与 OVHcloud 免费层等多类协议
内置 TIFF、SVG 及 Python 辅助的 AI/EPS 图像自动预处理转换

适用场景

让 DSH 中的纯文本模型也能直接解析和回答用户发送的图片与截图
生物医学研究者分析病理切片、Western blot 胶图与医学影像
从复杂图表和截图中逐字提取文本信息（OCR）
定位复合大图中的特定子区域并放大迭代精读

适合谁

希望在 DeepSeek Harness 中使用非视觉模型同时具备识图能力的用户
需要分析科研图表及医学切片的科研与临床工作者
需要目标定位、裁剪放大和 OCR 级联视觉工具流的开发者

文档中可确认的限制

AI 与 EPS 矢量格式转换依赖本地 Python 环境（PyMuPDF 及 Ghostscript）
单张图片默认受本地附件存储大小限制（默认 5MB，可配置调整）
非原生视觉调用依赖外部视觉 API 的连通性与额度配置

DSH 兼容性

DSH Plugin 针对具体版本记录的运行验证证据。没有结果只代表我们尚未测试，不代表不兼容。

尚未测试目前还没有发布运行兼容性测试结果。

安全信号

来自包元数据和源码检查的客观信号。这些信息用于辅助判断，不代表绝对安全保证。

依赖数量

package.json 声明了 2 个运行依赖、0 个开发依赖、8 个 Peer 依赖和 0 个可选依赖。

信息

已声明 DSH Bundle

package.json 中声明了 DSH Bundle 元数据。

信息

未声明许可证

GitHub 当前没有为该仓库报告 SPDX 许可证。

低

已获取 package.json

已获取仓库根目录 package.json，可用于 Registry 元数据检查。

信息

源码可用

本次 Registry 快照已获取公开 GitHub 源码元数据。

信息

来源与 Registry 记录

展示此条目的公开来源、Registry 分类与最近一次源码检查信息，并与运行验证结果明确分开。

源码仓库: xiaoyuink/dsh-image-vision
Registry 来源: GitHub · dsh-plugin topic
Registry 分类: Plugin
源码检查: a445f84 · 2026-10-08

本页面基于公开源码信息独立收录。DSH Plugin 与 DeepSeek 及插件作者均无隶属关系；安装前请始终以作者仓库中的最新说明为准。

仓库活跃度

GitHub Stars: 3GitHub stars
Fork 数: 0
未关闭 Issue: 0
最近提交: 2026-09-04
最近发布: 2026-09-04