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easy-vision

让仅支持文本的智能体获得"看图"能力 —— 通过任意 OpenAI 兼容视觉模型。

easy-vision 是一个 DeepSeek Harness 工具插件，注册了一个面向模型（model-facing）的 describe_image 工具。当模型需要查看截图、照片、图表、UI 设计稿或任何本地图片时，它会以文件路径调用该工具。插件会：

• 自动识别真实格式 —— 通过魔数（magic bytes）识别 PNG / JPEG / GIF / WebP，即使文件扩展名错误也能正确处理
• 发送图片 —— 以 base64 data URI 通过 chat completions 发送给你配置的 OpenAI 兼容视觉模型
• 返回文字描述 —— 或可选择直接写入 Markdown 文件，用于 UI 说明文档、设计稿笔记等

这让运行在纯文本路由上的模型（例如某个拒绝图片输入的网关上跑的 deepseek）也能通过文字"看到"图片。

使用效果

用自然语言让智能体"看一下"某张图片，describe_image 工具就会把它转换成可用的文字描述——并可选择直接写入 Markdown 文件。

快速开始

该包是零依赖的纯 ESM Cordis 插件，只注入 tools。需要先把包装进你的 DSH profile，再在 patch 层进行挂载。

第一步：安装到 DSH profile

从 npm 安装：

dsh plugin --profile web add easy-vision

或者直接在 profile 目录下运行 pnpm：

cd "$env:DSH_HOME\profiles\web"
pnpm add easy-vision

@deepseek-ai/cordis 声明为 peer 依赖 —— DSH 已在运行时提供，无需额外安装。

第二步：在 patch 层挂载

将其添加到 DSH patch 文件 —— 例如 home 级 $DSH_HOME\cordis.patch.yml（作用于所有 profile）或某个 profile 的 cordis.patch.yml：

- insert:
    - id: easy-vision
      name: easy-vision
      config:
        baseUrl: https://example.com/v1
        model: your-vision-model
        apiKeyEnv: YOUR_API_KEY
        timeoutMs: 120000

保存即可 —— DSH 会热重载 cordis.patch.yml 的改动。新会话即可把 describe_image 工具暴露给模型。

第三步：配置视觉模型 API key

工具会按 apiKeyEnv 解析密钥：先查环境变量，再回退到从 $DSH_HOME\.credentials.yaml 读取同名 key。如果该 key 还不是环境变量，请在这里添加：

# C:\Users\Z\.dsh\.credentials.yaml
YOUR_API_KEY: sk-...

如果 profile 在这几步之前就已经启动，请重启该 profile（或打开新会话），以便工具 schema 能被模型使用。

配置

字段	默认值	说明
baseUrl	https://example.com/v1	OpenAI 兼容的 chat completions 基础 URL。
model	your-vision-model	视觉模型的 ID。
apiKeyEnv	YOUR_API_KEY	API key 的环境变量名；同时会回退到从 $DSH_HOME/.credentials.yaml 读取同名 key。
timeoutMs	120000	请求超时时间（毫秒）。

模型体验

describe_image 的工具描述会告诉模型：当用户要求查看 / 浏览 / 描述 / 分析 / 识读一张图片时自动调用它，并能识别自然语言意图（例如「描述一下 / 看一下 / 分析这张图」）—— 用户无需指定工具名。

参数	必填	说明
path	✅	图片的本地绝对路径。
prompt	—	指定要提取的重点（例如提取 UI 布局/配色、描述人物、OCR 文字）。
outFile	—	用于写入描述的 .md 文件绝对路径；必要时会自动创建父目录。

已知限制

• 需要一个 OpenAI 兼容 且接受 base64 image_url data URI 的端点。
• API key 从环境变量或 $DSH_HOME/.credentials.yaml 读取；并未接入 DSH 自身的 provider 路由。
• 视觉结果是纯文字 —— 描述并非真实图片，因此精细的空间精确度受限于视觉模型本身所报告的内容。

构建与打包

npm run prepack   # 将 src 复制到 lib
npm pack          # 生成 easy-vision-0.1.1.tgz

License

MIT —— 可自由使用、修改与分发。