InkshadeWoods/dsh-tool-visual-primitives ↗★ 1
dsh-tool-visual-primitives
视觉原语分析工具:将图片路由至外部视觉模型生成文本分析,使纯文本模型无需原生视觉能力即可“看见”图片。
AI 分析
核心用途是为纯文本模型扩展视觉理解能力。适合使用无视觉能力的纯文本模型,但又需要对上传图片进行理解和对话的用户。
安装
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npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:InkshadeWoods/dsh-tool-visual-primitives说明文档
阅读完整 README ↗首次配置
打开 DSH 设置 → 视觉分析,按顺序完成:
- 填写 API Key、Base URL 与视觉模型。
- 点击 加载模型:插件从
/models获取可搜索列表。 - 若服务不提供模型目录,直接填写 自定义模型 ID。
- 点击 测试连接。
- 配置分析参数,并在“对话视觉模型”中勾选希望追加
[vision]的纯文本模型。
已保存的 API Key 不会在重新打开页面时回显;填写新值会覆盖旧值,点击“清除 API Key”才会删除它。
API 与模型目录
| 项目 | 行为 |
|---|---|
| 视觉请求 | POST /chat/completions,使用 Authorization: Bearer |
| 模型列表 | GET /models,使用 Accept: application/json 与同一 API Key |
| 模型列表失败 | 仍可直接填写自定义模型 ID,不影响视觉分析 |
| 小米 Mimo URL | 自动改用 api-key 请求头 |
使用方式
方式一:在对话中使用 [vision]
- 在插件设置的“对话视觉模型”中勾选一个纯文本模型。
- 重新打开对话模型列表,选择新增的
模型名 [vision]。 - 上传、粘贴或拖入图片,并直接提出问题。
插件仅将图像块替换为视觉证据文本;最终回答仍由所选的原文本模型生成。
对于明确指向当前会话最近图片的追问,插件会检查缓存证据是否覆盖新的任务、细节与关注对象/位置。覆盖不足时会重新分析图片,而不是把不充分的旧答案当作事实。
方式二:显式调用 vision_analyze
工具接收且只接收一个图片来源:本地绝对路径或 HTTP(S) URL。
{
"image_path": "D:/images/dashboard.png",
"prompt": "统计界面上可点击的主要按钮,并标出它们的位置"
}
{
"url": "https://example.com/chart.png",
"prompt": "解读图表的趋势,并说明读不清的标签"
}
远程 URL 不允许指向 localhost、私有网络地址或携带用户名/密码;重定向会被拒绝,以降低服务器端请求伪造风险。
视觉证据格式
启用视觉原语时,外部视觉模型会被要求按如下标题返回:
[Mode]
[Visual Primitives]
[Observations]
[Relations]
[Uncertainty]
[Answer]
定位信息示例:
submit_button[[742, 861, 900, 930]]
[[125, 430], [210, 430], [300, 510]]
所有坐标均为相对 0–999,不是原图像素。
方式一:在对话中使用 [vision]
- 在插件设置的“对话视觉模型”中勾选一个纯文本模型。
- 重新打开对话模型列表,选择新增的
模型名 [vision]。 - 上传、粘贴或拖入图片,并直接提出问题。
插件仅将图像块替换为视觉证据文本;最终回答仍由所选的原文本模型生成。
对于明确指向当前会话最近图片的追问,插件会检查缓存证据是否覆盖新的任务、细节与关注对象/位置。覆盖不足时会重新分析图片,而不是把不充分的旧答案当作事实。