DeepSeek Harness 插件

dsh-tool-visual-primitives

DSH 视觉原语工具:参考 DeepSeek《Thinking with Visual Primitives》论文,将图片路由到外部视觉模型并返回带视觉基元的文本分析。纯文本循环,对话模型无需原生视觉能力即可'看见'图片。(英文原文)

跳到安装方式

来源信息

GitHub 仓库
InkshadeWoods/dsh-tool-visual-primitives
最近更新
2026年8月20日
分类
工具与能力
GitHub stars
1
载体类型
plugin
目录证据
上游声明已找到 dsh.bundle
证据路径
package.json#dsh.bundle
核对版本
0.1.0-rc.8
上游核对日期
2026-08-20

该证据由上游目录提供。本站没有安装、运行或安全审核这个插件。

安装

默认先复制一段 Prompt,让 Agent 读 GitHub 仓库和源码;需要自己装时再切到命令。

复制这段 Prompt,发给 DSH、Codex 或其他 Agent,让它先读 GitHub 仓库和源码。

请先不要安装或执行任何命令。阅读这个插件的 GitHub 仓库、README 和关键源码,然后用清楚、直接的方式回答以下问题,帮助我判断它是否适合我的需求:

1. 这个插件是什么,解决什么问题;
2. 适合哪些用户和典型使用场景;
3. 安装后如何使用,并给出一个最小使用示例;
4. 有哪些已知限制,以及隐私、安全、兼容性或维护风险;
5. 给出“推荐 / 有条件推荐 / 不推荐”的明确建议和理由。

请区分仓库明确说明、根据源码推断和未知信息。证据不足时请明确说明,不要猜测或照抄 README。

GitHub:https://github.com/InkshadeWoods/dsh-tool-visual-primitives
插件名:dsh-tool-visual-primitives
作者:InkshadeWoods

检查来源文件

安装前先看这个插件目录里的 README 和其他文件。

文件资源管理器3 个文件
README.md来源说明 · 只读预览

dsh-tool-visual-primitives

DeepSeek Harness(DSH) 的纯文本模型补充视觉能力。插件把图片交给外部视觉模型分析,再把带有空间定位信息的纯文本视觉证据交回原对话模型;因此,被增强的模型不需要原生图片输入能力。

核心思路参考 DeepSeek 的 Thinking with Visual Primitives:以归一化坐标和可引用对象,将图像理解转化为后续推理可使用、可检查的证据。

> 已发布至 npm。推荐使用下方的 DSH 官方一键安装命令;GitHub 源码挂载方式保留给开发与本地调试。

1.3.0 更新

  • 兼容新版 DSH 宿主(0.1.1-rc.8 及以上)的适配器接口。
  • 会话辅助调用(标题生成、上下文压缩)不再触发重复的视觉分析,降低配额消耗与偶发失败。
  • 相同图片与提示词的并发分析自动合并为一次上游请求。
  • 新增“诊断日志”设置项(默认关闭),可输出插件运行日志便于排查。
  • 连接测试改进:使用真实 token 预算,失败时错误信息包含上游返回摘要。
  • 安装命令更新为 dsh 直令形式(需已全局安装 DSH)。

1.2.0 更新

  • 重构设置页面的信息层级与连接流程:已完成配置时默认折叠,并在展开后提供完整编辑与“保存并测试连接”。
  • 改进视觉模型选择、模型目录读取、手动模型 ID、连接状态与错误反馈。
  • 优化多轮图片对话:无图片的后续轮次不再重复请求视觉模型;明确引用历史图片时可复用已缓存的视觉证据。
  • 为图片内容的接口协议不兼容增加清晰、通用的错误提示。

功能

  • 两个入口,共用同一条 vision_analyze 分析核心:显式工具调用与对话中的 [vision] 模型。
  • 自动识别 11 类视觉任务:描述、对象清单、多主体、计数、定位、空间关系、比较、路径、拓扑、UI、文档视觉。
  • 三档分析细节:briefstandard(默认)、verbose
  • 三种视觉原语策略:auto(默认)、onoff;原语使用 <ref><box><point>,坐标范围为 0–999
  • 仅为你选定的纯文本模型追加 [vision] 变体;原模型保留,不受影响。
  • 会话级视觉证据缓存:追问仅在已有证据覆盖新问题时复用,否则重新读图。
  • 原生设置页:安全密钥存储、连接测试、/models 搜索选择、手动模型 ID,以及按供应商折叠选择待增强模型。

工作方式

图片 + 用户问题
      │
      ▼
detectVisionMode() → shouldUsePrimitives() → buildVisionPrompt()
      │
      ▼
外部视觉模型(OpenAI 兼容 Chat Completions)
      │
      ▼
纯文本视觉证据(可含坐标化 primitives)
      │
      ▼
原始文本模型继续回答

ModeDetail 是正交控制:Mode 决定任务,Detail 决定信息密度。Primitives 决定是否强制结构化的空间证据。

前置条件

  • 已可运行的 DSH Web Profile
  • Node.js >= 20 与 pnpm。
  • 一个可访问的视觉模型服务。默认使用 OpenAI 兼容端点:

- POST <Base URL>/chat/completions - 可选模型目录:GET <Base URL>/models

视觉服务与被增强的文本模型可以来自不同供应商。

安装

npm 一键安装

在 PowerShell 或终端执行(以下 dsh 命令以已全局安装 DSH 为前提,即 npm install -g @deepseek-ai/dsh;未全局安装时,可将 dsh 替换为 npx @deepseek-ai/dsh):

dsh plugin --profile web add dsh-tool-visual-primitives@latest

该命令调用 DSH 官方插件管理器,在 web Profile 中执行包安装。安装成功后,DSH 会识别本插件包内的 dsh.bundle.patch 声明,自动将插件加入 dsh.profile.bundles,并在启动时应用包内的 cordis.patch.yml

该过程可重复执行,不会重复添加 bundle;它不会直接修改 Profile 自身的 cordis.patch.yml 或其他插件配置,因此可与 dsh-better-sidebar 等插件共存。

如使用的不是 web Profile,请将 --profile 改为对应的 Profile 名称:

dsh plugin --profile <你的 Profile 名称> add dsh-tool-visual-primitives@latest

安装后完整重启 DSH,并在“设置 → 视觉分析”中填写 API Key、Base URL 和视觉模型。

从 GitHub 源码本地挂载

这是当前已验证的安装方式。如使用其他目录,请同步调整 $source

$source = 'D:\DSH\dsh-tool-visual-primitives'
git clone https://github.com/InkshadeWoods/dsh-tool-visual-primitives.git $source

Set-Location $source
pnpm install
pnpm run build

dsh plugin --profile web add $source

DSH 官方 CLI 会自动将本地包加入 Profile 依赖,并基于包内的 dsh.bundle.patch 声明维护 dsh.profile.bundles;无需手动编辑 Profile 的 package.jsoncordis.patch.yml

完整重启 DSH:

dsh web

首次更新客户端界面时,请在浏览器按 Ctrl+Shift+R 强制刷新。

卸载

如需清除已保存的 API Key,请先在插件设置页点击“清除 API Key”。然后执行 DSH 官方卸载命令:

dsh plugin --profile web remove dsh-tool-visual-primitives

DSH 会移除包依赖,并自动从 dsh.profile.bundles 清除对应 bundle。完成后重启 DSH。

首次配置

打开 DSH 设置 → 视觉分析,按顺序完成:

1. 填写 API KeyBase URL 与视觉模型。 2. 点击 加载模型:插件从 <Base URL>/models 获取可搜索列表。 3. 若服务不提供模型目录,直接填写 自定义模型 ID。 4. 点击 测试连接。 5. 配置分析参数,并在“对话视觉模型”中勾选希望追加 [vision] 的纯文本模型。

已保存的 API Key 不会在重新打开页面时回显;填写新值会覆盖旧值,点击“清除 API Key”才会删除它。

API 与模型目录

项目行为
视觉请求POST <Base URL>/chat/completions,使用 Authorization: Bearer <API Key>
模型列表GET <Base URL>/models,使用 Accept: application/json 与同一 API Key
模型列表失败仍可直接填写自定义模型 ID,不影响视觉分析
小米 Mimo URL自动改用 api-key 请求头

分析参数

设置选项 / 默认值作用
视觉基元auto / on / off(默认 autoauto 根据 Mode 与 Detail 判断;on 强制坐标化证据;off 只要求纯文本证据。
分析细节brief / standard / verbose(默认 standard控制输出密度,不改变任务类型。
重试模式off / on / format-only(默认 off原语缺失时,on 重新读图;format-only 尽量保留结论,仅补齐格式。
最大图片大小10 MB本地、远程与对话附件均受上限约束。
超时180000 ms单次视觉模型请求的最长等待时间。
输出 Token 预算auto 或手动值(默认 autoauto 跟随 Detail:brief 1024、standard 2048、verbose 4096

11 种自动分析模式

Mode适合的问题证据重点
caption“这张图是什么?”整体摘要与关键对象
object_inventory“图里有哪些物体?”主要对象清单与位置
multi_subject“从左到右有哪些人?”主体编号、特征与位置
counting“有几个按钮?”候选对象、排除项与数量
grounding“红色按钮在哪里?”目标及候选位置
spatial_relation“A 在 B 的哪边?”上下左右、遮挡、包含等关系
comparison“比较这两个区域”比较维度与分别可见证据
path_tracing“路线怎么走?”起点、关键点、终点与不确定处
topology“迷宫是否可达?”连通性、阻断与结论
ui_analysis“这个界面怎么操作?”UI 元素、状态、位置与下一步建议
document_visual“解读这张图表/海报”标题、文本块、表格、阅读顺序

优先级最高的关键词决定 Mode;没有匹配时使用 caption。例如“这个界面有几个按钮?”会识别为 ui_analysis,再叠加所选 Detail。

使用方式

方式一:在对话中使用 [vision]

1. 在插件设置的“对话视觉模型”中勾选一个纯文本模型。 2. 重新打开对话模型列表,选择新增的 模型名 [vision]。 3. 上传、粘贴或拖入图片,并直接提出问题。

插件仅将图像块替换为视觉证据文本;最终回答仍由所选的原文本模型生成。

对于明确指向当前会话最近图片的追问,插件会检查缓存证据是否覆盖新的任务、细节与关注对象/位置。覆盖不足时会重新分析图片,而不是把不充分的旧答案当作事实。

方式二:显式调用 vision_analyze

工具接收且只接收一个图片来源:本地绝对路径或 HTTP(S) URL。

{
  "image_path": "D:/images/dashboard.png",
  "prompt": "统计界面上可点击的主要按钮,并标出它们的位置"
}
{
  "url": "https://example.com/chart.png",
  "prompt": "解读图表的趋势,并说明读不清的标签"
}

远程 URL 不允许指向 localhost、私有网络地址或携带用户名/密码;重定向会被拒绝,以降低服务器端请求伪造风险。

视觉证据格式

启用视觉原语时,外部视觉模型会被要求按如下标题返回:

[Mode]
[Visual Primitives]
[Observations]
[Relations]
[Uncertainty]
[Answer]

定位信息示例:

<ref>submit_button</ref><box>[[742, 861, 900, 930]]</box>
<point>[[125, 430], [210, 430], [300, 510]]</point>

所有坐标均为相对 0–999,不是原图像素。

已验证的端到端场景

测试素材和结果均保存在 [test/](test/)。

场景已验证结果
对话图片理解[vision] 模型成功读取 DSH 使用模式对比图,并向文本模型提供结构化图像说明。
截图驱动的 UI 复刻[vision] 模型理解 Bilibili 首页截图后,文本模型据此生成了一个独立的 Bilibili 风格 HTML 页面。

图片理解结果

![对话视觉入口成功读取图片](test/test-1-Read_Image_Information.png)

UI 复刻过程与结果

![对截图进行 UI 复刻的对话](test/test-2-Replicate_Image_UI.png)

![根据视觉证据生成的 HTML 页面](test/test-2-Replicate_UI_Display.png)

这些结果证明的是当前版本的端到端链路;生成效果仍取决于外部视觉模型、文本模型、提示词和图片质量。

开发

pnpm install
pnpm run build

pnpm run build 会生成客户端包 lib/client.js

  • 服务端入口为 index.mjs;修改后需要重启 DSH。
  • 修改客户端界面后,需要重新执行构建,并在浏览器中强制刷新页面。

许可证

[MIT](LICENSE)

致谢与参考