ysr666/dsh-vision-router
ysr666/dsh-vision-router为纯文本 Agent 提供视觉能力:内置免 Key 视觉链 + 像素级视觉工具(看图问答、定位、裁剪、像素对比、取色、OCR、矢量化、抠图、截图);粘贴图片即可用。
为 DeepSeek Harness (dsh) 提供全局静默视觉增强:你继续在会话顶部直接选择真实主模型(如 deepseek-v4-flash),聊天框里拖入、粘贴、引用的图片会自动交给固定视觉模型,转成事实性文字观察后作为隐藏上下文交给主模型。界面始终显示你的原始图片——不新增"视觉回退"模型分组、不切换模型、不调用额外工具。
兼容当前 DSH STORE 版本窗口:0.1.2-alpha.3、0.1.2-alpha.4、0.1.2-alpha.5。MCP / ACP 的持久图片附件,以及 PTC Mode 转发的嵌套图片,都会沿用同一套视觉桥处理。插件启用时会保留图片能力声明;否则聊天框会在图片到达视觉桥之前直接提示“模型不支持图片输入”。
see_image(path)——笨重,而且主模型依然收不到聊天框附件。拖图/粘贴 ──► 聊天附件(UI 始终显示原图)
│
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agent/pre-step ──► 图片 + 当前问题 + 最近上下文
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│ 固定视觉模型(OpenAI 兼容 /chat/completions)
│ │ 事实性文字观察
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└──► model-only surface replacement ──► 主模型(纯文本)
agent/pre-step 检测本轮图片,把图片、最新用户问题和最近对话上下文发给配置的视觉模型。DSH 0.1.0-rc.7 会把 MCP、ACP 和 PTC 产生的图片保存为持久附件,再以核心 image 内容块交给后续链路。本插件会递归处理普通消息、tool-result 和多层嵌套 tool-result 中的图片,并保持图片与文字的原始顺序:
attachmentId 读取,不依赖临时文件路径;插件的图片能力声明是必要的入口兼容层。它不是说主模型真的具备视觉推理能力,而是允许图片先进入 DSH,再由视觉桥转成主模型可用的文字上下文。
2026-09-03 使用 Node.js 24.16.0 验证,每个版本均使用独立的一次性 DSH_HOME:
| DSH 版本 | 本地路径安装 | --dump-config | 带认证冷启动 | 卸载 |
|---|---|---|---|---|
0.1.2-alpha.3 | 通过 | 通过 | HTTP 200 | 通过 |
0.1.2-alpha.4 | 通过 | 通过 | HTTP 200 | 通过 |
0.1.2-alpha.5 | 通过 | 通过 | HTTP 200 | 通过 |
Profile 操作使用官方 CLI:plugin --profile web add -w <local-path> 和 remove -w dsh-vision-fallback。新版 DSH 会深冻结 llm/stream 请求,插件不再原地修改它;上下文压缩会复制请求并执行一次带重入保护的嵌套分发。
# npm 发布后(或本地检出目录)
dsh plugin --profile web add dsh-vision-fallback
# 或:dsh plugin --profile web add /path/to/dsh-vision-fallback
git clone https://github.com/1HelloMan1/dsh-vision-fallback.git
cd dsh-vision-fallback
pnpm install --config.minimumReleaseAge=0 # 预发布 peer 依赖可能需绕过发布年龄策略
pnpm test # node --test test/*.test.mjs
dsh plugin --profile web add "$PWD"
然后验证并重启:
dsh --profile web --dump-config # 应出现 "# == dsh-vision-fallback" 层
# 重启 `dsh web`(patch/bundle 层不支持热加载)
插件注册在 host 平面,headless / TUI 等其他 profile 同样兼容。
两种方式都实时生效(保存后无需重启):
打开 DSH Web 设置 → 视觉增强,只暴露这些项:
| 字段 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| 启用 | true | 总开关 |
| 视觉模型 | mimo-v2.5 | OpenAI 兼容 model |
| API 地址 | https://opencode.ai/zen/go/v1 | 插件自动拼 /chat/completions |
| 凭据引用 | OPENCODE_GO_API_KEY | 从 DSH 凭证系统解析(不写入环境变量) |
| 输出上限 / 超时 / 图片上限 | 1536 / 60000 / 15MB | 视觉请求限制;超过图片上限会失败 |
| 最近上下文 | includeRecentContext: true、contextMessages: 6、contextMaxChars: 6000 | 附带多少最近对话给视觉模型 |
| 提示词 | (中文详细分析) | 分析指令;用户问题自动追加 |
| 结果标注 | true | 观察前加 【视觉观察:<model>】 |
vision-fallback:
enabled: true
model: mimo-v2.5
baseURL: https://opencode.ai/zen/go/v1
apiKeyRef: OPENCODE_GO_API_KEY
maxTokens: 1536
timeoutMs: 60000
maxBytes: 15728640
includeRecentContext: true
contextMessages: 6
contextMaxChars: 6000
prompt: "请分析这张图片..."
tagResult: true
API key 通过 DSH 凭证系统(~/.dsh/.credentials.yaml)解析,process.env[apiKeyRef] 作为兜底——插件不会把 key 写入 shell 环境文件。
attributionHeaders()。开启 recordUsage 后,每次真实视觉调用(成功或失败)追加一行 JSON 到
<dshHome>/vision-fallback/usage.jsonl(可在设置页改 usageLogPath),供 usage-dashboard 统计。
字段:
| 字段 | 含义 |
|---|---|
ts | 调用发起时刻(毫秒时间戳) |
durationMs | 本次调用响应耗时(毫秒) |
kind | 固定 "vision" |
status | "ok" 成功 / "error" 失败 |
model | 视觉模型名 |
inputTokens / outputTokens | 输入 / 输出 token 数 |
cacheReadTokens | 命中缓存读取的 token 数 |
error | 失败时的错误信息(仅失败条目) |
imageName / mediaType / imageBytes | 图片文件名 / 媒体类型 / 字节数 |
imageIndex / imageTotal | 该图在本次请求中的第几张 / 总张数 |
复用已记忆的观察结果(observations.json)不会产生新条目——该文件统计的是真实外部视觉调用次数。
观察结果按图片在某次会话中的出现位置(会话 id + 消息 id)记录:
缓存上限 256 条(LRU 淘汰),失败结果不入缓存。
当前版本的“压缩”指上下文压缩时复用已经得到的视觉观察,不会重新识图;插件暂时不会对图片文件做缩放、转码或质量压缩。图片超过 maxBytes 时会直接报告失败,不会静默改变原图。后续如增加真正的图片压缩,会单独记录压缩前后字节数和媒体类型。
mimo-v2.5 · 端点:https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions · 凭据:OPENCODE_GO_API_KEY任何 OpenAI 兼容视觉端点都可用(智谱 GLM-4V-Flash、SiliconFlow Qwen-VL、vLLM、Ollama……),在设置页改 model、baseURL、apiKeyRef 即可。
OpenCode 社区的 opencode-see-image 把 filePath 和针对当前任务的 question 交给固定视觉模型,再把文字结果返回当前主模型。DSH 比 OpenCode 多了一层发送前的图片能力校验,因此这里同时覆盖该校验,并用 DSH 官方的 agent/pre-step 与 model-only surface replacement 保持界面静默。
pnpm test # node --test test/*.test.mjs
目录结构:
dsh-vision-fallback/
├── package.json # dsh.bundle + dsh.client 声明
├── cordis.patch.yml # 插入 vision-fallback 行
├── lib/index.js # host 插件(pre-step 桥、配置路由、控制器)
├── lib/client.js # Web 设置页("视觉增强")
└── test/ # 单元测试
MIT