DeepSeek Harness 插件

GooDAnDReaDY/dsh-vision-bridge

Star 数 ★ 2 下载量(近 30 天) 6,754 分类 视觉与多模态 收录于 2026-08-26 npm @goodandready/dsh-vision-bridge

将图片交给所选的视觉模型处理(自动改写、显式工具或混合模式),使纯文本聊天模型也能处理包含图片的对话。

安装

# npm 包(预构建)

dsh plugin --profile web add @goodandready/dsh-vision-bridge

# GitHub 源码(首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试)

dsh plugin --profile web add github:GooDAnDReaDY/dsh-vision-bridge

装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码,权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络,工具审批管不到它。GitHub 来源的插件还会在安装时执行构建脚本——pnpm 默认拦截,所以安装可能停在 ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED 或 ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS;dsh 会打印出需要添加的确切键名,把它加进该 profile 的 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 下,重跑一次即可装上。放行构建本身就是一次信任判断:请只安装可信来源,并尽量锁定 commit(github:owner/repo#sha)。

README


⚡ 概述与核心解决问题

在 DeepSeek Harness 中与纯文本聊天模型(任何仅接受文本的 provider/model)对话时,用户无法直接在聊天窗口附加和发送图片:

  1. 在 DSH 0.1.2-alpha.2+ 中,后端会话控制器进行严格的模态校验 (ctx.llm.resolveModelInfo)。如果当前对话模型的 inputModalities 中不包含 'image',请求会被直接拒绝并报错 session/attachment-invalid ("Model does not support image input")。
  2. 纯文本适配器如果直接接收到多模态图像块,会抛出请求错误。

dsh-vision-bridge 解决方案

dsh-vision-bridge 在 Cordis 运行时内建立透明代理:

  • 服务端模态桥接 (v0.5.3+):自动包装 ctx.llm.resolveModelInfo 和 ctx.llm.listModels,使会话网关允许所有模型接收图像附件。
  • 自动图像改写 (agent/pre-step 与 llm/stream):自动拦截图片,调用所配置的视觉模型(目录中的 provider/model,或本地 OpenAI 兼容端点)生成描述,并将图片替换为文本提示 [用户上传了图片。内容描述:...] 传递给纯文本模型。
  • 原生直通 (Native Passthrough):自动识别原生支持视觉的模型并直接传递图像,无需重复转换。
  • 约 40 个专用视觉工具:提供 OCR、目标定位 (grounding)、UI 结构解析、表格/公式提取、二维码识别、UI 流程重建与多模型共识等完整工具套件。

🏗️ 架构图

graph LR
    User["用户在 Web UI 上传图片"] --> Gateway["DSH 会话控制器"]
    Gateway --> BridgeCheck{"模态桥接 (v0.5.3)"}
    BridgeCheck -->|"inputModalities 扩展 image"| SessionAllowed["网关放行请求"]
    SessionAllowed --> Hook["agent/pre-step 钩子"]
    
    Hook --> CheckNative{"对话模型是否原生支持视觉?"}
    CheckNative -->|"是 (Native Passthrough)"| NativeLLM["直接传递原始图像"]
    CheckNative -->|"否 (纯文本模型)"| VisionRouter["视觉桥接通道"]
    
    VisionRouter --> VisionModel["专用视觉模型\n(DSH / OpenAI / Ollama / Webhook)"]
    VisionModel --> Description["生成文字描述与 OCR"]
    Description --> Rewrite["将图片替换为文字描述标记"]
    Rewrite --> ChatModel["将增强文本发送给对话模型"]
    ChatModel --> Answer["助手在聊天窗口返回答案"]

✨ 核心特性

1. 运行模式

  • hybrid (默认):对话中自动改写图片为文本描述,同时保留约 40 个工具供模型显式调用。
  • llm:纯自动改写模式;工具依然可供调用。
  • tools:禁用自动改写,必须由模型显式调用 describe_image 等工具。

2. 多通道故障转移 (Multi-Channel Fallback)

支持多视觉后端级联、故障熔断与并发竞速:

  • dsh-catalog:自动或手动选择 DSH 中已注册的视觉模型。
  • openai-compatible:支持 vLLM、SGLang、OpenRouter 等 OpenAI 兼容视觉接口。
  • ollama:自动发现并调用本地 Ollama 实例提供的任意视觉模型。
  • webhook / custom:外部 HTTP / JSON-RPC 服务。

3. LRU 响应缓存

基于 hash(bytes + prompt + model + mode) 的内存缓存,避免重复分析相同图片,节省 Token 开销。


4. 完整工具清单(约 40 个工具)

工具类别 工具 说明
核心 describe_image, read_image, inspect_image 通过附件 ID、文件路径或 URL 进行通用图像分析。
几何与检测 vision_ground, vision_crop, vision_detect, vision_compare, vision_present 边界框坐标(0–1000 刻度)、目标清单、多图对比。
OCR 与文本 vision_ocr, vision_ocr_local, vision_long_ocr, vision_trace, vision_colors, vision_extract_foreground 文字识别、本地 Tesseract OCR(离线)、长截图拼接、SVG 描摹、调色板。
结构化与界面 vision_describe_structured, vision_vqa, vision_ui_layout, vision_translate_image JSON 结构输出({summary, ocr, layout, entities})、简短 VQA、界面区块分析。
像素与诊断 vision_pixel_diff, vision_quality_check 语义化视觉差异、质量评分(模糊/曝光)。
文档与智能 vision_extract_formula, vision_extract_table, vision_scan_barcode, vision_extract_structured, vision_audit_accessibility 公式(LaTeX)、表格(Markdown/HTML)、二维码/条码识别、JSON Schema 抽取、WCAG 无障碍审计。
场景、共识与记忆 vision_ui_flow, vision_consensus, vision_memory_search 用户旅程图(Mermaid)、多模型共识、已记住图片的语义检索。
附件(v0.5.33) vision_attach_pages, vision_attach_frames, vision_attach_images 将 PDF 页面、视频帧、本地/远程图片作为会话附件发布,供原生视觉模型直接查看。

📦 安装方法

dsh plugin --profile web add @goodandready/dsh-vision-bridge

安装完成后重启 DSH Web UI。配置卡片位于 设置 → 插件 → vision-bridge。


⚙️ 配置示例 (settings.yaml)

dsh-vision-bridge:
  mode: hybrid
  visionProvider: ""
  visionModel: ""
  nativePassthrough: prefer
  cacheEnabled: true
  cacheMaxEntries: 200
  timeoutMs: 120000
  channels: []
  channelFallback: sequential
  hideRedundantTools: true   # 当聊天模型本身已能看图时隐藏桥接工具
  attachMaxItems: 8          # 单次 attach 调用可发布的页面/帧/文件数


参数说明

参数 类型 默认值 说明
mode string "hybrid" 处理模式(hybrid、llm、tools)。
visionProvider string "" 视觉服务的 provider ID(留空 = 自动选择)。
visionModel string "" 视觉模型 ID(留空 = 自动选择)。
nativePassthrough string "prefer" 原生视觉模型的处理方式(prefer、never、always)。
hideRedundantTools boolean true 当聊天模型原生支持图片时,对该 agent 隐藏补偿类工具,仅保留扩展工具。
attachMaxItems number 8 单次 vision_attach_* 调用最多发布的图片数(PDF 页面、视频帧、文件)。硬上限 32。
cacheEnabled boolean true 是否启用描述结果的 LRU 缓存。
cacheMaxEntries number 200 内存中缓存的条目上限。
timeoutMs number 120000 执行超时(毫秒)。
channelFallback string "sequential" 通道调度方式(sequential、parallel-race);顺序由 channelOrderMode 决定。

📝 v0.5.30 中的变更

安全与诚实性发布。面向用户的简要总结:

  • SSRF 抓取策略:模型提供的图片 URL(describe_image 的 urls、inspect_image 以及 headless-chrome 工具)只能通过策略层抓取——非 http(s) 协议、localhost 名称以及私有/回环/链路本地主机(包括 IPv4 映射 IPv6 和 NAT64)在每一次重定向跳转中都会被拒绝;响应体有大小上限。新设置 allowedUrlHosts(精确主机名白名单)可显式放行内部端点。
  • apiKeyRef:通道可以按名称引用凭据服务条目或环境变量——settings.yaml 中不再需要明文 apiKey。现有的内联 apiKey 继续有效;保存时掩码密钥的保留按通道标识匹配,而非数组位置。
  • 路由防护:POST /bench、POST /batch、DELETE /batch/:id、DELETE /journal、DELETE /cache 与其他变更类路由一样要求同源。GET /doctor 默认为静态;仅 ?probe=1 时进行通道探测(需要同源)。
  • 设置诚实性:maskPII、stripEXIF、auditLog、consensusEnabled 已端到端生效。此前仅具装饰性的 blurFaces、nsfwFilter、tileLargeImages/tileThreshold 开关和无效的 Local/Cloud/LM Studio 预设已被移除。Changed in v0.5.30:如果您曾依赖它们,请注意它们从未产生过效果。
  • 英语为源语言:所有用户可见字符串均为英语;捆绑的俄语字典已移除——运行时的俄语由翻译插件提供。
  • 核心拆分:纯内核(配置模式 + 辅助函数)移至 lib/vision-core.js;lib/index.js 对其进行重新导出——API 无变化。修复了 v0.5.13 中 describe_image 返回空描述的回归;vision_annotate 恢复工作;pHash 缓存不再混淆相似图片。

📝 v0.5.31 中的变更

维护版本——用户行为无变化。

  • 内部结构:工具注册已迁移到 lib/tools/* 领域模块(core / grounding / ocr / document / analysis / media);lib/index.js 像以前一样重新导出所有内容。文件更小,宿主与工具领域之间的依赖显式化。
  • 设置卡片加固:容错的 locale 注册、移除冗余的侧边栏回退、通过安全的 ctx.get 包装访问插件服务、/config 接受扩展字段集(cacheMaxEntries、channelFallback)。

📝 v0.5.32 中的变更

稳定性与架构版本。

  • 内部结构:全部约 44 个工具注册迁移到 lib/tools/* 领域模块(core / grounding / ocr / document / analysis / media),依赖显式传递;lib/index.js 仍为主机入口。
  • 稳定性修复:完成的批处理记录在 10 分钟轮询窗口后释放(修复内存增长);/upload-pdf 拒绝超过新设置 maxPdfBytes(默认 20 MiB)的负载;vision_memory_search 按每个附件自身的描述评分;移除宿主死代码;日志标签一致化。
  • 设置:新增 maxPdfBytes(上传硬上限)。

📝 v0.5.33 中的变更

以原生视觉为核心的版本:桥接不再只服务纯文本模型,也服务本身能看图的模型。

  • 附件域(vision_attach_pages、vision_attach_frames、vision_attach_images):PDF 页面、抽取的视频帧以及来自文件、目录和 URL 的图片会作为会话附件发布,原生视觉模型直接查看像素,无需再支付一次视觉调用。图片按 imageMaxWidth/imageMaxHeight/imageQuality 压缩并受 maxImageBytes 限制;URL 走与其他路径相同的 SSRF 策略,本地路径受 allowedImageDirs 限制。
  • 按模型决定工具集:当聊天模型本身支持图片时,对该 agent 隐藏桥接的补偿类工具,仅保留扩展工具;纯文本路由则相反——隐藏附件工具,因为这类模型看不到附件。该行为由新设置 hideRedundantTools 控制(默认开启)。
  • 配置卡片新增设置:Attachments 分组提供 attachMaxItems(整数 1–32,默认 8,即单次 attach 调用发布的图片数)与 hideRedundantTools。保存时会校验,超出范围会给出明确错误。图片尺寸字段现在也会写入实时设置快照,而不只是路由。
  • Batch API:DELETE /batch/:id 可立即释放已完成的批量任务,与 start/cancel 使用相同的同源保护。批量记录的 TTL 定时器不再让短生命周期进程挂住,测试套件因此从 10 分钟降到约 3.5 秒。
  • tools 模式:聊天中附加的图片现在会在净化门之前建立索引,因此按附件 ID 工作的工具(以及 read_image 别名)在 tools 模式下同样可用;此前这些 ID 在该模式下不可用。
  • 修复:单个不可读来源不再中断 vision_attach_images,而是记为 Skipped N: <名称>: <原因>,其余来源照常附加;fetch 策略拒绝仍然是硬错误。PDF 文本层现在真正生效(此前 pdftotext 一直未被识别,文本层静默缺失)。被上限截断的页码范围或帧数会在 truncated 与提示中体现。
  • 内部:CI 无需 sudo 安装 poppler、每个提交只跑一次、按 ref 串行,并为帧测试安装 ffmpeg;仓库新增 PR 模板并忽略 .worktrees/。

📝 v0.6.0 中的变更

重大稳定性、可靠性及生命周期升级版本。

  • 应用内一键自动更新:新增专用更新端点(/api/dsh-vision-bridge/update)以及设置卡片中的控件(settings.plugin.item 中的 UpdaterBlock)。支持实时检查 npm 最新版本、显示更新状态和重启提示,并受到环回(loopback)与 CSRF 源验证的严格安全保护。
  • 错误韧性与消除空 catch:全面审查并替换了核心运行时和所有工具中的全部 76 个未标注空 catch 块。引入 bestEffort(label, fn, fallback) 辅助函数用于安全的非关键副作用,并在图像预处理中显式传递降级告警(smartOptimizeImage 返回 preprocessed: boolean 和 warnings: string[])。
  • Scoped 作用域名称一致性:在 package.json、Cordis 补丁、客户端模块加载器及内核元数据中统一保持 @goodandready/dsh-vision-bridge。
  • 加固设置安全校验:设置保存路由升级为严格的 fail-closed 校验器(isTrustedSettingsRequest),强制校验环回来源、CSRF 头与 Bearer Token,并拒绝可疑的外部转发请求头。
  • 原生主题 CSS 变量支持:客户端诊断和卡片样式完全迁移至 DSH 设计系统变量(--dsw-alias-*),移除了所有硬编码颜色值。
  • 净化的公开仓库发布流程:集成基于 Git 底层命令的发布脚本(publish.sh)及 .gitattributes 导出过滤器,确保公开 GitHub 镜像和 npm 归档中不包含任何内部开发文件。

📝 v0.6.2 中的变更

可靠性加固、错误可见性与降级告警版本。

  • 真实 bestEffort 追踪:彻底移除所有虚拟 /* bestEffort ... */ void err,错误由 bestEffort(label, fn) 捕获并通过 console.debug 输出。
  • 工具降级告警 (warnings):所有工具模块在 output.schema 中声明 warnings: string[],当模型 JSON 解析异常或降级时透明反馈。
  • 预处理故障捕获:图片倾斜校正、增强、EXIF 清除与压缩中的异常被记录为 warnings 并传递给调用方。
  • 完整测试验证:新增 test/issue-314-besteffort-warnings.test.js 测试集,总测试用例达到 329 个(104 个套件,100% 通过)。

📄 开源许可

MIT © GooDAnDReaDY

内容来自项目 README(GitHub)↗

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