@qizhen2021/dsh-plugin-vision

给纯文本模型一双"眼睛"。注册一个 see 工具：对任意图片输出纯文本的三通道分析——

| 通道 | 实现 | 输出 | |---|---|---| | OCR（离线） | macOS Vision（swift，自动语言检测，中文/英文逐字） | x y w h\|text，坐标为归一化百分比 ×100，y 原点在左下，已按行排序 | | ASCII 布局图 | PIL 灰度（python3），88 列，' .:-=+*#%@' 梯度（' ' 最暗 → '@' 最亮） | 单色字符画，纯文本模型可直接"看"布局 | | 语义描述 | mimo-v2.5（默认）经 opencode-go 网关（https://opencode.ai/zen/go/v1），Node openai SDK | TEXT/LAYOUT/UI/STYLE/NOTES 结构化报告，OCR ground truth 注入保证字符串逐字准确 |

与 read_image 的本质区别：read_image 要求路由模型声明 image 输入，纯文本模型直接被拒；see 的结果是纯文本，任何模型（包括 deepseek-v4-flash 这类纯文本模型）都能调用。

安装（profile bundle 方式）

> 查证结论：GUI 的插件清单页（@deepseek-ai/dsh-client-ui-settings-plugin-inventory / dsh-host-plugin-inventory）是只读投影，不支持本地插件安装（"No provenance or mutation"）。因此按任务书 §8.1 采用备选：profile bundles。改动在下一次 dsh web 重启时生效。

仓库已提交构建产物 lib/（含资源文件），依赖（@deepseek-ai/dsh-tools 等）均在 npm 公开注册表，无需本地编译即可部署。三种方式任选：

方式 A：npm 安装（推荐，最省事）

cd ~/.dsh/profiles/web && pnpm add @qizhen2021/dsh-plugin-vision

然后在 ~/.dsh/profiles/web/package.json 的 dsh.profile.bundles 数组追加一行：

{
  "dsh": {
    "profile": {
      "bundles": [
        "@deepseek-ai/dsh-base",
        "@deepseek-ai/dsh-web-app",
        "@qizhen2021/dsh-plugin-vision"   // ← 追加这一行
      ]
    }
  }
}

重启 dsh web 后，see 出现在所有会话的工具列表。

方式 B：git 依赖（不装 npm 包，直接跟仓库）

{
  "dependencies": {
    "@qizhen2021/dsh-plugin-vision": "github:qizhen2021/dsh-plugin-vision"
  },
  "dsh": {
    "profile": {
      "bundles": [
        "@deepseek-ai/dsh-base",
        "@deepseek-ai/dsh-web-app",
        "@qizhen2021/dsh-plugin-vision"   // ← 追加这一行
      ]
    }
  }
}

然后 cd ~/.dsh/profiles/web && pnpm install，重启 dsh web。

方式 C：clone + file: 软链（方便本地改配置/二次开发）

git clone https://github.com/qizhen2021/dsh-plugin-vision
cp ~/.dsh/profiles/web/package.json ~/.dsh/profiles/web/package.json.bak-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)
ln -sfn "$(pwd)/dsh-plugin-vision" ~/.dsh/profiles/web/vendor/dsh-plugin-vision
# 在 ~/.dsh/profiles/web/package.json 里：
#   dependencies 加  "@qizhen2021/dsh-plugin-vision": "file:vendor/dsh-plugin-vision"
#   dsh.profile.bundles 追加 "@qizhen2021/dsh-plugin-vision"
cd ~/.dsh/profiles/web && pnpm install   # 重启 dsh web 生效

方式 D：其他 DSH 组合（非 web profile）

包根只导出 Cordis 插件契约（name / inject / Config / apply），可像 @deepseek-ai/dsh-tool-fs 一样挂进任意 composition / agent preset：inject: ["tools", "fs", "systemPrompt"]，加载器会按 Config schema 注入配置。

默认配置零改动即可用；覆盖默认值（如换默认视觉模型）时用 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml：

- id: dsh-plugin-vision
  config:
    defaultModel: qwen3.6-plus

配置（全部可选）

密钥读取双层策略：优先 ctx.credentials 服务（热重载、0600 权限约束）；服务未挂载时回退到 credentialPath 的 YAML 直读（yaml 包）。密钥不进代码、不进日志、不进 schema、不进 presentationMeta。

GUI 配置（设置 → 通用 → 视觉模型）

v0.2.0 起插件在 ctx.settings 注册命名空间 dsh-plugin-vision（schema：defaultModel，applies: 'live'）：

• GUI：设置 → 通用页出现「视觉模型」下拉行（由轻量设置桥渲染，本机 loopback 可用），选择立即生效并持久化；
• 持久层：用户选择写入 settings 存储（~/.dsh/settings.yaml 的 dsh-plugin-vision 段），跨重启保留；也可手工编辑该文件；
• 优先级：settings 用户层 > composition base（loader 配置，如 cordis.patch.yml 的 defaultModel）> schema 默认（mimo-v2.5）；
• 运行时：Host 端 watch 设置变更，工具无需重启即用新默认值；单次调用仍可用 see 的 model 参数覆盖。

工具

see

• 参数（snake_case）：file_path（必填，经 ctx.fs.resolve 相对会话 cwd 解析，透传 exec.signal）、ocr?/ascii?/vlm?（默认均 true）、model?（默认 defaultModel）。
• canonical value：{ path, image: {width,height}, channels: { ocr: {enabled,ok,error,items[]}, ascii: {enabled,ok,error,art}, vlm: {enabled,ok,error,model,text} } }，additionalProperties: false，全字段 required。
• 单通道失败不整体失败：该通道 ok:false + error（≤300 字符，可读；Python traceback 折叠为最后一行异常）。
• 整体错误（isError）：文件缺失/非普通文件沿用 FsError（{name:"FsError", code:"FS_NOT_FOUND"/"FS_NOT_REGULAR_FILE"}）；非图片/魔数不符/参数非法抛 VisionError extends HarnessError（{name:"VisionError", code:"NOT_AN_IMAGE"/"INVALID_ARGS"}）。
• render：markdown 报告（# 视觉分析 / ## OCR / ## ASCII 布局图 / ## 语义描述）；presentationMeta：可回放摘要（path + 各通道 ok 摘要，无密钥）。
• isConcurrencySafe: () => true（只读工具，子进程互相隔离）；timeoutMs: 240000（协作式总预算，所有子进程透传 exec.signal，abort 即杀子进程）。

系统提示

Use the see tool — not read_image — to analyze images when the routed model is text-only: it returns OCR text with positions, ASCII layout, and a vision-model description. Call it with the image file_path.

已验证的环境事实（写死进实现）

• 网关 https://opencode.ai/zen/go/v1（OpenAI 兼容 /chat/completions）；Python 直连被 Cloudflare 指纹拦截（HTTP 403, error 1010），只走 Node openai SDK。
• v1 只用 openai-completions 协议模型：mimo-v2.5 / qwen3.6-plus / kimi-k3。
• kimi 系列可能只回 reasoning_content，content 为空时回退取值；仍空视为该模型失败，继续兜底链；全失败 → vlm.ok:false + 聚合错误（每条 ≤120 字符）。
• OCR ground truth 注入 VLM prompt（[OCR ground truth — trust it for exact strings]），实测是中文/数字逐字准确的关键。
• 大图先经 prep.py 缩到最长边 ≤1600、JPEG q88，防网关/内存问题。

验收

bash test/verify.sh 生成 /tmp/ui_cn.png、/tmp/chart.png、/tmp/vision_test.png，跑 74 项通道/工具级断言（含真实网关 VLM 调用、取消/超时/并发、>8MB 大图、密钥扫描、孤儿进程扫描），逐项记录到 test/acceptance.log。需要真实模型调用的两项（工具列表可见性、同会话并发 see）由执行代理在会话内实测并记录于 ACCEPTANCE.md。

与任务书 §8.2 的两处已知偏差（实测记录）： 1. OCR 对图表左下角单个 Q1 标签偶发漏识（Vision 固有盲点，多种配置实测均如此）——VLM 通道从图像直接读出 Q1-Q4 与全部数值，工具级读数完整；详见 ACCEPTANCE.md。 2. ocr.swift 由固定 ["zh-Hans","en-US"] 改为 automaticallyDetectsLanguage = true：混排文档的逐字精度实测更优（如 Total: $99.50 的 ASCII 冒号在固定语言表下被读成全角 ：），中文 11 项逐字不变。

已知限制

• 无截图模式：screencapture 无屏幕录制权限（"could not create image from display"），v1 不做。
• OCR 仅 macOS（Vision 框架）；ASCII/prep/VLM 跨平台（python3 + PIL）。
• swift 首调含编译约 1–2 秒（超时 90s 已留足）；v1 不做预编译缓存。
• 通道超时与取消依赖子进程协同；网关 HTTP 请求经 AbortSignal 中断。

包结构

src/index.ts        # { name, inject, Config, apply }（对齐 dsh-tool-fs）
src/see.ts          # defineTool：schema / render / presentationMeta / execute 编排
src/ocr.ts          # swift Vision OCR 子进程封装
src/ascii.ts        # python3 ASCII 布局图封装
src/dims.ts         # sips → PIL 图像尺寸/可解码性探针
src/vlm.ts          # openai SDK 调用 + 兜底链 + ground-truth 注入
src/credentials.ts  # credentials 服务 → YAML 回退（只读、不打印）
src/run-script.ts   # 共享子进程运行器（signal + 超时 SIGTERM→SIGKILL）
src/resources/      # ocr.swift / ascii.py / prep.py / dims.py（import.meta.url 定位）
test/               # gen_test_images.py / unit.mjs（74 断言）/ verify.sh
dyn/vlm.mjs         # 仅限会话内动态插件验证桥（不随 npm 包发布）