DeepSeek Harness 插件

dsh-rapid-ocr-ui

Dual-face (host + client) plugin: independent text-output ocr_image tool + tools/execute read_image capability dispatch + ctx.ocr seam, with a conversation.input.left OCR toggle button.(英文原文)

跳到安装方式

来源信息

GitHub 仓库
kid-tea/dsh-rapid-ocr-ui
最近更新
2026年8月16日
分类
工具与能力
GitHub stars
0
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/kid-tea/dsh-rapid-ocr-ui
插件名:dsh-rapid-ocr-ui
作者:kid-tea

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2 个文件
README.md来源说明 · 只读预览

dsh-rapid-ocr-ui

> 给 DeepSeek Harness 的纯文本 Agent 装上本地 OCR:图片粘贴/引用后, > 用 ocr_image 工具在本地提取文字并返回纯文本——不依赖视觉模型、不需要 API Key、 > 不发送任何图片到外部服务。

<p align="center"> <a href="https://awesome-dsh-plugin.com"><img src="https://awesome-dsh-plugin.com/badge.svg" alt="awesome · DSH plugin" /></a> <img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-2EA44F?style=flat-square" alt="License: MIT" /> <img src="https://img.shields.io/badge/Node.js-%3E%3D20-339933?style=flat-square&logo=nodedotjs&logoColor=white" alt="Node.js >=20" /> <img src="https://img.shields.io/badge/runtime-no%20API%20Key-8A2BE2?style=flat-square" alt="No API Key" /> </p>

这是什么

dsh-rapid-ocr-ui 是 DeepSeek Harness 的双面(Host + Client)插件,核心是 一个本地、纯文本输出的 OCR 工具

  • ocr_image(file_path) —— 把图片(PNG/JPEG/WebP/BMP/GIF)在本地跑 OCR,

返回 { path, text, provider }。对不支持图片输入的纯文本模型,它就是 read_image 的替代品:提取文字,而不是看图。

  • read_image 能力分发 —— 插件不改写任何模型。图片能力由当前路由的

模型决定:多模态模型照常走原生 read_image;纯文本路由会被引导去用 ocr_image,而不是收到一张它读不了的图。

  • systemPrompt 引导 —— 会话提示词里会告诉纯文本 Agent:「提取文字用

ocr_image」。

  • 聊天页 OCR 开关 —— 输入栏左侧有一个「OCR 模式」小按钮(会话级),

打开后按需对图片做 OCR,纯文本 Agent 也能「看」图片里的字。

  • ctx.ocr 可插拔 seam —— 后端支持 tesseract / rapidocr /

paddleocr-json / paddleocr-py,默认 none 是无害的空实现(不装引擎也能 启动)。

它解决什么:你的会话用的是不支持图片输入的模型(比如 DeepSeek 纯文本 路由)时,用户贴一张图,Agent 无法读图。这个插件让 Agent 用本地 OCR 把 图片里的文字变成纯文本继续工作——截图里的报错、文档截图、验证码、票据、 PPT 文字等,全部在本地完成,不出本机。

与「纯视觉方案」的关系

> [!NOTE] > 社区已有纯视觉方案(基于视觉模型的完整图像理解:看图问答、像素级定位、 > 裁剪、对比、取色、OCR 等)。如果你的需求是「让 Agent 真正看懂图」(描述、 > 定位元素、UI 还原),请优先使用纯视觉方案——它们对图片的理解是完整的。 > > 本插件定位是互补的轻量文字提取器: > > - 纯文本输出:只返回文字,不含图像推理,纯文本模型直接可用; > - 本地运行:tesseract 等引擎全在本机,图片不出本机、无外部依赖; > - 零成本:不需要视觉模型、不需要 API Key、不消耗视觉额度; > - 即装即用:装好 tesseract(或任一支持的引擎)即可,无需配置模型组。

一句话:要看懂图,用纯视觉方案;只需要图里的字,用 ocr_image

安装

# 源码仓库环境
cd deepseek-harness
pnpm dsh plugin --profile web add dsh-rapid-ocr-ui

# 或 npx
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-rapid-ocr-ui

安装后重启 Web 进程。插件自带 bundle patch,自动完成插件行挂载。

准备 OCR 引擎

默认 provider: none 是空实现(可启动但不出文字)。要真正 OCR,装一个引擎 并在 cordis.patch.yml 里配置,例如 Tesseract:

- id: rapid-ocr
  config:
    provider: tesseract
    ocrPath: "C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe"
    modelPath: "D:\\path\\to\\tessdata"
    language: ch

支持的 provider:tesseract / rapidocr / paddleocr-json / paddleocr-pylanguage 例如 chench,en

使用

1. 重启后,纯文本会话里贴一张图; 2. Agent 的提示词已被告知:提取文字用 ocr_image(file_path); 3. 也可以手动打开输入栏左侧的「OCR 模式」开关,按需对图做 OCR。

配置项

字段默认值含义
enabledtrue总开关;false 时插件什么都不注册
providernoneOCR 后端:none / tesseract / rapidocr / paddleocr-json / paddleocr-py
ocrPath引擎可执行文件/脚本路径(provider 相关)
modelPath模型/语言数据目录(provider 相关)
languagechOCR 语言,如 ch / en / ch,en
maxImageBytes20000000单图送入 OCR 的字节上限
timeoutMs60000OCR 调用超时
scopeagent工具注册平面:agent(推荐)或 global
fallbackOnlytrue图片能力路由始终优先原生 read_image
autoOcrImagesfalse打开 OCR 模式后是否自动 OCR 新附件
injectOcrTextfalse是否自动把 OCR 文本插入草稿
promptSectionOrder118「图片 → 用 ocr_image」提示词段顺序

设计要点

  • 绝不 shadow read_imageocr_image 是独立文本工具;多模态行为零改动。
  • 能力在调用时判定:根据当前路由的 provider/model 实时解析图片能力,

模型中途切换也不会留下过期判断。

  • 结构化错误:OCR 失败返回 isError 结果(路径不存在、超大图、引擎失败

等),对话轮次不会中断。

  • 懒注册路由:Client 先于 Host webserver 就绪时,HTTP 路由会等载体出现后

再注册。

许可

MIT