DeepSeek Harness 插件Manifest 有效

dsh-plugin-vision

一个 DeepSeek Harness 视觉工具，可将图片转换为纯文本 OCR、ASCII 布局图和视觉模型描述。

视觉与图像UI 与效率开发者工具

源码

安装

等待 GitHub 同步

仓库智能解读

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

这是一个可安装的 DSH profile bundle，会注册 `see` 图像分析工具。它结合带坐标的 macOS Vision OCR、基于 Python/PIL 的 ASCII 布局输出，以及通过 OpenAI 兼容网关生成的结构化视觉描述，使纯文本路由模型也能分析图片。

核心能力

在 DeepSeek Harness 中注册 `see` 工具。
输出带归一化边界框坐标的离线 OCR 文本。
生成灰度 ASCII 布局图，用于基于文本的版面检查。
通过 OpenAI 兼容视觉模型网关请求结构化语义描述。
支持配置默认与兜底模型、网关地址、图像预处理、输出限制和超时。
可从 DSH credentials 服务或配置的 YAML 凭据文件读取密钥。
提供可实时选择默认视觉模型的设置命名空间。

适用场景

让纯文本 DSH 模型无需使用 `read_image` 即可检查图片文件。
在 macOS 上提取图片中的中英文文本及其位置。
通过 ASCII 表示检查 UI 布局或图表。
生成图片的结构化文本、布局、UI、风格和备注描述。
在 DSH web profile 或其他兼容 Cordis composition 中分析图片。

适合谁

运行 web profile 或兼容 composition 的 DeepSeek Harness 用户。
需要以文本形式获得图像分析结果的纯文本模型用户。
为 DSH agent 和 preset 构建图像分析工具的开发者。

文档中可确认的限制

OCR 需要 macOS 和 Vision 框架。
ASCII、预处理及 VLM 相关路径需要 `python3` 和 PIL。
V1 不提供截图捕获模式。
视觉描述通道依赖 OpenAI 兼容网关及已配置的凭据。
Swift OCR 首次使用需要编译；README 估计约为 1–2 秒。
各通道可独立失败，并返回通道级错误，而非使整个分析失败。

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 6 个运行依赖、2 个开发依赖、0 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

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

已声明许可证

GitHub 报告该仓库许可证为 MIT。

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

展示此条目的可追溯源码与 Registry 元数据，并与运行验证结果明确分开。

源码仓库: qizhen2021/dsh-plugin-vision
Registry 数据源: 公开 GitHub 仓库
源码快照: 1865251d3478
项目类型: plugin
AI 整理: gpt-5.6-terra · 2026-08-14
Prompt 版本: dsh-plugin-enrichment-v3

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: 0
Fork 数: 0
未关闭 Issue: 0
最近提交: 2026-08-14
最近发布: —