dsh-plugin-multimodal

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为 DeepSeek Harness 提供图像识别与图像生成能力的插件（dsh-plugin，即 Cordis 插件）（后续会拓展语音）。

工具：image_recognize、image_generate、vision_providers 三个模型工具，调用您在配置中声明的外部 API 模型（视觉 chat/completions；图像生成支持 OpenAI 兼容 images/generations 与阿里云百炼原生异步协议）。不内置、不默认任何模型 —— 未配置模型时工具调用会直接报错并提示如何配置，绝不猜测、绝不静默失败。

图片演示

图片识别	图片生成

功能特性

• image_recognize（识别图片） —— 传入图片（本地路径 / http(s) URL / data URI），调用配置的视觉模型（多模态 chat/completions）理解并返回文字结果：看图说话、OCR、识别图表截图、审核图片等
  • 本地图片自动转 base64 data URI 内联发送（上限 25 MiB）
  • 支持 prompt（问什么）、max_tokens / temperature、按 provider 指定用哪个视觉模型
• image_generate（生成图片） —— 调用配置的图像生成模型生成或转换图片，保存到磁盘；返回文件路径，启用静态服务时还会返回可在 Web 中渲染的 URL
  • 文生图：OpenAI 兼容 images/generations（优先 b64_json，端点不支持时自动重试下载 URL）；或阿里云百炼原生异步任务协议（protocol: dashscope-native，提交 → 轮询 → 下载）
  • 图生图：传入 image 参数（源图）即可在生成时以它为输入（编辑/变体/风格迁移）。OpenAI 兼容端点用 image 字段；DashScope 原生用 base_image_url
  • 默认去水印：OpenAI 兼容端点请求体自动带 watermark: false（豆包 Seedream 等支持该参数；端点不认会自动去掉重试），provider 设 watermark: true 可恢复
  • Web 对话内直接显示：内置静态图片服务（默认 127.0.0.1:3081）把生成图以绝对 http(s) URL 暴露，工具返回 Markdown ![](url) 链接，模型放进回复正文即可在 Web GUI 直接看到图片（GUI 的 Markdown 渲染器只接受绝对 http(s) URL，本地路径/相对链接/Data URI 一律不渲染；DSH 自带 webserver 不服务任意文件，写入前端 dist 目录实测也不生效）
  • 扩展名按真实格式：base64 结果按文件魔数（PNG/JPEG/WebP/GIF）修正扩展名，Content-Type 与内容一致
  • 支持 size（如 1024x1024）、n（1~4 张，多张自动加序号）、output_path（目录或文件路径）
  • 默认保存到 <当前工作区>/generated/，文件名带时间戳
• vision_providers（查看已配置模型） —— 列出所有已配置的外部 API 模型（id、类型、模型名、端点、是否已填 apiKey），帮助模型选择合适的 provider id
• 多模型切换 —— providers 列表可配置任意多个模型；每个工具调用可用 provider 参数指定 id，省略时用该类型的第一个
• 未配置仅在调用时报错 —— 没有该类型的 provider、provider id 不存在、apiBase、model 或 apiKey 为空，都会在调用工具时抛出带修复指引的中文错误，不会阻止 DSH Web 启动

安装到 DSH profile

DSH 的插件命令会把安装操作转交给 pnpm，因此无论 DSH 本身以哪种方式运行， 都必须先确保 pnpm 已加入 PATH。本地源码包的入口是 lib/index.js，安装前先构建：

cd C:/projects/dsh-harness/dsh-multimodal
pnpm install
pnpm run build

然后根据 DSH 的实际运行方式选择命令：

# 通过 npx 运行 DSH（系统中没有全局 dsh 命令）
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add file:C:/projects/dsh-harness/dsh-multimodal

# 从 deepseek-harness 源码运行（需在该仓库根目录执行）
pnpm dsh plugin --profile web add file:C:/projects/dsh-harness/dsh-multimodal

# 已安装可全局调用的 dsh 命令
dsh plugin --profile web add file:C:/projects/dsh-harness/dsh-multimodal

包内同时提供了 prepare 生命周期脚本，使用 Git 地址安装时会在安装阶段构建。 本地 file: 安装仍建议在 add 前显式构建，以便直接确认运行入口已经生成。

然后用同一种启动方式重启 Web profile（npx @deepseek-ai/dsh web、 pnpm dsh web 或 dsh web）并开新会话（旧会话工具集固定）。包内 cordis.patch.yml 是部署配置源（包内覆盖外层；settings.yaml 与用户 profile patch 只补充包内未声明的键）。

⚠️ 修改配置后如何生效（重要）：web profile 使用 nodeLinker: hoisted，file: 插件以复制方式装入 profile（不是符号链接），所以改完 cordis.patch.yml 必须重新同步：

1. 删除 <DSH_HOME>\profiles\web\node_modules\dsh-plugin-multimodal（快照目录）
2. 执行 <你的 DSH 启动命令> plugin --profile web install
3. 用同一种启动方式重启 Web profile

注意：直接重新执行 dsh plugin add 不会重新复制已存在的内容，删快照后 install 才可靠。

使用方法

1. 配置外部 API 模型（必需）

编辑插件包内 cordis.patch.yml 的 providers 列表，填写 apiBase、apiKey 与 model（这些连接参数均没有可直接使用的默认值）。参数留空时插件和 DSH Web 仍能启动，只有调用对应工具时才会校验并报错。协议是 OpenAI 兼容的，任意厂商均可：

providers:
  # 图像识别：多模态 chat/completions
  - id: my-vision
    kind: vision
    apiBase: https://api.openai.com/v1        # 或硅基流动 https://api.siliconflow.cn/v1 等
    apiKey: sk-xxxx                            # 你的 API Key
    model: gpt-4o                              # 或 Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct 等
    # maxTokens: 1024      # 可选
    # temperature: 0.2     # 可选

  # 图像生成：一个 provider 同时覆盖文生图与图生图。
  # （火山引擎方舟豆包 Seedream 也是这套协议）
  - id: my-image
    kind: image
    apiBase: https://api.openai.com/v1        # 或 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
    apiKey: sk-xxxx
    model: gpt-image-1                         # 或 doubao-seedream-5-0-pro-260628 等
    # i2iModel: doubao-seedream-3-0-i2i-250528  # 可选：图生图模型（传 image 时自动切换）。
    #                                           #   同一模型支持图生图时（如 Seedream 5.0 Pro）可省略
    # watermark: false      # 默认 false（去水印），无需填写
    # size: 1024x1024      # 可选默认尺寸

  # 图像生成（文生图）：阿里云百炼原生协议（compatible-mode 网关没有
  # images 路由时用这个；实测 wanx2.1-t2i-turbo 出图无水印）。
  # 阿里云 t2i/i2i 是不同模型，所以用 i2iModel 声明图生图模型。
  - id: my-image-wanx
    kind: image
    protocol: dashscope-native
    apiBase: https://dashscope.aliyuncs.com
    apiKey: sk-xxxx
    model: wanx2.1-t2i-turbo
    i2iModel: wanx-v1                          # 图生图模型（输入图须为公网 http(s) URL）
    size: '1024*1024'      # DashScope 尺寸用星号分隔

id 必须唯一；同一端点可配置多个模型（不同 id）；视觉与生图可指向不同厂商。image_generate 不区分文生图/图生图：传了 image 参数就是图生图（自动用 i2iModel，未配置则用同一 model），不传就是文生图。

2. 验证插件已生效

开新会话，问模型："你有 image_recognize / image_generate 工具吗？" —— 或让它执行 vision_providers 查看已配置的模型。

3. 模型能做什么

• 识别 —— "识别这张图 C:\path\to\photo.png 里有什么" → image_recognize
• 文生图 —— "画一只戴帽子的橘猫，保存到 output 目录" → image_generate，返回生成图片的文件路径
• 图生图 —— "把这张图 https://.../a.png 里的猫变成蓝色（用 my-image-wanx）" → image_generate 传 image + provider
• 查模型 —— "你现在能用哪些图像模型？" → vision_providers

未配置时会发生什么

DSH Web 和插件仍可正常使用，只有实际调用的工具会报错，例如：

multimodal: provider "my-vision" 未配置 apiBase。请在插件包内 cordis.patch.yml 的 providers 中填写 OpenAI 兼容端点，然后重启 Web profile。

配置

键	默认值	含义
providers	schema 默认为 []；包内补丁提供两个留空、可编辑的示例	外部 API 模型列表。每项包含 id（唯一）、kind（vision / image）、apiBase、apiKey、model（调用该 provider 时必填）、protocol（生图协议：openai 或 dashscope-native），以及可选的 i2iModel / watermark（默认 false）/ size / maxTokens / temperature
outputDir	空（= <调用方工作区>/generated）	生成图片默认保存目录；相对路径基于调用方工作区，绝对路径按原样使用
staticPort	3081	内置静态图片服务端口（127.0.0.1），生成图通过 http://127.0.0.1:<port>/<文件名> 供 Web GUI 渲染 Markdown 图片；0 关闭（只返回本地路径）；端口被占用自动降级

image_recognize 工具参数：image（必填：本地路径 / URL / data URI）、prompt、provider、max_tokens、temperature。 image_generate 工具参数：prompt（必填）、image（可选：图生图源图，本地路径 / URL / data URI）、provider、size、n（1~4）、output_path（目录以 / 或 \ 结尾）。

开发

npm install --cache ./.npm-cache   # 安装构建与测试依赖
npm run build                      # tsc 编译到 lib/
npm test                           # 单元测试（stub API，无需网络）
node scripts/verify.mjs            # 挂载验证：插件可加载、工具注册、未配置报错契约

peer 依赖（@deepseek-ai/cordis、@deepseek-ai/dsh-tools、@deepseek-ai/schemastery）也作为开发依赖供本地构建和测试使用；插件安装后使用 DSH profile/runtime 提供的兼容 peer 版本。

已知限制

• 本地图片内联上限 25 MiB —— 更大的图片请压缩或改用 URL
• 生成图片格式识别 —— PNG/JPEG/WebP/GIF 的 base64 结果按实际格式保存，未知格式回退为 PNG；URL 下载结果按响应 Content-Type 决定扩展名
• DashScope 图生图需要公网图片 URL —— 阿里云 base_image_url 不接受本地路径与 data URI（实测拒绝）。本地图片请先上传到公网（阿里云 OSS / 任意图床）再传 URL；wanx2.1-imageedit 等部分模型对 URL 校验更严（实测拒绝 wanx 结果 URL），用 wanx-v1 做图生图最稳
• 旧会话看不到新工具 —— 插件安装/升级后请开新会话
• 部分非标准兼容端点 —— 若端点不支持 response_format，插件会自动重试一次；仍失败会返回远端的原始错误信息

License

MIT