写在前面

这个插件是我用 DeepSeek Harness 写的——我本人没有写代码相关的知识，这个插件只是提供一个思路，外加自用。

DeepSeek-v4-flash-vision-exp 发布后，官方会把大图压缩到 800×800 像素，为了不丢失图片细节，就让 DeepSeek 帮我写了这个插件。

各位随意取用：有问题可以提交 Issue（如果能自己改的话就更好了——你提交了 Issue，我也只能给 DeepSeek 看然后让他自己改；我本人尝试过多次，均未学会任何写代码的能力，也是乘上 AI 的东风，让我有了开发插件的能力）。

本次更新（v0.1.4）完全由 DeepSeek Harness 自主完成，内容： ① 本地 OCR 检索缓存：同图重复识别命中秒出（默认 48h；DSH_OCR_CACHE=0 关闭）——省钱又省时（本地缓存命中≈0 API）； ② 重点区域并行识别（默认 2 路，DSH_INTEREST_CONCURRENCY 或工具参数 interest_concurrency 可调 1-4）——整卷大图等待时间再减一半； ③ 置信度自适应升级：OCR 平均置信度 < 0.85 的区域自动切换视觉 API 转录（更快与更准自动取舍）； ④ 429/5xx 指数退避重试 + 损坏图/HEIC 友好提示 + 跨块表格/长句行对齐增强 + Windows OCR 中文引擎缺失指引； ⑤ 暴露高级参数：ocr_engine / interest_concurrency（向后兼容，缺省行为不变）； ⑥ 双形态发布（同 v0.1.3 体例）：vision-exp-tile-v0.1.4.zip（完整版：可选 paddle/rapid venv）与 vision-exp-tile-v0.1.4-nopython.zip（无 Python 零配置版：本地识别 = 系统自带 Windows OCR 常驻池）。回滚/调参：DSH_OCR_POOL=0（回退旧本地识别）、DSH_OCR_CACHE=0（关缓存）等详见各小节。 中文 OCR 语言包指引（nopython 版）：Windows 设置 → 语言与区域 → 添加「中文(简体)」语言包（含 OCR 可选功能，或 dism /online /add-capability /capabilityname:Language.OCR~~~zh-CN~0.0.1.0）；未安装时 Windows OCR 只识别英文/乱码，本插件会自动降级为视觉 API 转录（不报错）。

vision-exp-tile ◆ 为 deepseek-v4-flash-vision-exp 定制的大图智能识图插件

简介：DSH（DeepSeek Harness）插件——大图智能识别：整图预检 → 本地 OCR + 像素网格转录文字 → 兴趣点区域按比例切块（最长边 800）让视觉模型精读 → 自动汇总；支持模型编排（smart）/ 全自动（pipeline）/ 全图网格（full）三种策略。为 deepseek-v4-flash-vision-exp 量身定制，识别大图"看不清"的最后一公里。

独立 DSH 插件：零依赖任何第三方 DSH 插件（picturereader 等均未使用，仅用纯官方 DSH 服务 + 可选开源 OCR 环境）。把大图切成 800×800 无损小块（官方缩放规则的"甜蜜点"：块在模型侧不被降采样、每块**≤384 token**），携带坐标标注 + 分块聚合逻辑直接调用 DeepSeek 视觉 API 完成识别与聚合，返回结构化答案（不统计 token、不计算费用）。

一、为什么要 800×800

官方文档（api-docs.deepseek.com/guides/vision）规定：每张图进模型前自动缩放——总像素 < ~384×384 放大，更大的图按长宽比缩小到 ≈800×800 总像素，每张图 token 封顶 384。

块边长 800 → 处于"不缩放"边界：细节零损失，且每块恰好 ≤384 token；
原图 ≤800×800 → 不切分，原样识别；
原图更大 → 切成 800×800 网格（边缘块取实际尺寸，不补白不放大），全部 1:1 进模型。

二、安装与挂载

# 1. 复制/链接插件到 DSH 插件目录（与 picturereader 同款形态）
#    本项目已经用 junction 链接：C:\Users\HP\.dsh\plugins\vision-exp-tile

# 2. 在目标 profile 的 package.json 中：
#    "dsh": { "profile": { "bundles": [ ..., "vision-exp-tile" ] } }
#    "dependencies": { "vision-exp-tile": "link:C:/Users/HP/.dsh/plugins/vision-exp-tile" }

# 3. 在 profile 目录运行（建立 node_modules 链接）
#    pnpm install

# 4. 重启 DSH 生效

隔离测试（推荐）：不要直接改正式 web profile，新建测试 profile：

# 测试 profile：~/.dsh/profiles/vision-test（bundles = dsh-base + dsh-web-app + vision-exp-tile）
dsh --profile vision-test web --port 3081
# 浏览器打开 http://127.0.0.1:3081 即可测试；正式 profile 与本次改动零关联。

纯净 DSH 快速上手（无任何其它插件，纯官方 DSH）

本插件不依赖 picturereader / paddle / rapid / 任何第三方插件；纯净 DSH 三步即可用：

# ① 安装依赖（在插件目录）
npm install

# ② 配置 API key（必做！）——插件从"系统环境变量"读取；DSH 凭据界面存的 key 不进环境变量
setx DEEPSEEK_API_KEY "sk-你的key"        # Windows；Linux/macOS 写入 ~/.bashrc 等

# ③ 新开终端重启 DSH（新终端才会加载 setx 的环境变量）
dsh web

纯净 DSH 上：vision_tile_split / vision_region_crop / full / pipeline 全功能可用（pipeline 无 OCR 环境时自动降级：Windows 用系统 OCR，非 Windows 转交视觉 API 转录）；
smart（默认）同样可用：文字区域自动走视觉直读（本插件自带能力），零依赖第三方插件；
可选增强（非必需）：装 paddle/rapid 本地 OCR 环境后，pipeline 的中文转录质量最佳（自动探测 $HOME/paddle_venv 等，路径可用 DSH_PADDLE_PYTHON/DSH_RAPID_PYTHON 覆盖）。

三、工具用法（模型调用）

1. `vision_tile_split` —— 只切图 + 标注 + 聚合逻辑

{
  "file_path": "D:\\img\\截图.png",
  "block_size": 800,
  "cut_threshold": 800,
  "overlap": 0,
  "out_dir": ""
}

返回（模型可见文本）：切块结果 → 块目录 → 坐标清单（编号/行列/原图坐标/尺寸）→ 全局布局参考图（overview）→ 分块聚合逻辑（识别顺序、坐标定位、跨块合并、禁止编造、输出要求）。块文件名自带坐标：截图_r0_c1_x800_y0_800x800.png。

cut_threshold=800：长边 ≤800 直接返回"无需切分"，满足"小图不裁"；
overlap=64：推荐用于文字/表格密集图（防跨块切断）；
format=png（默认无损）/jpeg；
rotate=0/90/180/270：识别前先顺时针旋转整图（默认 0）。图片横倒/倒置、模型"误判方向"时使用——切图、坐标与 overview 均基于旋转后的图像（需 sharp）。

2. `vision_tile_recognize` —— 智能识图（v0.1 多方案结合）

{
  "file_path": "D:\\img\\大图.png",
  "strategy": "smart",
  "question": "这张图里有什么内容？请完整描述"
}

strategy 三种模式：

smart（默认·模型编排）：先整图预检（detail:'low' 512×512 缩略，≈0.005 元）→ 返回：有无文字 / 文字区域(1~3 个 0..1 相对矩形) / 兴趣点区域(模型判断的重点) / 整图概要。模型按流程继续：重点不明确→先问用户；有文字→vision_region_crop(recognize=true) 视觉直读转录（本插件自带能力）；兴趣点→vision_region_crop(recognize=true) 逐点识别；最后汇总。无文字→整图概要 + 兴趣点区域识别，不做 OCR（注：本插件不调用任何第三方 DSH 插件的工具）。
pipeline（插件全自动）：一次调用完成预检 → 本地 OCR（ocr_engine：auto/paddle/rapid/windows，默认 auto 自动降级）+ 像素网格 → 兴趣点按比例裁剪（最长边 800）识别 → 模板汇总 → 全部明细落盘系统临时目录（precheck.json / ocr.txt / pixel-grids.txt / 区域 PNG / answer.md）。无交互：重点不明时结果中说明。
full（原全网格）：先 overview 整图缩略图 → 800×800 全图切块识别（mode=auto/single/layered、block_size、json、out_dir 等原参数），用于整页材料逐块完整转录。

其它通用参数：rotate（0/90/180/270 转正）、max_tokens； 健壮性：模型只思考未输出正文（content 为空）时自动放大 max_tokens 重试一次；仍为空报出 finish_reason 与思考摘要。返回：预检清单/答案 + 统计；不统计 token、不计算费用。

3. `vision_region_crop` —— 兴趣点/文字区域裁剪识别

参数：file_path（必填）、rect（必填 [x0,y0,x1,y1]，支持 0..1 相对或像素坐标自动识别）、rotate、max_edge（默认 800，最长边 800 保比例（4:3→800×600）；0=1:1 不缩放供本地 OCR）、recognize（默认 true=视觉 API 识别该区域；false=仅落盘 PNG，供本地 OCR 工具处理）、question、out_dir（默认系统临时目录）；
返回：区域图路径、输出尺寸、原图裁剪矩形（像素）、（recognize=true 时）区域描述。

4. 配置项（插件级）

配置	默认	说明
`apiKeyEnv`	`DEEPSEEK_API_KEY`	API key 环境变量名（密钥不落配置）
`baseURL`	`https://api.deepseek.com`	OpenAI 兼容端点
`model`	`deepseek-v4-flash-vision-exp`	模型名
`blockSize` / `cutThreshold`	800 / 800	块边长 / 切分阈值
`overlap`	0	相邻块交叠像素
`groupSize`	40	分层聚合每组的块数
`mode` / `json`	auto / false	识别模式 / 输出格式
`format` / `quality`	png / 90	块编码

四、成本参考（仅供了解，插件本身不计算）

每块 800×800 = 384 token（封顶，官方规则）。以下按官方价（输入命中 0.1 / 未命中 3 / 输出 9 元·百万 tokens）估算，实际计费以 DeepSeek API 平台账单为准：

原图尺寸	网格	块数	图片输入 token	输出 token(估)	费用(约)
≤800×800	1×1	1	384	400	≈0.005 元
1600×1600	2×2	4	1,536	700	≈0.011 元
2400×1600	3×2	6	2,304	900	≈0.015 元
4000×3000	5×4	20	7,680	1,600	≈0.035 元
6000×4500	8×6	48	18,432	2,400	≈0.075 元
8000×6000	10×8	80	30,720	3,200	≈0.12 元

五、验证清单（功能自测）

npm test：网格/坐标/提示模板/mock API 全部通过；
dsh --profile vision-test --dump-config：输出树中应出现 vision-exp-tile 行；
启动 dsh --profile vision-test web --port 3081 → 新会话 → 工具列表出现 vision_tile_split / vision_tile_recognize；
上传一张 4000×3000 测试图 → 调 vision_tile_split → 检查输出目录 20 块 + overview + 坐标清单；
调 vision_tile_recognize（需环境变量 DEEPSEEK_API_KEY 有值）→ 检查结构化识别答案与统计（不显示 token/费用）。

六、开发与测试工作流（双环境）

插件的任何改动都先在隔离测试实例验证，确认无误后再让正式实例生效——两者共用同一份源码（junction），互不干扰。

端口	实例	用途
3080	`web` profile（正式）	日常使用（生产环境）
3081	`vision-test` profile（隔离测试）	改动验证、实验，零风险

标准流程（改插件源码时）

在 3081 验证（改动后）：

# 一键：校验挂载 + 启动测试实例（自动拆建 junction）
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\run-test-profile.ps1
# 浏览器打开 http://127.0.0.1:3081 → 新会话问"列出工具" → 真实跑一张图

3081 通过后，重启 3080 让正式实例加载新代码（dsh web 重启即可；宿主插件不热重载）；
改动即时性：源码经 junction 直连 → 重启对应实例即生效，无需重新安装/构建。

依赖版本约束（重要）

插件的 sharp 版本必须与 DSH 内置 sharp 一致（当前两者均为 0.35.3）；
若不一致，同进程会出现两个 sharp 原生库，报 colourspace: parameter space not set 类错误；
升级 DSH 后如遇该错误：npm install sharp@<DSH的sharp版本>（DSH 版本见 node_modules\@deepseek-ai\dsh\node_modules\sharp\package.json）。

环境重置

关闭 3081：Ctrl+C（或联系杀掉进程）；
彻底清理测试环境：删除 ~/.dsh/profiles/vision-test 与 ~/.dsh/plugins/vision-exp-tile（正式 profile 不受影响）；
正式环境卸载/回滚：powershell -File .\scripts\install-to-web-profile.ps1 -Rollback（自动还原 package.json 备份）。

七、依赖与适配（对其他用户环境）

最低要求（人人可跑）：DSH 基础环境（tools/fs 服务，官方 dsh-base 自带）· Node ≥ 20 · DeepSeek API key（环境变量 DEEPSEEK_API_KEY）· npm install（sharp/pngjs/jpeg-js，sharp 有全平台预编译二进制）。

能力	依赖	缺失时的表现
切块 / 预检 / 兴趣点识别 / 像素网格	插件自带（pixelgrid 自实现，不依赖任何其它插件）	✅ 始终可用
pipeline 本地 OCR	探测本机 paddle_venv / rapid_venv（`$HOME` 下，路径可用 `DSH_PADDLE_PYTHON`/`DSH_RAPID_PYTHON` 覆盖）→ 无则用 Windows OCR（WinRT，零依赖）	✅ 自动降级；仍无 OCR（如 Linux 未装 venv）→ 自动转交视觉 API 转录该区域，pipeline 不中断
smart 模式文字识别	本插件自带（`vision_region_crop` 视觉直读转录）	✅ 始终可用，零依赖第三方插件

结论：本插件零依赖任何第三方 DSH 插件（picturereader 等均未使用）；paddle/rapid 是用户可选安装的开源 OCR 环境（Apache-2.0，仅环境探测，非插件依赖），装了中文转录质量最好，不装也完全可用。

八、已知边界

插件直连官方 API，不受 DSH 内置 deepseek 适配器 text-only 限制；结果以文本回流会话；
官方限制：图片仅可在 user 消息（已遵守）；单请求 ≤600 图（本插件默认 ≤240 更保守）；base64 请求体 ≤48MiB（超预算自动提示分批/转 JPEG）；
"完美识别"是质量目标：块数越多难度越高，分层聚合显著缓解；跨块被切断的细线级元素仍可能合并出错（建议 overlap=64）；
全自动 pipeline 无交互通道：预检"重点不明确"时会在结果中说明，可改用 smart（模型先问你）或 vision_region_crop 指定坐标。

用户如何安装发布版

下载 Release 里的 vision-exp-tile-vX.Y.Z.zip，解压后按前面"二、安装与挂载"步骤操作（放到 ~/.dsh/plugins/vision-exp-tile + profile 挂 link: 依赖），或直接从源码仓库 git clone 后同样挂载。

许可

MIT © vision-exp-tile contributors

如果这个插件对你有帮助，欢迎点个 ⭐ Star 支持一下～（你的支持就是持续更新的动力）

写在前面

这个插件是我用 DeepSeek Harness 写的——我本人没有写代码相关的知识，这个插件只是提供一个思路，外加自用。

DeepSeek-v4-flash-vision-exp 发布后，官方会把大图压缩到 800×800 像素，为了不丢失图片细节，就让 DeepSeek 帮我写了这个插件。

本次更新（v0.1.4）完全由 DeepSeek Harness 自主完成，内容： ① 本地 OCR 检索缓存：同图重复识别命中秒出（默认 48h；DSH_OCR_CACHE=0 关闭）——省钱又省时（本地缓存命中≈0 API）； ② 重点区域并行识别（默认 2 路，DSH_INTEREST_CONCURRENCY 或工具参数 interest_concurrency 可调 1-4）——整卷大图等待时间再减一半； ③ 置信度自适应升级：OCR 平均置信度 < 0.85 的区域自动切换视觉 API 转录（更快与更准自动取舍）； ④ 429/5xx 指数退避重试 + 损坏图/HEIC 友好提示 + 跨块表格/长句行对齐增强 + Windows OCR 中文引擎缺失指引； ⑤ 暴露高级参数：ocr_engine / interest_concurrency（向后兼容，缺省行为不变）； ⑥ 双形态发布（同 v0.1.3 体例）：vision-exp-tile-v0.1.4.zip（完整版：可选 paddle/rapid venv）与 vision-exp-tile-v0.1.4-nopython.zip（无 Python 零配置版：本地识别 = 系统自带 Windows OCR 常驻池）。回滚/调参：DSH_OCR_POOL=0（回退旧本地识别）、DSH_OCR_CACHE=0（关缓存）等详见各小节。 中文 OCR 语言包指引（nopython 版）：Windows 设置 → 语言与区域 → 添加「中文(简体)」语言包（含 OCR 可选功能，或 dism /online /add-capability /capabilityname:Language.OCR~~~zh-CN~0.0.1.0）；未安装时 Windows OCR 只识别英文/乱码，本插件会自动降级为视觉 API 转录（不报错）。

vision-exp-tile ◆ 为 deepseek-v4-flash-vision-exp 定制的大图智能识图插件

简介：DSH（DeepSeek Harness）插件——大图智能识别：整图预检 → 本地 OCR + 像素网格转录文字 → 兴趣点区域按比例切块（最长边 800）让视觉模型精读 → 自动汇总；支持模型编排（smart）/ 全自动（pipeline）/ 全图网格（full）三种策略。为 deepseek-v4-flash-vision-exp 量身定制，识别大图"看不清"的最后一公里。

独立 DSH 插件：零依赖任何第三方 DSH 插件（picturereader 等均未使用，仅用纯官方 DSH 服务 + 可选开源 OCR 环境）。把大图切成 800×800 无损小块（官方缩放规则的"甜蜜点"：块在模型侧不被降采样、每块**≤384 token**），携带坐标标注 + 分块聚合逻辑直接调用 DeepSeek 视觉 API 完成识别与聚合，返回结构化答案（不统计 token、不计算费用）。

一、为什么要 800×800

块边长 800 → 处于"不缩放"边界：细节零损失，且每块恰好 ≤384 token；
原图 ≤800×800 → 不切分，原样识别；
原图更大 → 切成 800×800 网格（边缘块取实际尺寸，不补白不放大），全部 1:1 进模型。

二、安装与挂载

# 1. 复制/链接插件到 DSH 插件目录（与 picturereader 同款形态）
#    本项目已经用 junction 链接：C:\Users\HP\.dsh\plugins\vision-exp-tile

# 2. 在目标 profile 的 package.json 中：
#    "dsh": { "profile": { "bundles": [ ..., "vision-exp-tile" ] } }
#    "dependencies": { "vision-exp-tile": "link:C:/Users/HP/.dsh/plugins/vision-exp-tile" }

# 3. 在 profile 目录运行（建立 node_modules 链接）
#    pnpm install

# 4. 重启 DSH 生效

隔离测试（推荐）：不要直接改正式 web profile，新建测试 profile：

# 测试 profile：~/.dsh/profiles/vision-test（bundles = dsh-base + dsh-web-app + vision-exp-tile）
dsh --profile vision-test web --port 3081
# 浏览器打开 http://127.0.0.1:3081 即可测试；正式 profile 与本次改动零关联。

纯净 DSH 快速上手（无任何其它插件，纯官方 DSH）

本插件不依赖 picturereader / paddle / rapid / 任何第三方插件；纯净 DSH 三步即可用：

# ① 安装依赖（在插件目录）
npm install

# ② 配置 API key（必做！）——插件从"系统环境变量"读取；DSH 凭据界面存的 key 不进环境变量
setx DEEPSEEK_API_KEY "sk-你的key"        # Windows；Linux/macOS 写入 ~/.bashrc 等

# ③ 新开终端重启 DSH（新终端才会加载 setx 的环境变量）
dsh web

纯净 DSH 上：vision_tile_split / vision_region_crop / full / pipeline 全功能可用（pipeline 无 OCR 环境时自动降级：Windows 用系统 OCR，非 Windows 转交视觉 API 转录）；
smart（默认）同样可用：文字区域自动走视觉直读（本插件自带能力），零依赖第三方插件；
可选增强（非必需）：装 paddle/rapid 本地 OCR 环境后，pipeline 的中文转录质量最佳（自动探测 $HOME/paddle_venv 等，路径可用 DSH_PADDLE_PYTHON/DSH_RAPID_PYTHON 覆盖）。

三、工具用法（模型调用）

1. `vision_tile_split` —— 只切图 + 标注 + 聚合逻辑

{
  "file_path": "D:\\img\\截图.png",
  "block_size": 800,
  "cut_threshold": 800,
  "overlap": 0,
  "out_dir": ""
}

cut_threshold=800：长边 ≤800 直接返回"无需切分"，满足"小图不裁"；
overlap=64：推荐用于文字/表格密集图（防跨块切断）；
format=png（默认无损）/jpeg；
rotate=0/90/180/270：识别前先顺时针旋转整图（默认 0）。图片横倒/倒置、模型"误判方向"时使用——切图、坐标与 overview 均基于旋转后的图像（需 sharp）。

2. `vision_tile_recognize` —— 智能识图（v0.1 多方案结合）

{
  "file_path": "D:\\img\\大图.png",
  "strategy": "smart",
  "question": "这张图里有什么内容？请完整描述"
}

strategy 三种模式：

smart（默认·模型编排）：先整图预检（detail:'low' 512×512 缩略，≈0.005 元）→ 返回：有无文字 / 文字区域(1~3 个 0..1 相对矩形) / 兴趣点区域(模型判断的重点) / 整图概要。模型按流程继续：重点不明确→先问用户；有文字→vision_region_crop(recognize=true) 视觉直读转录（本插件自带能力）；兴趣点→vision_region_crop(recognize=true) 逐点识别；最后汇总。无文字→整图概要 + 兴趣点区域识别，不做 OCR（注：本插件不调用任何第三方 DSH 插件的工具）。
pipeline（插件全自动）：一次调用完成预检 → 本地 OCR（ocr_engine：auto/paddle/rapid/windows，默认 auto 自动降级）+ 像素网格 → 兴趣点按比例裁剪（最长边 800）识别 → 模板汇总 → 全部明细落盘系统临时目录（precheck.json / ocr.txt / pixel-grids.txt / 区域 PNG / answer.md）。无交互：重点不明时结果中说明。
full（原全网格）：先 overview 整图缩略图 → 800×800 全图切块识别（mode=auto/single/layered、block_size、json、out_dir 等原参数），用于整页材料逐块完整转录。

3. `vision_region_crop` —— 兴趣点/文字区域裁剪识别

参数：file_path（必填）、rect（必填 [x0,y0,x1,y1]，支持 0..1 相对或像素坐标自动识别）、rotate、max_edge（默认 800，最长边 800 保比例（4:3→800×600）；0=1:1 不缩放供本地 OCR）、recognize（默认 true=视觉 API 识别该区域；false=仅落盘 PNG，供本地 OCR 工具处理）、question、out_dir（默认系统临时目录）；
返回：区域图路径、输出尺寸、原图裁剪矩形（像素）、（recognize=true 时）区域描述。

4. 配置项（插件级）

配置	默认	说明
`apiKeyEnv`	`DEEPSEEK_API_KEY`	API key 环境变量名（密钥不落配置）
`baseURL`	`https://api.deepseek.com`	OpenAI 兼容端点
`model`	`deepseek-v4-flash-vision-exp`	模型名
`blockSize` / `cutThreshold`	800 / 800	块边长 / 切分阈值
`overlap`	0	相邻块交叠像素
`groupSize`	40	分层聚合每组的块数
`mode` / `json`	auto / false	识别模式 / 输出格式
`format` / `quality`	png / 90	块编码

四、成本参考（仅供了解，插件本身不计算）

原图尺寸	网格	块数	图片输入 token	输出 token(估)	费用(约)
≤800×800	1×1	1	384	400	≈0.005 元
1600×1600	2×2	4	1,536	700	≈0.011 元
2400×1600	3×2	6	2,304	900	≈0.015 元
4000×3000	5×4	20	7,680	1,600	≈0.035 元
6000×4500	8×6	48	18,432	2,400	≈0.075 元
8000×6000	10×8	80	30,720	3,200	≈0.12 元

五、验证清单（功能自测）

npm test：网格/坐标/提示模板/mock API 全部通过；
dsh --profile vision-test --dump-config：输出树中应出现 vision-exp-tile 行；
启动 dsh --profile vision-test web --port 3081 → 新会话 → 工具列表出现 vision_tile_split / vision_tile_recognize；
上传一张 4000×3000 测试图 → 调 vision_tile_split → 检查输出目录 20 块 + overview + 坐标清单；
调 vision_tile_recognize（需环境变量 DEEPSEEK_API_KEY 有值）→ 检查结构化识别答案与统计（不显示 token/费用）。

六、开发与测试工作流（双环境）

插件的任何改动都先在隔离测试实例验证，确认无误后再让正式实例生效——两者共用同一份源码（junction），互不干扰。

端口	实例	用途
3080	`web` profile（正式）	日常使用（生产环境）
3081	`vision-test` profile（隔离测试）	改动验证、实验，零风险

标准流程（改插件源码时）

在 3081 验证（改动后）：

# 一键：校验挂载 + 启动测试实例（自动拆建 junction）
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\run-test-profile.ps1
# 浏览器打开 http://127.0.0.1:3081 → 新会话问"列出工具" → 真实跑一张图

3081 通过后，重启 3080 让正式实例加载新代码（dsh web 重启即可；宿主插件不热重载）；
改动即时性：源码经 junction 直连 → 重启对应实例即生效，无需重新安装/构建。

依赖版本约束（重要）

插件的 sharp 版本必须与 DSH 内置 sharp 一致（当前两者均为 0.35.3）；
若不一致，同进程会出现两个 sharp 原生库，报 colourspace: parameter space not set 类错误；
升级 DSH 后如遇该错误：npm install sharp@<DSH的sharp版本>（DSH 版本见 node_modules\@deepseek-ai\dsh\node_modules\sharp\package.json）。

环境重置

关闭 3081：Ctrl+C（或联系杀掉进程）；
彻底清理测试环境：删除 ~/.dsh/profiles/vision-test 与 ~/.dsh/plugins/vision-exp-tile（正式 profile 不受影响）；
正式环境卸载/回滚：powershell -File .\scripts\install-to-web-profile.ps1 -Rollback（自动还原 package.json 备份）。

七、依赖与适配（对其他用户环境）

能力	依赖	缺失时的表现
切块 / 预检 / 兴趣点识别 / 像素网格	插件自带（pixelgrid 自实现，不依赖任何其它插件）	✅ 始终可用
pipeline 本地 OCR	探测本机 paddle_venv / rapid_venv（`$HOME` 下，路径可用 `DSH_PADDLE_PYTHON`/`DSH_RAPID_PYTHON` 覆盖）→ 无则用 Windows OCR（WinRT，零依赖）	✅ 自动降级；仍无 OCR（如 Linux 未装 venv）→ 自动转交视觉 API 转录该区域，pipeline 不中断
smart 模式文字识别	本插件自带（`vision_region_crop` 视觉直读转录）	✅ 始终可用，零依赖第三方插件

八、已知边界

插件直连官方 API，不受 DSH 内置 deepseek 适配器 text-only 限制；结果以文本回流会话；
官方限制：图片仅可在 user 消息（已遵守）；单请求 ≤600 图（本插件默认 ≤240 更保守）；base64 请求体 ≤48MiB（超预算自动提示分批/转 JPEG）；
"完美识别"是质量目标：块数越多难度越高，分层聚合显著缓解；跨块被切断的细线级元素仍可能合并出错（建议 overlap=64）；
全自动 pipeline 无交互通道：预检"重点不明确"时会在结果中说明，可改用 smart（模型先问你）或 vision_region_crop 指定坐标。

用户如何安装发布版

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Nicholas023/vision-exp-tile

写在前面

vision-exp-tile ◆ 为 deepseek-v4-flash-vision-exp 定制的大图智能识图插件

一、为什么要 800×800

二、安装与挂载

纯净 DSH 快速上手（无任何其它插件，纯官方 DSH）

三、工具用法（模型调用）

1. vision_tile_split —— 只切图 + 标注 + 聚合逻辑

2. vision_tile_recognize —— 智能识图（v0.1 多方案结合）

3. vision_region_crop —— 兴趣点/文字区域裁剪识别

4. 配置项（插件级）

四、成本参考（仅供了解，插件本身不计算）

五、验证清单（功能自测）

六、开发与测试工作流（双环境）

标准流程（改插件源码时）

依赖版本约束（重要）

环境重置

七、依赖与适配（对其他用户环境）

八、已知边界

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Nicholas023/vision-exp-tile

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一、为什么要 800×800

二、安装与挂载

纯净 DSH 快速上手（无任何其它插件，纯官方 DSH）

三、工具用法（模型调用）

1. vision_tile_split —— 只切图 + 标注 + 聚合逻辑

2. vision_tile_recognize —— 智能识图（v0.1 多方案结合）

3. vision_region_crop —— 兴趣点/文字区域裁剪识别

4. 配置项（插件级）

四、成本参考（仅供了解，插件本身不计算）

五、验证清单（功能自测）

六、开发与测试工作流（双环境）

标准流程（改插件源码时）

依赖版本约束（重要）

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七、依赖与适配（对其他用户环境）

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1. `vision_tile_split` —— 只切图 + 标注 + 聚合逻辑

2. `vision_tile_recognize` —— 智能识图（v0.1 多方案结合）

3. `vision_region_crop` —— 兴趣点/文字区域裁剪识别

1. `vision_tile_split` —— 只切图 + 标注 + 聚合逻辑

2. `vision_tile_recognize` —— 智能识图（v0.1 多方案结合）

3. `vision_region_crop` —— 兴趣点/文字区域裁剪识别