dsh-vision-bridge

dsh-vision-bridge 👀

给 DeepSeek Harness 的纯文本模型配一副眼镜：主对话留在 DeepSeek，图片自动交给视觉模型翻译成文字，再拿回来接着聊。DeepSeek 全程只看到文字——它自己不知道，你也别告诉它。🤫

免费、MIT、无界面、无魔法。就是一个认真做二传手的 LlmAdapter。🧤

它绕过了什么 🔓

DSH 对图片有准入检查：模型声明 inputModalities 不含 image 时，图片在发送阶段就被拦下。DeepSeek 官方适配器是纯文本的，所以图片永远进不了会话——问题不在于模型不会看图，而在于图片连门都进不去。🚪💥

本插件注册自己的路由 auto-hybrid/auto，声明支持图片，然后在请求层做两件事：

1. 带图轮次先把图片交给视觉模型做有界分析（固定提示词 + 输出上限）；🖼️➡️📝
2. 把图片块替换成分析文本，再委托给 DeepSeek 完成整轮推理。

于是图片进得来，DeepSeek 看到的仍是纯文本，整轮推理不换模型，使用者全程无感。🤯

顺带一提：图片分析是"有界子任务"（maxVisionTokens 兜底），视觉模型只负责描述，不负责接管你的人生。🗣️

特性 ✨

• 纯文本轮次直接委托 DeepSeek，零额外开销 💸🚫
• 图片分析按内容缓存：同一张图只分析一次，历史里重复出现不重复花钱 💰
• 文本大脑与视觉大脑都可配置，换 deepseek-v4-pro 或任意已注册渠道都行 🧠🔁
• 委托目标不支持推理档位时自动不转发 reasoningEffort，不会莫名报错 🙅
• 密钥由视觉渠道自己的适配器解析，本插件不接触任何凭据 🔑🤐

安装 📦

# npm
dsh plugin --profile web add @acc1143/dsh-vision-bridge

# 或 GitHub（按 tag）
dsh plugin --profile web add github:Acc1143/dsh-vision-bridge#v0.1.1

# 或本地 tgz
dsh plugin --profile web add .\dsh-vision-bridge-0.1.1.tgz

装完重启 dsh web。🔁

配置 ⚙️

settings.yaml 加两行，保存即热生效：

vision-bridge:
  visionProvider: openai      # 你配的视觉渠道
  visionModel: gpt-4o         # 该渠道下的视觉模型

想换文本大脑（可选）：

vision-bridge:
  delegateProvider: deepseek-official
  delegateModel: deepseek-v4-pro

它怎么工作 🗺️

传图 → auto-hybrid（声明 text+image）
        ├─ 无图：直接委托 DeepSeek
        └─ 有图：视觉模型 → 分析文本 → 委托 DeepSeek（推理/工具/作答）

同类参考 🫂

生态里其他思路的视觉方案，可互补： modlens（图片 → 结构化 JSON 证据）、dsh-vision-toolkit（长截图 OCR / UI 还原等工具集）。不打架，各干各的。🤝

技术细节 🔬

完整配置项、已知限制、故障排查见 README-fake.md。那份文档很正经，这份负责搞笑，分工明确。📑

检索关键词 🔍

DeepSeek Harness DSH vision multimodal 图片 双模型路由 LlmAdapter auto-hybrid dsh-plugin

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