DeepSeek Harness 插件

dsh-local-ocr

A local OCR library and DeepSeek Harness plugin for macOS and Windows.(英文原文)

跳到安装方式

来源信息

GitHub 仓库
littlewrite/dsh-local-ocr
最近更新
2026年8月16日
分类
视觉与多模态
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/littlewrite/dsh-local-ocr
插件名:dsh-local-ocr
作者:littlewrite

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4 个文件
README.zh-CN.md来源说明 · 只读预览
README 语言

dsh-local-ocr

English | 简体中文

一个独立的本地 OCR library 和 DeepSeek Harness 工具插件,面向 macOS 和 Windows。它不会修改 deepseek-harness,不负责缓存,也不决定什么时候应该调用 OCR。

底层适配器使用开源的 @napi-rs/system-ocr,通过统一的 Node.js API 调用 macOS 系统 OCR 和 Windows Media OCR。其 native 实现参考了 win-ocr-rsmac-system-ocr

安装

要求:Node.js 20 或更高版本、pnpm,以及已经安装并可执行的 DeepSeek Harness dsh 命令。

直接从 GitHub 将插件安装到 Web profile:

npx -y github:littlewrite/dsh-local-ocr install

安装器会把 bundle 加入指定的 Harness profile。安装完成后重启 dsh web。指定其他 profile:

npx -y github:littlewrite/dsh-local-ocr install --profile web

卸载:

npx -y github:littlewrite/dsh-local-ocr uninstall --profile web

如果要进行本地开发,可以克隆仓库并安装依赖:

git clone https://github.com/littlewrite/dsh-local-ocr.git
cd dsh-local-ocr
pnpm install

当前 native 依赖支持 macOS 和 Windows。Linux 暂不属于本 MVP 的支持范围。

DeepSeek Harness 插件

bundle 会加载 dsh-plugin/index.js。它注册一个面向模型的工具 local_ocr_image,但不会在 Harness 启动时加载 native OCR addon;只有模型真正调用工具时才会加载。

然后从 Harness 仓库正常启动:

cd /path/to/deepseek-harness
pnpm dsh web

从源码 checkout 加载插件时,默认要求 Harness 仓库是当前工作目录。如果由其他 launcher 或打包后的 Harness 加载,可以设置 DSH_HARNESS_ROOT 指向 Harness 安装目录。

让 agent 使用绝对路径调用 OCR:

请调用 local_ocr_image 工具,不要调用 read_image。
读取:
/absolute/path/to/image.png

Library API

import { createOcrService } from './src/ocr.js'

const ocr = createOcrService()
const result = await ocr.recognize({
  path: '/tmp/image.png',
  languages: ['zh-cn', 'en-US'],
  mode: 'accurate',
  signal,
})

返回值只包含稳定字段:

{
  "text": "recognized text",
  "confidence": 0.8,
  "engine": "darwin-system-ocr",
  "durationMs": 12
}

图片中没有可识别文字时,返回空的 textconfidence: 0。如果需要保留 native 的无文字错误,可以设置 emptyWhenNoText: false

开发

pnpm test

测试使用 fake engine 注入,不要求当前机器具备 OCR runtime。native smoke test 需要分别在支持的操作系统上运行。