dsh-vision-plugin

DeepSeek 和 GLM 没有视觉能力，无法进行图片识别。Vision 借助外挂视觉引擎，为纯文本模型补上视觉能力。Vision 支持直接粘贴图片识别，无需先保存成文件再提供路径。

交流

欢迎随时提issue。也欢迎来 X 上聊：@liustack，你用它做了什么、在哪个 harness 上跑、接下来该做什么，新版本也是那边先发。社群正在筹备中。

亮点

🥇 全网第一个支持 DeepSeek Harness（dsh）的外挂视觉识别插件：一条命令 npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @jasonjin06/vision@latest，dsh 背后的纯文本 DeepSeek 模型即可通过原生 read_image 工具读图。如果 dsh 提示 declares no dsh.bundle，是 pnpm 的发布冷静期把版本压旧了，一行配置可解，见故障排查。要粘贴识图，把模型选择器切到插件新增的两个条目之一：DeepSeek-V4-Flash (vision) 或 DeepSeek-V4-Pro (vision)，贴图放行、发请求时转成证据（你的消息保留原生缩略图）、仍由原 DeepSeek 路由回答。包装只覆盖 DeepSeek 与 GLM 的文本模型，两家自己的视觉型号自动排除。

直接粘贴图片识别 无需先保存成文件再提供路径。

• 零配置起手。 复用 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi 已配置，直接复用你本机的其他多模态模型。什么都没有？Antigravity CLI 是免 key 的免费通道，配一个免费 Gemini key 可将识别耗时降至 5 到 10 秒。
• 基于证据而非想象。 全文转录、按阅读顺序划分的版面区块、实体与关系列表，模型引用的是具体内容。
• 一次安装，多端可用。 Claude Code、Codex、Pi、OpenCode 均经真机验证。

安装

第一步，交给你的 AI。 把这句话发给它：

按 https://github.com/liustack/vision 的 INSTALL.md 安装并配置 vision skill，完成后运行体检并把结果告诉我。

安装会先盘点你机器上已有的东西。Claude Code、Codex、OpenCode 或 Pi 里任何一个已有的登录态都可能就够了：vision 复用前一定先征得你同意，体检报告会说清现状。

第二步，只在体检两手空空时，才需要你配一个免费引擎。 推荐免费的 Gemini api key（到 Google AI Studio 领取，约三分钟，无需信用卡），配上后每次识别 5 到 10 秒。其他平台的免费 openai 兼容 key 也行。想完全免注册就装 Antigravity CLI，然后完成登录：

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash
agy                                                           # 浏览器完成登录后退出

安装还会盘点本机其他 harness CLI（Codex、OpenCode、Pi）里可触达的视觉能力，并逐个询问是否允许 vision 复用。获准的登录态与你自己配的引擎平级入池，每次复用都会在结果里标明花的是谁的额度。

DeepSeek Harness（dsh）用户不走 skill 流程，本包就是原生 dsh 插件：

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @jasonjin06/vision@latest

装完即有 read_image 工具，选「(vision)」模型变体即可直接粘贴识图。引擎配置同样在 ~/.vision，详见宿主接入。

用法

装好之后不需要记任何命令。正常聊天，粘贴图片或给出图片路径，提问即可，skill 自动触发：图片交给视觉引擎，答案基于读到的内容返回。

实测

以下均为原样记录，驱动的都是纯文本的 DeepSeek-V4-Flash。

最新的一条放最前：在 DeepSeek Harness 里选 DeepSeek-V4-Flash (vision) 变体直接粘贴截图。粘贴保留原生缩略图，轨迹里可见图片抵达时「已由 vision 视觉桥转写」，回答逐个元素还原了界面。

Codex 桌面 App 中识别一张推文截图。作者、配文、照片内容（连两人的穿着都在内）、发帖时间和全部互动数据（540 万浏览、1.6K 回复、5.7K 转发、11.6 万点赞）逐项读出。

一次粘贴三张图。模型逐张读取，认出三张同属一个视觉家族，并分别描述每张插画的内容和风格。

压力测试：128 个模型的对比散点图。双轴定义、对数刻度、按厂商的配色、高亮区域，以及虚线标注的每一个 DeepSeek 型号全部识别。密集图表是视觉方案最容易出错的场景。

粘贴链路的端到端记录：接入 DeepSeek 的 Claude Code 终端里，粘贴的图片以路径而非像素到达，skill 自动触发，guard 确认当前模型确实没有视觉后才开读，PPT 封面幻灯的标题、版式、背景逐项读出，连文件名被截断这个不确定点都如实说明。

文档

文档	适用场景
安装手册	一步步安装 skill（为 agent 编写）
CLI 手册	skill 所驱动的 CLI：参数、配置与体检
故障排查	命令报错，查成因和解法
配置手册	配置 key、切换 provider、排查配置
输出契约	解析 JSON 或构建下游工具
宿主接入	在 Codex、Claude Code、Pi、OpenCode 中配置
安全说明	恢复文件的权限、图片内容作为不可信输入
更新日志	查询版本变更

参与方式

本仓库不接受 PR。项目由作者独立维护，所有代码经作者本人审阅，这是它可靠性的前提。两种有效的参与方式：

• 提交 issue。 bug、建议、难以理解的报错或文档都欢迎。issue 会被认真阅读，并影响后续开发方向。
• Fork。 MIT 协议下你的副本完全归你，修改和发布不受限制。

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免责声明

本项目依下方 MIT 协议按现状提供。作者不对任何特定用途（含商业使用）提供保证或背书。上游引擎（Antigravity CLI，Gemini、OpenAI、Anthropic 的 API，以及任何 OpenAI 兼容端点）的使用受各自条款和额度约束，由使用者负责。

License

MIT