picturereader

给纯文本模型（如 deepseek-v4-flash）的"读图"能力——双版本发布：

DSH 版：DeepSeek Harness 插件（dsh-plugin，含 DSH EAC 桌面端）

ZCode 版：ZCode 桌面端插件（zcode-plugin，经 MCP 暴露工具）

把图片 降分辨率 + 降色深 + 结构/色彩指纹提取，渲染成文本网格喂回对话，让模型像多模态模型一样"看"图：描述场景、主体、环境、光线与语义内容。 纯本地、零外部模型依赖、零 API key、零 Python（PaddleOCR 为可选增强）。

版本总览

版本	平台	形态	源码	安装
DSH 版	DeepSeek Harness（含 EAC 桌面端）	npm 插件（`dsh.bundle`）	仓库根目录	`dsh plugin --profile web add picturereader`
ZCode 版	ZCode 桌面端	本地 marketplace 插件（MCP server + skill）	jing-hy/picturereader-zcode（独立仓库）	见其 README

两个版本共用同一套业务核心（src/core.js）与读图方法论 skill（image-reading），三个工具行为完全一致：image_scan / image_ocr / image_sample。

ZCode 版性能说明：ZCode 版通过 MCP（stdio 子进程）暴露工具，每次调用都要经历进程通信与序列化开销，速度明显慢于 DSH 版（DSH 版为插件内直接调用）。高频看图、批量看图任务请优先使用 DSH 版；ZCode 版适合轻量、偶发看图。

这是什么

DeepSeek 等纯文本模型没有视觉编码器，无法直接看图。picturereader 把"看图"翻译成模型能理解的结构化文本证据，并提供一套经过大量真实图片迭代验证的读图方法论 skill（image-reading），让模型像人一样分步看图：

全局定调：hue families（纯色指纹）→ structure（条纹/对称）→ texture（写实度）→ regions（色块结构）
主动找主体：px_per_cell 定向放大（深色/低对比/小色块不会漏）
文字验证：PaddleOCR 实读（防多模态幻觉）
材质判断：image_sample 像素取样
综合描述：带证据等级的连贯画面描述

工具

工具	作用
`image_scan`	全局/区域扫描：亮度/颜色网格 + regions 色块 + shade diversity + texture mix + structure（条纹/对称） + 像素级 colors + hue families 纯色指纹；支持 `focus`/`region` 局部放大、`px_per_cell` 像素密度定向放大
`image_ocr`	文字识别双引擎：`windows`（内置，默认）/ `paddle`（选装，发光/弯曲/游戏字更强），失败自动降级不崩溃
`image_sample`	8×8 精确像素取样，判断材质/纹理（金属/木纹/织物/皮肤/噪点）

读图方法论 skill（image-reading）

skills/image-reading.md（DSH 版）/ skills/image-reading/SKILL.md（ZCode 版）是一套经大量真实图片场景迭代验证的读图方法论（按 experience / skill / principle / insight 分层，教训有据可依、找得到主模型模式），安装后模型自动掌握：

hue 场景指纹：cyan 高=水/雾/湖泊，green 高=森林，orange/red 高=暖色人物/火光，blue 高=夜空科幻，achromatic+rough=废墟，green+yellow=翠绿能量/浮空仙境
多模态模型校验规则：游戏名/品牌等文字必须 OCR 实读（多模态模型会猜错）；发光元素颜色以 hue 实测为准（多模态模型对发光色的描述系统性不可靠）；低对比主体（暗色人物/小色块）必须放大确认
主动验证：低对比主体（暗色人物/小色块）必须放大确认

安装

DSH 版

# 1. 插件
dsh plugin --profile web add picturereader        # 或从源码: dsh plugin --profile web add .
dsh plugin --profile headless add picturereader

# 2. 读图方法论 skill（推荐）
copy skills\image-reading.md %USERPROFILE%\.dsh\skills\   # Windows
# macOS/Linux: cp skills/image-reading.md ~/.dsh/skills/

# 3.（可选）PaddleOCR 增强引擎：node scripts/setup-ocr.mjs

重启 DSH Desktop 后，模型工具列表出现 image_scan / image_ocr / image_sample，技能目录出现 image-reading。

ZCode 版

ZCode 版是独立仓库：jing-hy/picturereader-zcode。

ZCode 版通过 MCP server（mcp/server.js，stdio）把三个工具暴露给 ZCode，读图方法论作为 skill（skills/image-reading/）随插件分发，业务逻辑 src/core.js 与本仓库完全一致。安装与使用请见其 README。

使用

直接对模型说：

用 image_scan 看一下 <路径> 这张图，细看感兴趣的部分

模型会加载 image-reading 方法论自动执行完整流程（定调 → 找主体 → 验证 → 描述）。

输出示例

image: chart.png (600x400 -> 32x21 cells, ~18.8x19px per cell, region=full, palette=full, mode=color)
shade diversity: 10 distinct shades | texture: smooth 24.2%, medium 19.3%, rough 56.5%
structure: 6 vertical stripes (4 alternating colors) at cols 4..7; left-right symmetry 45%
hue families: cyan 88.2%, green 4.5%, yellow 1%          ← 真实主调（colors 灰白占比是假象）
regions: ...（色块结构）
colors by area: ...（像素级真实占比）
luminance grid / color grid

环境变量（ZCode 版）

变量	默认值	作用
`DSH_PADDLE_PYTHON`	`C:\Users\Administrator\paddle_venv\Scripts\python.exe`	PaddleOCR 解释器路径（与原插件同名，便于直接迁移）
`DSH_PADDLE_CACHE`	`<插件目录>\.paddlex-cache`	PaddleX 模型缓存目录

开发

# DSH 版（本仓库）
npm install
npm test            # node:test，76 个测试全绿
node scripts/setup-ocr.mjs   # 可选：装 PaddleOCR
node scripts/preview.mjs     # 生成 fixtures 并预览渲染

# ZCode 版（独立仓库 jing-hy/picturereader-zcode）
git clone https://github.com/jing-hy/picturereader-zcode.git
cd picturereader-zcode
npm install
npm test            # node:test
node scripts/setup-ocr.mjs   # 可选

热插拔（DSH 版）：DSH 本身不支持代码热重载，但本插件自带执行层热加载——业务逻辑全在 src/core.js 单文件，工具每次执行按 mtime 动态加载（cache-bust），改 core.js 下次调用即生效；工具定义（schema/描述）改动需重启桌面端。

热插拔（ZCode 版）：MCP server 从所选目录运行，改 src/core.js 下次调用即生效（详见 picturereader-zcode 仓库 README）。

优势

零外部模型依赖：核心链路（扫描/取样/解码）纯本地纯 JS，不调任何视觉 API；语义理解完全交给主模型（DeepSeek），不依赖 YOLO 等固定类别检测器（遇未知物体不失效）
可追溯、可验证：每个结论都有数据支撑（hue 占比、色块坐标、OCR 文本+置信度），能主动识别并纠正多模态模型的幻觉（游戏名乱猜、发光颜色误标、小字脑补）
隐私友好：原始图片不出本机，只有降采样文本进模型上下文
成本低：一次扫描 ≈0.6–2.2K tokens；PaddleOCR 本地跑，无 API 费用
可选增强：PaddleOCR 一键安装（scripts/setup-ocr.mjs），缺失自动降级不崩溃
方法论沉淀：附带的 image-reading skill 把读图经验固化（场景指纹/校验规则），模型每次看图都带着经过大量图片验证的经验

局限性（重要）

不是真正的视觉模型：文本网格信息量有限，人脸/表情/花纹等像素级细节读不出；这是文本模态的硬上限，放大（px_per_cell）只能缩小差距，不能消除
语义推断依赖主模型能力：物体识别（"这是树/空间站"）是 LLM 基于结构证据的推测，不是视觉模型的确证——复杂/罕见物体可能推断错误
OCR 引擎边界：Windows OCR 对发光/弯曲/艺术字失效；PaddleOCR 强很多但需选装，且对极小文字/极端艺术字仍可能失败（可配合放大）
性能：4K 图解码 ~230ms；PaddleOCR 每次调用需 ~2s 加载模型；大图网格渲染 token 随 size 增长（64×64 color ≈ 3–5K tokens）
ZCode 版 MCP 开销：ZCode 版工具经 MCP stdio 子进程通信，单次调用比 DSH 版慢（进程启动 + JSON-RPC 序列化）；高频/批量看图建议用 DSH 版
WebP 不支持（提示转 PNG/JPEG）；GIF 只读首帧
多模态模型的描述不可全信（本插件可交叉验证，但最终语义仍需人工判断关键场景）

License

MIT

picturereader

给纯文本模型（如 deepseek-v4-flash）的"读图"能力——双版本发布：

DSH 版：DeepSeek Harness 插件（dsh-plugin，含 DSH EAC 桌面端）

ZCode 版：ZCode 桌面端插件（zcode-plugin，经 MCP 暴露工具）

把图片 降分辨率 + 降色深 + 结构/色彩指纹提取，渲染成文本网格喂回对话，让模型像多模态模型一样"看"图：描述场景、主体、环境、光线与语义内容。 纯本地、零外部模型依赖、零 API key、零 Python（PaddleOCR 为可选增强）。

版本总览

版本	平台	形态	源码	安装
DSH 版	DeepSeek Harness（含 EAC 桌面端）	npm 插件（`dsh.bundle`）	仓库根目录	`dsh plugin --profile web add picturereader`
ZCode 版	ZCode 桌面端	本地 marketplace 插件（MCP server + skill）	jing-hy/picturereader-zcode（独立仓库）	见其 README

两个版本共用同一套业务核心（src/core.js）与读图方法论 skill（image-reading），三个工具行为完全一致：image_scan / image_ocr / image_sample。

ZCode 版性能说明：ZCode 版通过 MCP（stdio 子进程）暴露工具，每次调用都要经历进程通信与序列化开销，速度明显慢于 DSH 版（DSH 版为插件内直接调用）。高频看图、批量看图任务请优先使用 DSH 版；ZCode 版适合轻量、偶发看图。

这是什么

全局定调：hue families（纯色指纹）→ structure（条纹/对称）→ texture（写实度）→ regions（色块结构）
主动找主体：px_per_cell 定向放大（深色/低对比/小色块不会漏）
文字验证：PaddleOCR 实读（防多模态幻觉）
材质判断：image_sample 像素取样
综合描述：带证据等级的连贯画面描述

工具

工具	作用
`image_scan`	全局/区域扫描：亮度/颜色网格 + regions 色块 + shade diversity + texture mix + structure（条纹/对称） + 像素级 colors + hue families 纯色指纹；支持 `focus`/`region` 局部放大、`px_per_cell` 像素密度定向放大
`image_ocr`	文字识别双引擎：`windows`（内置，默认）/ `paddle`（选装，发光/弯曲/游戏字更强），失败自动降级不崩溃
`image_sample`	8×8 精确像素取样，判断材质/纹理（金属/木纹/织物/皮肤/噪点）

读图方法论 skill（image-reading）

hue 场景指纹：cyan 高=水/雾/湖泊，green 高=森林，orange/red 高=暖色人物/火光，blue 高=夜空科幻，achromatic+rough=废墟，green+yellow=翠绿能量/浮空仙境
多模态模型校验规则：游戏名/品牌等文字必须 OCR 实读（多模态模型会猜错）；发光元素颜色以 hue 实测为准（多模态模型对发光色的描述系统性不可靠）；低对比主体（暗色人物/小色块）必须放大确认
主动验证：低对比主体（暗色人物/小色块）必须放大确认

安装

DSH 版

# 1. 插件
dsh plugin --profile web add picturereader        # 或从源码: dsh plugin --profile web add .
dsh plugin --profile headless add picturereader

# 2. 读图方法论 skill（推荐）
copy skills\image-reading.md %USERPROFILE%\.dsh\skills\   # Windows
# macOS/Linux: cp skills/image-reading.md ~/.dsh/skills/

# 3.（可选）PaddleOCR 增强引擎：node scripts/setup-ocr.mjs

重启 DSH Desktop 后，模型工具列表出现 image_scan / image_ocr / image_sample，技能目录出现 image-reading。

ZCode 版

ZCode 版是独立仓库：jing-hy/picturereader-zcode。

使用

直接对模型说：

用 image_scan 看一下 <路径> 这张图，细看感兴趣的部分

模型会加载 image-reading 方法论自动执行完整流程（定调 → 找主体 → 验证 → 描述）。

输出示例

image: chart.png (600x400 -> 32x21 cells, ~18.8x19px per cell, region=full, palette=full, mode=color)
shade diversity: 10 distinct shades | texture: smooth 24.2%, medium 19.3%, rough 56.5%
structure: 6 vertical stripes (4 alternating colors) at cols 4..7; left-right symmetry 45%
hue families: cyan 88.2%, green 4.5%, yellow 1%          ← 真实主调（colors 灰白占比是假象）
regions: ...（色块结构）
colors by area: ...（像素级真实占比）
luminance grid / color grid

环境变量（ZCode 版）

变量	默认值	作用
`DSH_PADDLE_PYTHON`	`C:\Users\Administrator\paddle_venv\Scripts\python.exe`	PaddleOCR 解释器路径（与原插件同名，便于直接迁移）
`DSH_PADDLE_CACHE`	`<插件目录>\.paddlex-cache`	PaddleX 模型缓存目录

开发

# DSH 版（本仓库）
npm install
npm test            # node:test，76 个测试全绿
node scripts/setup-ocr.mjs   # 可选：装 PaddleOCR
node scripts/preview.mjs     # 生成 fixtures 并预览渲染

# ZCode 版（独立仓库 jing-hy/picturereader-zcode）
git clone https://github.com/jing-hy/picturereader-zcode.git
cd picturereader-zcode
npm install
npm test            # node:test
node scripts/setup-ocr.mjs   # 可选

热插拔（ZCode 版）：MCP server 从所选目录运行，改 src/core.js 下次调用即生效（详见 picturereader-zcode 仓库 README）。

优势

零外部模型依赖：核心链路（扫描/取样/解码）纯本地纯 JS，不调任何视觉 API；语义理解完全交给主模型（DeepSeek），不依赖 YOLO 等固定类别检测器（遇未知物体不失效）
可追溯、可验证：每个结论都有数据支撑（hue 占比、色块坐标、OCR 文本+置信度），能主动识别并纠正多模态模型的幻觉（游戏名乱猜、发光颜色误标、小字脑补）
隐私友好：原始图片不出本机，只有降采样文本进模型上下文
成本低：一次扫描 ≈0.6–2.2K tokens；PaddleOCR 本地跑，无 API 费用
可选增强：PaddleOCR 一键安装（scripts/setup-ocr.mjs），缺失自动降级不崩溃
方法论沉淀：附带的 image-reading skill 把读图经验固化（场景指纹/校验规则），模型每次看图都带着经过大量图片验证的经验

局限性（重要）

不是真正的视觉模型：文本网格信息量有限，人脸/表情/花纹等像素级细节读不出；这是文本模态的硬上限，放大（px_per_cell）只能缩小差距，不能消除
语义推断依赖主模型能力：物体识别（"这是树/空间站"）是 LLM 基于结构证据的推测，不是视觉模型的确证——复杂/罕见物体可能推断错误
OCR 引擎边界：Windows OCR 对发光/弯曲/艺术字失效；PaddleOCR 强很多但需选装，且对极小文字/极端艺术字仍可能失败（可配合放大）
性能：4K 图解码 ~230ms；PaddleOCR 每次调用需 ~2s 加载模型；大图网格渲染 token 随 size 增长（64×64 color ≈ 3–5K tokens）
ZCode 版 MCP 开销：ZCode 版工具经 MCP stdio 子进程通信，单次调用比 DSH 版慢（进程启动 + JSON-RPC 序列化）；高频/批量看图建议用 DSH 版
WebP 不支持（提示转 PNG/JPEG）；GIF 只读首帧
多模态模型的描述不可全信（本插件可交叉验证，但最终语义仍需人工判断关键场景）

License

MIT

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这是什么

工具

读图方法论 skill（image-reading）

安装

DSH 版

ZCode 版

使用

输出示例

环境变量（ZCode 版）

开发

优势

局限性（重要）

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版本总览

这是什么

工具

读图方法论 skill（image-reading）

安装

DSH 版

ZCode 版

使用

输出示例

环境变量（ZCode 版）

开发

优势

局限性（重要）

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