DeepSeek Harness 插件

visual-review

在 DSH Web 聊天界面内联渲染粘贴/上传的图片,并让纯文本模型“看见”图片:visual_review 工具优先调用任意 OpenAI 兼容多模态 API,未配置时回退本机 Qwen3-VL。

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来源信息

GitHub 仓库
wang-bool/visual-review
最近更新
2026年8月18日
分类
视觉与多模态
GitHub stars
2

安装

默认先复制一段 Prompt,让 Agent 读页面和仓库;需要自己装时再切到命令。

复制这段 Prompt,发给 DSH、Codex 或其他 Agent,让它先读页面和仓库。

请先不要安装。阅读这个 DeepSeek Harness 插件,说明它解决什么问题、会访问哪些文件、网络或密钥,以及如何安装和卸载。

插件页面:https://deepseekplugins.org/zh/plugins/wang-bool/visual-review
GitHub:https://github.com/wang-bool/visual-review
插件名:visual-review
作者:wang-bool
安装命令:dsh plugin --profile web add visual-review

确认前不要执行安装命令。

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

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visual-review

![License: MIT](LICENSE) ![npm version](https://www.npmjs.com/package/visual-review) ![Awesome DSH Plugin](https://github.com/awesome-dsh-plugin/awesome-dsh-plugin)

DeepSeek Harness(DSH)Web 界面打造的双面插件:让聊天界面直接显示图片,并让模型解读图片

  • 图片显示:用户粘贴 / 上传的图片(PNG / JPEG / WebP / GIF)会直接渲染在对话气泡里。
  • 视觉解读visual_review 工具调用视觉多模态模型,返回图片的中文文字描述(文字、物体、人物、场景、图表等)。
  • 双引擎:云端优先(任意 OpenAI 兼容的多模态 chat/completions API,零本地依赖);未配置时自动回退本机 Qwen3-VL-8B(数据不出本机)。
  • 无需更换模型:插件在发送路径上把「图片块」转换成「带附件 ID 的文本注解」,任何本身看不到图片的文本模型都能配合工作。

---

目录

  • [功能特性](#功能特性)
  • [架构与工作原理](#架构与工作原理)
  • [目录结构](#目录结构)
  • [环境要求](#环境要求)
  • [安装](#安装)
  • [配置](#配置)
  • [使用](#使用)
  • [安全说明](#安全说明)
  • [开发与测试](#开发与测试)
  • [常见问题(FAQ)](#常见问题faq)
  • [License](#license)

功能特性

能力说明
聊天界面渲染图片客户端插件注入 conversation.chat.node 渲染槽,把图片块渲染为 <img>(经 /vr-image 路由取字节)
模型“看见”图片/api/session.prompt 拦截 + agent/pre-step 兜底:图片块 → 注解文本,附带附件 ID,提示模型调用工具
图片解读工具visual_review:传 attachment_id(会话图片)或 image_path(本地文件)即可分析
云端引擎OpenAI 兼容 chat/completions,图片以 data: URL 内联发送,支持 content / reasoning_content 返回
本机引擎内置 JSON-lines worker,加载本地 Qwen3-VL-8B 推理,图片与结果均不出本机
配置工具visual_review_config:查看 / 更新云端 url / api_key / model,一键切换引擎

架构与工作原理

┌──────────────────────────── DSH Web 前端 ────────────────────────────┐
│  聊天界面(React)                                                    │
│    └─ visual-review 客户端插件(lib/client.js)                        │
│         注入 conversation.chat.node 渲染槽                             │
│         └─ 图片块 → <img src="/vr-image/sha256:xxx">                  │
└───────────────┬─────────────────────────────────────────┬────────────┘
                │ ① /api/session.prompt(图片块→注解)      │ ② /vr-image 取图片字节
┌───────────────▼─────────────────────────────────────────▼────────────┐
│                        DSH Host(插件 Host 端 lib/index.js)          │
│  • /api/session.prompt 拦截路由:把 image 块存为附件,替换为注解文本    │
│  • agent/pre-step 兜底(幂等):模型侧消息里的 image 块 → 注解          │
│  • /vr-image 路由:仅回环地址可访问,从附件存储读取图片字节             │
│  • visual_review 工具:云端优先 → 本机回退                             │
│        ├─ 云端:node 内联脚本 → OpenAI 兼容 chat/completions           │
│        └─ 本机:spawn Python worker(server/visual_review_server.py)  │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

三个关键机制:

1. 发送拦截(图片 → 注解)。客户端发送 session.prompt 时,插件拦截请求,把内容中的 image 块交给附件服务保存,得到附件 ID(形如 sha256:xxx),再替换成一段文本注解:

`` [用户上传了图片附件(image/png,640x360px)。你无法直接查看图片, 请调用 visual_review 工具并传入 attachment_id="sha256:xxx" 获取图片的视觉解析。] ``

agent/pre-step 钩子对模型侧消息做同样的转换,作为兜底且幂等。于是文本模型也能“看见”图片——它只需按注解调用工具。

2. /vr-image 路由(字节 → 渲染)。客户端渲染槽把注解里的附件 ID 提取出来,渲染为 <img src="/vr-image/<id>">;Host 端从附件存储读回图片字节返回。该路由仅接受回环地址(127.0.0.1 / ::1)的请求。

3. visual_review 工具(图片 → 描述)。模型拿到附件 ID 后调用工具:优先读取 $DSH_HOME/visual_review.config.json 走云端;未配置云端则启动/复用本机 Python worker,把图片以 base64 经 stdin 发送,worker 返回生成文本。

本机 worker 通信协议(JSON-lines,每行一个 JSON 对象):

请求  → {"id":1, "kind":"describe", "image_b64":"...", "prompt":"...", "max_new_tokens":256}
响应  → {"id":1, "ok":true, "text":"图片中有一只橘猫……"}
就绪  → {"event":"ready"}   (模型在后台线程加载,describe 请求会等待该事件)

目录结构

visual-review/
├── lib/
│   ├── index.js                  # Host 端插件:工具、路由、发送拦截、worker 管理
│   └── client.js                 # 客户端插件:聊天界面图片渲染
├── server/
│   └── visual_review_server.py   # 本机推理 worker(Qwen3-VL-8B,JSON-lines 协议)
├── config/
│   └── visual_review.config.example.json  # 云端配置模板(含 API Key 占位符)
├── install/
│   ├── install.sh                # 一键安装到 DSH profile
│   └── cordis.patch.yml.example  # 手动安装时追加到 cordis.patch.yml 的片段
├── examples/
│   └── test_image.png            # 测试图片
├── assets/
│   ├── qr-official-account.jpg   # 公众号二维码
│   └── qr-group.png              # 交流群二维码
├── cordis.patch.yml              # dsh.bundle 安装补丁层(`dsh plugin add` 用)
├── package.json                  # 插件清单(exports host/client 双入口 + dsh.bundle manifest)
├── README.md / README.en.md      # 中文 / English 文档
├── LICENSE                       # MIT
└── .gitignore

环境要求

  • DSH(DeepSeek Harness)Web profile(~/.dsh/profiles/web),Node.js ≥ 18(需要全局 fetch)。
  • 视觉引擎二选一

- 云端模式(推荐,最简单):任意 OpenAI 兼容的多模态 chat/completions API(如 SiliconFlow、OpenAI、DeepSeek、本地 vLLM 等)。 - 本机模式:Python 3.10+,torchtransformers(≥ 4.57,支持 Qwen3-VL)、Pillow,以及本地模型文件 Qwen3-VL-8B-Instruct(可换为任意兼容的 Qwen3-VL 权重)。

安装

> 方式 A / B 无需依赖外部发布渠道;插件已声明 dsh.bundle manifest(cordis.patch.yml),因此也支持官方 dsh plugin add 安装(方式 C,推荐,最简单)。

方式 C:官方 dsh plugin add(推荐)

npm 发布后:

dsh plugin --profile web add visual-review

npm 尚未发布或想装最新版时,可直接从 GitHub 安装:

dsh plugin --profile web add github:wang-bool/visual-review

安装后重启 dsh web 并刷新浏览器。

方式 A:一键脚本

git clone <本仓库> visual-review
cd visual-review
bash install/install.sh

脚本会把插件复制到 $DSH_HOME/profiles/web/node_modules/visual-review/,并在 cordis.patch.yml 中注册(幂等,重复执行安全)。可用 DSH_HOME / DSH_PROFILE 环境变量指定其它数据目录或 profile。

方式 B:手动安装

1. 将插件包放入 profile 的 node_modules

``bash DSH_HOME="${DSH_HOME:-$HOME/.dsh}" PROFILE_DIR="$DSH_HOME/profiles/web" mkdir -p "$PROFILE_DIR/node_modules/visual-review" cp -r package.json lib server "$PROFILE_DIR/node_modules/visual-review/" ``

2. 在 $PROFILE_DIR/cordis.patch.yml 末尾追加(参考 install/cordis.patch.yml.example):

``yaml - insert: - id: visual-review name: 'visual-review' ``

3. 重启 DSH web 服务并刷新浏览器。宿主日志出现以下输出即加载成功:

`` visual_review: 全局插件已加载 (config=.../visual_review.config.json) visual_review: /vr-image 图片路由已注册 visual_review: /api/session.prompt 拦截路由已注册 ``

配置

云端引擎(推荐)

$DSH_HOME/visual_review.config.json(默认 ~/.dsh/visual_review.config.json)写入:

{
  "url": "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions",
  "apiKey": "sk-xxxx",
  "model": "Qwen/Qwen3.5-35B-A3B"
}

也可以在会话中让模型调用 visual_review_config 工具填写 url / api_key / model(只传需要修改的字段;三项都留空表示清除云端配置、回退本机引擎)。

> 该文件包含明文 API Key,务必加入 .gitignore 并注意文件权限(本仓库的 .gitignore 已包含)。

本机引擎

未配置云端时自动回退。需要本地模型:

huggingface-cli download Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct

模型目录解析顺序:命令行参数 → 环境变量 VISUAL_REVIEW_MODEL_DIR → 默认 ~/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen3-VL-8B-Instruct

环境变量

变量默认值说明
DSH_HOME$HOME/.dshDSH 数据目录,visual_review.config.json 存放处
VISUAL_REVIEW_SERVER插件自带 server/visual_review_server.py本机推理脚本路径
VISUAL_REVIEW_PYTHONpython3本机推理脚本的解释器
VISUAL_REVIEW_WORKSPACEsandbox 工作区根 → 进程 cwd工作区根目录(.visual_review_tmp 所在处)
VISUAL_REVIEW_ATTACH_ROOT$HOME/.dsh/attachments/v1/objects附件对象存储根目录(/vr-image 兜底读取用)
VISUAL_REVIEW_MODEL_DIRHF 缓存默认路径本机 Qwen3-VL 模型目录(worker 内读取)

使用

1. 直接体验:在聊天框粘贴上传一张图片 → 图片立即渲染在气泡里;模型侧自动出现附件注解,模型会自动调用 visual_review 并给出图片描述。 2. 分析本地文件:让模型分析磁盘上的图片,例如“请用 visual_review 分析 /path/to/photo.png”,模型会以 image_path 参数调用工具。 3. 定制提问:给模型指令时说明诉求,如“读出这张图片里的所有文字”“描述这个图表的趋势”。工具支持 prompt 参数,由模型按需传递。 4. 切换引擎:调用 visual_review_config 修改云端配置即可;把三项都置空则回到本机引擎。

安全说明

  • /vr-image/api/session.prompt 路由只接受回环地址(127.0.0.1 / ::1)的请求,其他来源一律 403。
  • 云端 API Key 以明文存储在 $DSH_HOME/visual_review.config.json,请勿提交到仓库、注意权限控制。
  • 本机模式:图片仅在本机处理,不产生任何外部网络请求。

开发与测试

单独测试本机 worker(不经过 DSH)

# 方式一:环境变量指定模型目录
VISUAL_REVIEW_MODEL_DIR=/path/to/Qwen3-VL-8B-Instruct python3 -u server/visual_review_server.py

# 方式二:命令行参数指定模型目录
python3 -u server/visual_review_server.py /path/to/Qwen3-VL-8B-Instruct

另开一个终端发送请求(图片先 base64 编码):

B64=$(base64 -w0 examples/test_image.png)
printf '{"id":1,"kind":"describe","image_b64":"%s","prompt":"请描述这张图片","max_new_tokens":256}\n' "$B64" | \
  VISUAL_REVIEW_MODEL_DIR=/path/to/model python3 -u server/visual_review_server.py

预期依次收到 {"event":"ready"}{"id":1,"ok":true,"text":"..."}kind:"decode_image" 可用于把 base64 文件还原为二进制文件(无需模型)。

协议速查

方向消息
Host → worker{"id":<n>,"kind":"describe","image_b64":"...","prompt":"...","max_new_tokens":<int>}
Host → worker{"id":<n>,"kind":"decode_image","b64_path":"...","out_path":"..."}
worker → Host{"id":<n>,"ok":true,"text":"..."}{"id":<n>,"ok":false,"error":"..."}
worker → Host{"event":"ready"}(模型就绪)/ {"event":"load-failed","error":"..."}

常见问题(FAQ)

Q:模型加载很慢 / 报“模型加载超时(20 分钟)”。 本机模式首次要加载 Qwen3-VL-8B 权重,视磁盘与显存可能需数分钟。可先确认 VISUAL_REVIEW_MODEL_DIR 指向正确,或用云端模式。

Q:报“找不到附件 ID”。 附件引用只在本会话内有效:请直接重新上传图片,或改用 image_path 传入本地文件路径。

Q:云端调用失败,提示 url 似乎缺少 /chat/completions url 必须是完整的 OpenAI 兼容端点,如 https://xxx/v1/chat/completions

Q:图片在界面上显示为“(图片加载失败)”。 /vr-image 仅允许回环请求;若通过远程访问 DSH Web,图片渲染可能被拒绝。另外开发模式下修改客户端插件需要重建前端 bundle 并刷新。

Q:粘贴图片后模型说看不到图片。 确认宿主日志中有 /api/session.prompt 拦截路由已注册。若该行缺失(webServer/apiProxy 不可用),发送拦截被跳过,此时依赖 agent/pre-step 兜底;仍不行请重新上传图片。

License

[MIT](LICENSE) © visual-review authors

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