dsh-vision

dsh-vision 是 DeepSeek Harness 的视觉辅助插件：接入任意 OpenAI 兼容的多模态模型（如 Qwen-VL、GLM-4V），为无图像理解能力的主模型（如 DeepSeek）提供视觉能力。

核心机制是视觉工作记忆（Visual Working Memory）：图片先被视觉模型转换为编号元素清单并缓存，主模型以编号引用元素、按需定向放大检查，全程不接触坐标细节。用户上传图片或提供文件路径，插件负责将图像转换为主模型可推理的结构化信息。

特性

• 编号元素标注 —— 将图片转换为编号元素清单（ID、文字标签、像素坐标），基于 Set-of-Mark 范式；主模型以 element 7 精确引用，替代模糊描述
• 视觉工作记忆 —— 编号清单按文件身份缓存（文件变更即失效），vision_zoom ref "7" 直接解析坐标，无需重复标注
• 由粗到细的区域检查 —— 区域裁剪后单独上传，小字号文本与图标在原始分辨率下识别；支持 2-8 倍最近邻放大
• 长图自动分片转写 —— 超长页面按固定高度重叠切片、逐条转写、精确行合并，解决整图压缩导致的文本丢失
• 按任务路由模型 —— map/read/zoom 任务可分别指定模型（如转写使用免费模型，标注使用高性能模型），兼顾质量与成本
• 统一坐标体系 —— 内部采用 0-1000 归一化坐标（OS-Atlas 约定），模型差异在适配层消化，预留多模型适配器接口
• 零运行时依赖 —— 纯 TypeScript 实现（内置 PNG 编解码器），无需 Python 环境或外部检测模型

快速开始

1. 安装

dsh plugin --profile <profile> add dsh-vision
# 或本地目录（开发）
dsh plugin --profile <profile> add link:/path/to/dsh-vision

2. 配置视觉模型

准备一个 OpenAI 兼容的多模态端点（DeepSeek 官方 API 不支持图像输入，需独立视觉模型）：

$env:VISION_API_KEY  = "sk-..."
$env:VISION_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"  # 阿里云百炼
$env:VISION_MODEL    = "qwen-vl-max-latest"

3. 使用

重启 dsh（dsh web 或 dsh --profile cc-tui），在对话中上传图片或提供文件路径，自然提问即可：

看看这张图里有什么                  [附件: 报错截图.png]
登录按钮是可用还是置灰的？          [附件: 同一张截图]
把这张长截图里的聊天记录逐字提取出来
这两张设计稿有什么区别              [附件 x2]

标注、定位、放大检查等中间步骤由插件工具自动完成，无需显式指令。

工作原理

  用户提供的图片
        │
        ▼
┌────────────────┐    ┌───────────────────────────────────────────┐
│ 元素标注        │    │              视觉工作记忆                  │
│ vision_map     │───►│  "7 号元素" = [x1:812, y1:341, x2:902, …] │
└────────────────┘    └──────────────┬────────────────────────────┘
                                     │ 按 ID 解析
                                     ▼
                          ┌────────────────────┐
                          │ 区域检查            │
                          │ vision_zoom        │
                          └────────────────────┘
                          裁剪区域单独上传，读取小字与状态

┌────────────────┐
│ 图像阅读        │   整图问答 / 逐字转写（长图自动分片合并）
│ vision_read    │
└────────────────┘

1. 标注（vision_map）：视觉模型识别图像中的可交互与信息性元素，插件按阅读顺序分配连续 ID，存入视觉工作记忆
2. 引用：主模型以编号引用元素，工具将编号解析为像素坐标
3. 放大（vision_zoom）：目标区域本地裁剪（可选放大）后单独上传，在小区域内达到原始分辨率识别效果
4. 阅读（vision_read）：整图问答与逐字文字提取；超长图片自动分片，逐条转写后按精确行匹配合并

工具参考

| 工具 | 主要参数 | 说明 | |---|---|---| | vision_map | image*, focus, region, maxItems | 生成编号元素清单并写入视觉工作记忆；focus 按种类过滤（如 "buttons"），region 限定标注范围（坐标映射回原图） | | vision_read | images*, mode* (ask/transcribe), question | ask 模式回答针对性问题（多图单次调用对比）；transcribe 模式逐字提取全部可见文本，长图自动分片合并 | | vision_zoom | image*, question*, ref/region（二选一）, scale | 定向检查单个元素；ref 引用标注结果（如 "7" 或 "7@imageId"），region 指定原始像素盒；scale 2-8 倍最近邻放大 |

* 为必填参数。

随包注册的 visual-memory 技能提供工作流指导：标注优先、按编号引用、充分性规则（信息不足时要求定向检查而非推测）、禁止编造视觉细节。

配置参考

环境变量

| 变量 | 必填 | 说明 | |---|---|---| | VISION_API_KEY | ✅ | 视觉模型 API Key | | VISION_BASE_URL | ✅ | OpenAI 兼容端点（百炼、智谱、SiliconFlow、OpenRouter 等） | | VISION_MODEL | ✅ | 主视觉模型 | | VISION_MODEL_MAP | | vision_map 任务专用模型（空则使用主模型） | | VISION_MODEL_READ | | vision_read 任务专用模型 | | VISION_MODEL_ZOOM | | vision_zoom 任务专用模型 | | VISION_LANG | | 视觉输出语言：zh / en（默认 zh） |

profile 配置（优先级高于环境变量）

编辑 ~/.dsh/profiles/<profile>/cordis.patch.yml：

- id: dsh-vision
  config:
    apiKey: 'sk-...'
    baseURL: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
    model: 'qwen-vl-max-latest'
    lang: zh
    timeoutMs: 180000   # 单次请求超时
    maxEdge: 2048       # 上传长边像素上限，超出自动均值池降采样

修改后重启生效。配置缺失时工具返回明确错误提示，不会静默失败。

设计决策

• 模型不得推测：提示词要求视觉模型在细节不可读时声明需要放大的区域（INSPECT 提示），而非给出未经证实的答案；技能同时约束主模型不得引用未经工具确认的视觉细节
• 编号由插件分配：视觉模型仅返回元素与边界框，编号由插件按阅读顺序分配，保证 ID 连续、稳定、可引用
• 坐标归一化：内部统一 0-1000 归一化坐标与视图变换，预处理（降采样、区域裁剪、分片）对模型与主模型双方透明
• 结构化输出约束：JSON 输出不设置 max_tokens（避免截断），grounding 与转写任务使用 temperature 0，响应做宽容解析（围栏代码、键别名、正则回退）与后处理（边界裁剪、IoU 去重、阅读顺序排序）
• 确定性操作优先：区域裁剪等像素操作在本地完成，不产生 API 成本

设计参考

设计决策基于已发表研究：编号标注（Set-of-Mark）、由粗到细检索（V*/SEAL）、声明验证（Woodpecker）、长图分片（Monkey / LLaVA-UHD）、归一化坐标（OS-Atlas）。论文列表与工程实践来源见 REFERENCES.md。本插件为独立的 TypeScript 实现，未复用任何现有项目的代码或提示词。非佬，拿ai做的玩具，凑个热闹。

License

MIT