dsh-tool-accurate-vision

by imkingjh999

0 模型与账号接入github 检测到 manifest package.json#dsh收录于 08-17

面向模型的 accurate_vision 工具:经任意 OpenAI 兼容视觉模型做精确空间推理(0-1000 bbox 基元 + 标注 SVG)

Model-facing accurate_vision tool for DeepSeek Harness: precise spatial reasoning via any OpenAI-compatible vision model (0-1000 bbox primitives + annotated SVG)

安装

dsh plugin --profile web add github:imkingjh999/dsh-tool-accurate-vision

GitHub 源码安装:首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试

安装与环境配置指引、插件开发教程见 DSH 中文社区文档 ↗

安装即在你的机器上以你的权限运行第三方代码——它可读写文件、使用凭据、访问网络,DSH 的工具审批不会为插件代码加沙箱。「检测到 manifest」仅代表发现 dsh.bundle / dsh.plugin 清单,不构成兼容性或安全审查;安装前请审阅源码,不熟悉的插件先在不含密钥的环境试用。

README

目录

DeepSeek Harness 的 accurate_vision 工具:通过 OpenAI 兼容视觉模型对图片文件做精确空间推理。 从 pi-accurate-vision 移植。

视觉模型读取图片后返回结构化笔记加 归一化到 0–1000 的包围盒图元, 本工具将其格式化为 <vision-context> 块供下一轮模型读取—— 让纯文本 agent 获得精确的对象位置、布局和 OCR,而不丢失空间保真度。

English | 中文

安装

dsh plugin --profile web add dsh-tool-accurate-vision

或从源码安装:

dsh plugin --profile web add github:你的用户名/dsh-tool-accurate-vision

设置视觉 API key(与 DEEPSEEK_API_KEY 相互独立):

export VISION_API_KEY=sk-...

工作原理

图片文件 ──► base64 data URL ──► 视觉 chat/completions ──► JSON 笔记 + 图元
                                                                    │
                                                        <vision-context> XML ──► 下一轮模型

纯视觉核心(src/bridge.ts)与供应商无关: 任何 OpenAI 兼容的多模态 chat/completions 端点均可。 Cordis 宿主(src/index.ts)负责配置、凭据解析和工具注册。

每次调用还会把「原图 + 全部包围盒与名字标签」写成一份自包含 SVG, 路径经结果字段 annotatedImage 返回——方框可以亲眼核对而不是盲信 (配置 annotate: false 可关闭)。

案例:严谨的距离计算

问一个可验证的图像问题——在这张手绘物理学家关系图中,不考虑连线, 哪个节点离居里夫人的物理距离最近?——裸视觉模型与本工具的差距立刻可测。 测试图片即下面这张泛黄的物理学家关系图:

测试图片:手绘物理学家关系图

  1. 直接问多模态模型:得到的是视觉印象而非测量—— 「郎之万在左下方,间隔看起来最小」。无凭无据,而且(如下所示)是错的。

    裸 VLM 凭直觉作答

  2. 无结构化图元的视觉文本可能比没有数字更糟:模型在散文里编出 看似合理的坐标,又自相矛盾——自称间距约 15,按它给出的两个框算却是 59——最终给出同一个错误答案。

    无结构输出会编造坐标

  3. 使用本工具的归一化图元:每个节点都有可校验的 0–1000 包围盒, agent 用代码计算真实的边缘到边缘距离:皮卡尔德 25.96 对 郎之万 58.00。 正确答案皮卡尔德 (Piccard) 连同证明它的数字一起交付。

    结构化图元支撑精确距离计算

这就是核心优势:包围盒图元把视觉印象转化为几何。位置、距离、布局变成 纯文本 agent 可以计算并验证的事实,而不是只能相信的猜测。距离问题的规范 算法是按轴配对相向的边(dx = max(a.x1 - b.x2, b.x1 - a.x2, 0),y 轴 同理,再取 hypot);本包自带经过测试的 bboxEdgeDistance(a, b) 帮助函数, 让下游 agent 永远不会配错边。

配置

在 profile 的 cordis.patch.yml 中覆盖:

- id: tool-accurate-vision
  config:
    model: gpt-4o              # 任意 OpenAI 兼容多模态模型
    baseURL: https://api.openai.com/v1
    apiKeyEnv: VISION_API_KEY  # 凭据引用
    primitives: true           # 是否请求包围盒图元
    annotate: true             # 同时写出带框 SVG(annotatedImage 字段返回路径)
    maxTokens: 8192
    timeoutSecs: 120
    temperature: 0
    disableThinking: true     # 跳过思考阶段(MiniMax):更快更稳

起源

忠实移植自 pi-accurate-vision(后者又提取自 DeepSeek-TUI 的 crates/tui/src/vision/bridge.rs)。 解析、提示词和格式化逻辑逐字保留;仅宿主集成迁移到 Cordis ctx.tools 注册表, 辅以 schemastery 配置和 credentials 缝。

许可证

MIT

原始 README: https://github.com/imkingjh999/dsh-tool-accurate-vision/blob/main/README.zh.md ↗

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