{"_id":"@acc1143/dsh-vision-bridge","name":"@acc1143/dsh-vision-bridge","dist-tags":{"latest":"0.1.1"},"versions":{"0.1.1":{"name":"@acc1143/dsh-vision-bridge","version":"0.1.1","description":"DSH 双模型路由插件：主对话留在 DeepSeek，图片任务自动分发到显式配置的视觉模型，再把分析结果交回 DeepSeek 继续。","type":"module","main":"lib/index.js","publishConfig":{"access":"public"},"dsh":{"bundle":{"patch":"./cordis.patch.yml"}},"scripts":{"pack":"pnpm pack","test":"node test/smoke.mjs"},"peerDependencies":{"@deepseek-ai/cordis":"^4.0.1","@deepseek-ai/dsh-llm":"^0.1.0-rc.6","@deepseek-ai/dsh-settings":"^0.1.0-rc.6","@deepseek-ai/schemastery":"^3.18.1"},"keywords":["deepseek-harness","dsh","dsh-plugin","vision","multimodal","llm","image-analysis"],"repository":{"type":"git","url":"git+https://github.com/Acc1143/dsh-vision-bridge.git"},"author":{"name":"Acc1143"},"license":"MIT","_id":"@acc1143/dsh-vision-bridge@0.1.1","gitHead":"450e6d3cd5277a20b687532b905384dc651764c0","bugs":{"url":"https://github.com/Acc1143/dsh-vision-bridge/issues"},"homepage":"https://github.com/Acc1143/dsh-vision-bridge#readme","_nodeVersion":"22.22.0","_npmVersion":"10.9.4","dist":{"integrity":"sha512-njgs9y0/jEBdkKvHklrhw2EnkW+5SFCH8MwdBXhCWbF8FNt7F3DM7u9tBnhnwUYwqtVoA9Pu/X9jaryEAPzzDw==","shasum":"3b6696cb6b34274e0ac76718e28f02e70a220f83","tarball":"https://registry.npmjs.org/@acc1143/dsh-vision-bridge/-/dsh-vision-bridge-0.1.1.tgz","fileCount":5,"unpackedSize":21399,"signatures":[{"keyid":"SHA256:DhQ8wR5APBvFHLF/+Tc+AYvPOdTpcIDqOhxsBHRwC7U","sig":"MEQCIFbuuZlJBTdMDCkG9oQxNwg+ieWfi5CQaNPSzxKwrZFfAiAYbvFJfu2rALoONOA/EmE0OW9zwpAcR/XrEfLrfVyV0Q=="}]},"_npmUser":{"name":"acc1143","email":"1006782732@qq.com"},"directories":{},"maintainers":[{"name":"acc1143","email":"1006782732@qq.com"}],"_npmOperationalInternal":{"host":"s3://npm-registry-packages-npm-production","tmp":"tmp/dsh-vision-bridge_0.1.1_1786773259694_0.362911355320811"},"_hasShrinkwrap":false}},"time":{"created":"2026-08-15T05:54:19.535Z","0.1.1":"2026-08-15T05:54:19.866Z","modified":"2026-08-15T05:54:20.104Z"},"maintainers":[{"name":"acc1143","email":"1006782732@qq.com"}],"description":"DSH 双模型路由插件：主对话留在 DeepSeek，图片任务自动分发到显式配置的视觉模型，再把分析结果交回 DeepSeek 继续。","homepage":"https://github.com/Acc1143/dsh-vision-bridge#readme","keywords":["deepseek-harness","dsh","dsh-plugin","vision","multimodal","llm","image-analysis"],"repository":{"type":"git","url":"git+https://github.com/Acc1143/dsh-vision-bridge.git"},"author":{"name":"Acc1143"},"bugs":{"url":"https://github.com/Acc1143/dsh-vision-bridge/issues"},"license":"MIT","readme":"# 🚀 dsh-vision-bridge —— 让 DeepSeek 学会「看图」的双模型路由插件\n\n> **重磅！** DeepSeek Harness 专属视觉外挂来了！主对话永远留在 DeepSeek，图片自动交给视觉模型分析，**整轮推理不换人**！\n\n```\nDSH Plugin · LlmAdapter · 双模型路由 · OpenAI 兼容视觉网关 · 图片分析缓存\n```\n\n---\n\n## ✨ 一句话说清它是干嘛的\n\nDeepSeek 是纯文本模型——**你以前传图，DSH 直接拒绝**（`Model does not support image input`）。\n\n装了它，你的 DSH 多了一个 `auto` 模型：**图片进来，自动交给视觉模型翻译成文字，再交回 DeepSeek 完成整轮思考**。你全程无感，就像 DeepSeek 突然长了眼睛 👀\n\n| | 以前 | 现在（auto） |\n|---|---|---|\n| 传图片 | ❌ 直接被拒 | ✅ 自动分发 |\n| 谁看图 | — | 你配的视觉模型（有界分析，≤1024 token） |\n| 谁做整轮推理 | DeepSeek（但看不见图） | **还是 DeepSeek**，图片只是它的\"翻译文本\" |\n| 纯文字对话 | 正常 | 正常，**零额外开销** |\n| 要手动切模型吗 | 不用（但也没图可看） | **不用**，auto 全自动 |\n\n---\n\n## 🔥 三大卖点，每一个都值得\n\n1. **主对话永远留在 DeepSeek** —— 推理、工具调用、作答全在 DeepSeek，不换模型、不切来切去、上下文贯穿全程\n2. **纯文本轮次零开销** —— 没图就不调视觉模型，一分钱不多花\n3. **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烧钱，DeepSeek 每轮看到的分析文本逐字一致\n\n**附赠**：文本大脑也能换——`delegateModel` 改成 `deepseek-v4-pro` 或你任何已注册渠道，一行配置，热生效。\n\n---\n\n## 🛠️ 快速上手（3 步，5 分钟）\n\n```powershell\n# 1️⃣ 安装（从 npm 一键安装，自动追加到 profile bundles）\ndsh plugin --profile web add @acc1143/dsh-vision-bridge\n\n# 2️⃣ 重启 dsh web\n```\n\n> 没有 npm 也没关系，同样一条命令：`dsh plugin --profile web add github:Acc1143/dsh-vision-bridge#v0.1.1`\n\n```yaml\n# 3️⃣ 在 settings.yaml 配好你的视觉模型\nvision-bridge:\n  visionProvider: openai      # 你在 设置→Models 配的视觉渠道（任意 OpenAI 兼容视觉网关都行）\n  visionModel: gpt-4o         # 该渠道下的视觉模型 id\n```\n\n保存即生效（热加载），新会话默认就是 `auto`。传一张图试试 → 成了 🎉\n\n> 完整配置项、换文本大脑、已知限制与故障排查见 **[README-fake.md](./README-fake.md)**（技术文档）。\n\n---\n\n## 🧠 原理一张图\n\n```\n用户传图 ──► auto-hybrid（本插件路由，声明支持图片）\n              │ 无图：直接委托 DeepSeek（零开销）\n              ├─► deepseek-official（文本轮次）\n              │ 有图：先视觉分析（有界子任务）\n              ├─► 视觉模型 ──► 分析文本替换图片块\n              └─► deepseek-official（推理 / 工具 / 作答）\n```\n\n密钥解析交给视觉渠道自己的适配器（`llm-pi-ai`），**本插件不接触任何凭据**。\n\n---\n\n## 🆚 和同类项目有什么不一样\n\n生态里已有视觉插件，但思路不同，**三者可以互补**：\n\n| 项目 | 思路 | 差异点 |\n|---|---|---|\n| [liustack/modlens](https://github.com/liustack/modlens)（1.4k⭐） | 图片 → 结构化 JSON 证据（OCR/版面/语义） | 把视觉做成\"证据工具\"，输出数据 |\n| [Anionex/dsh-vision-toolkit](https://github.com/Anionex/dsh-vision-toolkit)（362⭐） | 视觉工具集（长截图 OCR/UI 还原/pixel diff） | 工具面更宽，偏 agent 集成 |\n| **dsh-vision-bridge（就是本仓库）** | **双模型路由** | **主对话永不换模型**，图片只是\"过一道视觉翻译\"，整轮推理留在 DeepSeek |\n\n---\n\n## 🔍 检索关键词\n\n`DeepSeek Harness` `DSH` `视觉` `多模态` `图片识别` `双模型` `自动路由` `LlmAdapter` `vision` `multimodal` `OCR` `OpenAI 兼容` `图片分析` `auto-hybrid` `plugin`\n\n---\n\n## 📜 许可证\n\nMIT —— 详见 [LICENSE](./LICENSE)。\n","readmeFilename":"README.md","_rev":"1-164fc4fb937da7bfbd575e1c743303d3"}