@xiaoyuink/dsh-image-vision

Name: xiaoyuink/dsh-image-vision
Author: xiaoyuink

dsh-image-vision 演示
📹 粘贴/拖拽图片 → 模型自动识图 → 4 件套工具精读

核心思想：让任意接入 DSH 的大模型都能识图——无论当前模型本身是否支持视觉。模型能识图就直接交给它（并按专业预设提示词分析），不能识图就自动转给插件配置的视觉模型，对使用者透明。

🧬 特别推荐生物医学研究者安装

本插件内置了针对生物医学场景的专业预设提示词，包括：

组织病理切片（histopathology）— 标本类型、染色、组织结构、细胞形态、病理发现与结论

细胞/实验图（cell_biology）— 显微镜、Western blot、FACS、免疫荧光等

解剖/医学影像（anatomy）— CT、MRI、X 线、超声、造影等

临床医学图（clinical）— 体表/内镜/眼底，含鉴别诊断与临床建议

科研统计图（scientific_figure）— 图表类型、坐标轴、关键数值、趋势与解读

如果你是生物医学领域的研究者或临床工作者，这款插件可以让你的 DSH 直接「看懂」专业医学图像，无需切换模型、无需额外配置。

功能总览

注册 4 个识图工具：image_vision / image_vision_ocr / image_vision_ground / image_vision_crop。
内置 7 个专业预设：病理 / 细胞 / 解剖 / 统计图 / 组合大图 / 临床 / 通用。
输入框原生图片：粘贴 / 上传 / 拖拽图片，发送后自动识图。
文本模型直接发图：粘贴/上传/拖拽图片后发送，图片自动写入 DSH 附件存储（永久），消息区渲染缩略图（点击看大图），模型自动调用识图工具识别；无需切换模型、模型选择器保持简洁。
可视化设置页：多供应商管理、厂商模板、模型发现、模型实测、余额查询、总开关。
支持 OpenAI 兼容、Anthropic 兼容、Qwen-Omni Realtime、OVHcloud 匿名免费视觉层等协议。

快速上手（如何使用）

安装插件

# 建议在 ~/.dsh 下新建 plugin 目录，统一存放插件本体
mkdir -p ~/.dsh/plugin
cd ~/.dsh/plugin

# 克隆仓库
git clone https://github.com/xiaoyuink/dsh-image-vision.git
cd dsh-image-vision
pnpm install

# 添加到 DSH 配置
dsh plugin --profile web add "$(pwd)"

# 重启 DSH Web 生效
# （dsh plugin add 使用 link: 协议，代码改动后重启即可，无需重新安装）

💡 关于插件存放位置：建议将插件本体放在 ~/.dsh/plugin/ 目录下统一管理，也可以根据你的喜好放在任意位置，dsh plugin add 时指向该路径即可。

安装完成后重启 dsh web，然后按以下步骤开始使用：

1️⃣ 开启插件

进入 DSH 设置 → 识图插件，将顶部的总开关打开（✅ 绿色）。

开启后，输入框会出现「📎 添加图片」按钮，同时支持直接粘贴（Ctrl+V）和拖拽图片。

2️⃣ 配置视觉模型（二选一）

方案 A：免费零配置（推荐新手）

在设置页添加供应商，选择 OVHcloud 模板：

端点自动填入 https://kepler.ai.cloud.ovh.net
API Key 留空
选择一个视觉模型（如 Mistral-7B-Instruct-v0.3）
点击「检测」按钮验证，成功即可使用

OVHcloud 免注册、免 Key，每 IP 每分钟 2 次，大陆直连，无需任何配置。

方案 B：自有 API Key

点击「添加供应商」，选择你的厂商模板（OpenAI / Anthropic / 小米 MiMo / 硅基流动 / 智谱 / 通义千问等 20+ 厂商）
填入 API Base URL 和 API Key（Key 建议用 env:YOUR_ENV_VAR 环境变量引用，更安全）
点击「获取模型列表」自动发现识图模型，或手动输入模型 ID
点击模型行的「检测」实测识图能力
点击「使用」切换为当前激活模型

3️⃣ 开始识图

安装配置完成后，使用方式非常简单：

方式一：拖拽图片

从桌面或文件夹拖拽一张图片到 DSH 输入框 → 松开 → 发送

方式二：粘贴图片

截图后按 Ctrl+V 粘贴到输入框 → 发送

方式三：点击上传

点击输入框左侧的 📎 按钮 → 选择图片 → 发送

发送后，模型会自动调用 image_vision 工具识别图片内容并回复你。

4️⃣ 精读进阶（可选）

如果需要对图片做更精细的分析：

你想做什么	用哪个工具	怎么用
读图片上的文字	`image_vision_ocr`	直接调用，逐字输出
找某个目标的位置	`image_vision_ground`	描述目标，返回坐标
放大看细节	`image_vision_crop`	输入坐标和放大倍数
完整链路	ground → crop → ocr	定位 → 裁剪放大 → 读字

模型会自动遵循「先整图识别，再按需精读」的策略，你只需要发图，剩下的交给模型。

5️⃣ 常用场景示例

场景	操作
🧪 识别病理切片	发图 → 模型自动用 `histopathology` 预设分析
🔬 看 Western blot	发图 → 模型自动用 `cell_biology` 预设分析
🩻 解读 CT/MRI	发图 → 模型自动用 `anatomy` 预设分析
📊 分析统计图表	发图 → 模型自动用 `scientific_figure` 预设分析
📄 读截图文字	发图 → 调用 `image_vision_ocr` 逐字输出
🔍 看组合大图	发图 → 模型自动用 `composite_figure` 逐 panel 分析

一、工具集

`image_vision` — 识别 / 分析图片

接收一张或多张图片引用，自动判断当前模型是否识图：

当前模型可识图：不调用插件视觉模型，把图片作为 image block 直接交给当前模型，并按预设提示词分析。
当前模型不可识图：调用插件设置中当前激活的视觉供应商/模型（带失败降级），返回识别文本。

参数：

参数	必填	说明
`images`	是	图片引用列表；支持本地绝对路径（`C:/.../x.jpg`）、草稿短名（`i/iv-xxx.jpg`）、草稿 URL、附件存储引用（`/api/dsh-image-vision/raw/<sha256>?m=..&b=..&w=..&h=..`，整段 URL 传入，永久有效）
`preset`	否	预设名，见下表；缺省 `general`
`prompt`	否	自定义提示词；提供后替换预设提示词（仍保留预设的参数默认值）

`image_vision_ocr` — 逐字读文字

识别图片中的全部可见文字（小字、标语、截图文字、手写体尽量），按阅读顺序逐行输出，不确定的字标「？」。配合 image_vision_crop 先放大局部再识别效果更好。

`image_vision_ground` — 定位目标

在图片中定位某个目标（物体/文字/按钮/标牌等）的像素坐标范围，返回 bbox "x1,y1,x2,y2"。可配合 image_vision_crop 裁剪放大，或配合 image_vision_ocr 读局部文字。

`image_vision_crop` — 裁剪放大

按像素坐标裁剪局部并按倍数放大（1–8 倍，默认 2），返回新的图片引用。适合放大核对细节、小字。返回的引用可继续传给 image_vision / image_vision_ocr / image_vision_ground，形成「定位 → 裁剪 → 放大 → 再识别」闭环。

模型侧系统规则：遇到图片引用标记时，第一步先整图识别（image_vision + 默认预设），第二步再按需精读（image_vision_ocr 读字，或 image_vision_ground 定位 + image_vision_crop 放大迭代）。

二、预设提示词

预设 `preset`	用途	temperature
`histopathology`	组织病理切片（标本类型、染色、组织结构、细胞形态、病理发现与结论）	0.3
`cell_biology`	细胞/实验图（显微镜、Western blot、FACS、免疫荧光等）	0.3
`anatomy`	解剖/医学影像（CT、MRI、X 线、超声、造影等）	0.3
`scientific_figure`	科研统计图（图表类型、坐标轴、关键数值、趋势与解读）	0.2
`composite_figure`	组合大图（整体布局 + 逐 panel 分析 + 整图综合总结）	0.3
`clinical`	临床医学图（体表/内镜/眼底等，含鉴别诊断与临床建议）	0.3
`general`	通用整图描述（默认）	0.5

所有预设均要求用中文回答，并对不确定内容明确说明、不编造。maxTokens 默认 120000。

三、输入框原生图片输入

安装并开启插件后，对话框输入框工具行会出现「📎 添加图片」按钮；也可直接在输入框粘贴（Ctrl+V）或拖拽图片文件。
支持 png / jpeg / webp / gif，单张 ≤ 20MB（附件存储默认单张 5MB，可在 settings attachment-local.maxImageBytes 调大）。
发送时图片经 POST /api/dsh-image-vision/attach 写入 DSH 附件存储（attachments.saveImage，内容寻址、永久保留、无自动清理），消息里只留下引用 ![图片](/api/dsh-image-vision/raw/<sha256>?m=..&b=..&w=..&h=..)（元数据编进 URL，重启后旧引用仍可渲染与精读）。
发送后，模型按注入的系统规则自动调用 image_vision 识别并回复；image_vision_ground → image_vision_crop → image_vision_ocr 像素精读链路直接解析附件引用（经 attachment→草稿物化桥，物化缓存 20 分钟后自动重建，引用本身永不过期）。
无论当前模型是否识图都可用：识图则主模型直接分析，不识图则走插件视觉模型。
图片字节不进会话记录；附件对象位于 ~/.dsh/attachments/v1/objects/（磁盘只增不减，如需清理需手动删目录；_preview 子目录可放带扩展名的预览副本）。

四、识图能力判断（三层）

当前模型：通过 agentDefaultModel.currentSelection() 取当前 provider/model，再用 llm.resolveModelInfo() 判断 inputModalities 是否含 image。
模型发现：调用端点 /models（OpenAI）或 /v1/models（Anthropic），按模型名关键词（vision / vl / 4o / omni / claude / gemini / qwen-vl / glm-4v / internvl / llava / pixtral / minicpm-v / mimo 等）+ 显式覆盖表猜测是否识图；明确的非视觉模型（tts / asr / whisper / embedding / rerank 等）直接排除。
模型实测（最可靠）：设置页「检测」按钮 → 用内置测试图真实调用一次，成功则返回识别文本，失败则判断是否「不支持图片输入」并明确提示。

五、设置页面（DSH 设置 → 识图插件）

仿 DSH「设置-模型」界面，功能包括：

总开关：开启后注册识图工具、系统规则与输入框图片入口（📎 按钮 + 粘贴/拖拽）；关闭后插件完全不参与（工具、系统提示、输入框按钮、发送 hook 全部注销/不渲染）。
当前供应商/模型：顶部状态条显示，卡片高亮当前激活项。
多供应商管理：添加 / 编辑 / 删除多个供应商，每个供应商下挂多个模型，支持拖拽排序。
切换激活：点击模型行的「使用」切换当前 供应商id:模型id，后续识图即用该模型。
厂商模板：内置 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、小米 MiMo、硅基流动、智谱 GLM、阿里百炼 Qwen、月之暗面 Kimi、火山方舟、百度千帆、腾讯混元、MiniMax、Groq、OpenRouter、Mistral、xAI、零一万物、阶跃星辰等常见厂商，选择后自动填入名称与端点。
模型发现：填端点 + Key 后点「获取模型列表」，自动区分识图/非识图模型；非识图模型禁止勾选并提示；列表接口不支持时可手动输入。
模型实测：每个模型行的「检测」按钮用内置测试图（assets/test-image.jpg）实测识图，返回结果/耗时；失败（含不支持图片输入）明确提示。
余额查询：供应商卡片端点行的「余额」框，挂载时及端点/Key 变化后自动查询，点击刷新；默认按厂商判断货币（国内 ¥ / 美元 $ / one-api「额度」）。
内嵌添加模型：供应商卡片内「+ 添加模型」就地展开面板（获取列表/勾选/手动输入）。

六、视觉模型协议

OpenAI 兼容：chat.completions（图片以 data URL 传入）。
Anthropic 兼容：Messages API（图片以 base64 image block 传入；按端点自动选择协议）。
Qwen-Omni Realtime：模型含 realtime 或端点含 /api-ws/ 时，自动把 HTTP 端点转成 wss://.../api-ws/v1/realtime，走 WebSocket 实时纯文本输出。
OVHcloud AI Endpoints 匿名层：kepler.ai.cloud.ovh.net 免注册、免 Key（每 IP/模型 2 次/分钟，大陆可直连），可直接添加使用。
调用失败时不打断整轮对话：工具返回可读错误信息，提示检查余额与配置。

安装

从 GitHub 安装

git clone https://github.com/xiaoyuink/dsh-image-vision.git
cd dsh-image-vision && pnpm install   # 安装插件自身依赖
dsh plugin --profile web add <插件目录绝对路径>

安装后重启 dsh web 生效（host 半在启动时加载）。

说明：dsh plugin add 使用 link: 协议，插件代码改动后重启即可生效，无需重新安装。

从 GitHub Release 安装

在 Releases 下载 xiaoyuink-dsh-image-vision-<版本>.tgz，解压后按上述方式 add 解压得到的 package/ 目录。

配置数据结构（settings 的 `image-vision` 段）

image-vision:
  enabled: true               # 总开关
  providers:
    - id: legacy              # 供应商唯一 id（自动生成）
      name: 默认供应商
      apiBaseUrl: https://api.xiaomimimo.com/anthropic
      apiKey: sk-...
      models:
        - id: mimo-v2.5
          vision: true        # 是否识图（自动判断，可手动纠正）
  active: "legacy:mimo-v2.5"  # 当前激活的 "供应商id:模型id"

旧版单配置（顶层 apiBaseUrl / apiKey / model）读取时自动迁移为 providers[0]；设置页每次保存都会持久化到该文件。

API Key 安全（v2.3.1）

设置页 API Key 输入框为密码框，保存后不再回显（GET /api/dsh-image-vision/config 返回 ******** 占位）；留空保存 = 保留原 Key，不覆盖。
推荐用 环境变量引用 替代明文：把 apiKey 写成 env:VISION_API_KEY，插件调用时从进程环境变量读取，settings.yaml 与配置文件里不落明文。
历史明文 Key 已写在 ~/.dsh/settings.yaml；如需更安全可改为 env:... 引用后删除原明文。

目录结构

dsh-image-vision/
├── package.json          # 声明 dsh.bundle.patch + dsh.client
├── cordis.patch.yml      # insert 插件行（挂载 bundle）
├── assets/
│   └── test-image.jpg    # 内置测试图（「检测」按钮实测识图用）
├── drafts/               # 运行时物化缓存目录（附件引用解析时临时落盘，20 分钟过期重建；已 gitignore）
└── lib/
    ├── index.js          # host 半：工具 + settings namespace + 路由 + 附件存储 + 草稿缓存
    ├── client.js         # client 半：设置页 UI + 输入框按钮/视觉模型选择器 + 发送 hook + 消息区图片渲染
    └── presets.js        # 7 个预设提示词（移植自 image-vision skill）

HTTP 路由

方法	路径	用途
GET	`/i/<name>`	草稿图片短路由（输入框预览/消息渲染，兼容旧消息）
GET	`/api/dsh-image-vision/draft-image?name=`	草稿图片服务
POST	`/api/dsh-image-vision/upload`	草稿图片上传（兼容旧流程）
POST	`/api/dsh-image-vision/attach`	图片写入 DSH 附件存储（发送 hook 主路径，永久保留）
GET	`/api/dsh-image-vision/raw/<id>?m=..&b=..&w=..&h=..`	附件图片回读（消息渲染/精读引用，元数据编进 URL，重启后可读）
GET	`/api/dsh-image-vision/current-model-vision`	当前默认模型识图能力查询（发送 hook 决策）
GET/POST	`/api/dsh-image-vision/config`	读/写配置（设置页回显与保存）
POST	`/api/dsh-image-vision/activate`	切换当前激活的供应商/模型
POST	`/api/dsh-image-vision/models`	模型发现（识图/非识图判定）
POST	`/api/dsh-image-vision/test-model`	用内置测试图实测模型识图
POST	`/api/dsh-image-vision/balance`	余额查询

更新记录

v2.3.1：API Key 安全增强（回显脱敏 + env: 环境变量引用 + 留空不改）；彻底移除「+ 自动识图」视觉组（不再在模型选择器注册 👁 模型条目，模型选择器保持简洁，由发送层 hook 独立承担图片发送）。
v2.3.0：发送链路重构——图片改存 DSH 附件存储（永久、内容寻址），消息改写为附件引用并渲染缩略图；新增 attach / raw / current-model-vision 路由与附件引用解析（精读链路 ground/crop/ocr 直接可用）；总开关关闭时拦截粘贴图片；修复拖拽浮层卡死与预览渲染等若干问题。
v2.2.1：草稿图片临时目录迁移至插件目录本体（dsh-image-vision/drafts）。
v2.2.0：新增总开关与草稿 20 分钟过期清理，完善视觉模型覆盖与设置页 UI。
v2.1.0：新增像素级工具（image_vision_ocr / image_vision_ground / image_vision_crop）+ OVH 免费视觉层。
v2.0.0：基于 twin 路由的原生图片输入链路 + UI 全面升级。

致谢

ysr666/dsh-vision-router — 本插件的视觉工具链（image_vision / image_vision_ocr / image_vision_ground / image_vision_crop 四件套）参考了其设计思路，在此表示感谢。

License

MIT

@xiaoyuink/dsh-image-vision

dsh-image-vision 演示
📹 粘贴/拖拽图片 → 模型自动识图 → 4 件套工具精读

🧬 特别推荐生物医学研究者安装

本插件内置了针对生物医学场景的专业预设提示词，包括：

组织病理切片（histopathology）— 标本类型、染色、组织结构、细胞形态、病理发现与结论

细胞/实验图（cell_biology）— 显微镜、Western blot、FACS、免疫荧光等

解剖/医学影像（anatomy）— CT、MRI、X 线、超声、造影等

临床医学图（clinical）— 体表/内镜/眼底，含鉴别诊断与临床建议

科研统计图（scientific_figure）— 图表类型、坐标轴、关键数值、趋势与解读

如果你是生物医学领域的研究者或临床工作者，这款插件可以让你的 DSH 直接「看懂」专业医学图像，无需切换模型、无需额外配置。

功能总览

注册 4 个识图工具：image_vision / image_vision_ocr / image_vision_ground / image_vision_crop。
内置 7 个专业预设：病理 / 细胞 / 解剖 / 统计图 / 组合大图 / 临床 / 通用。
输入框原生图片：粘贴 / 上传 / 拖拽图片，发送后自动识图。
文本模型直接发图：粘贴/上传/拖拽图片后发送，图片自动写入 DSH 附件存储（永久），消息区渲染缩略图（点击看大图），模型自动调用识图工具识别；无需切换模型、模型选择器保持简洁。
可视化设置页：多供应商管理、厂商模板、模型发现、模型实测、余额查询、总开关。
支持 OpenAI 兼容、Anthropic 兼容、Qwen-Omni Realtime、OVHcloud 匿名免费视觉层等协议。

快速上手（如何使用）

安装插件

# 建议在 ~/.dsh 下新建 plugin 目录，统一存放插件本体
mkdir -p ~/.dsh/plugin
cd ~/.dsh/plugin

# 克隆仓库
git clone https://github.com/xiaoyuink/dsh-image-vision.git
cd dsh-image-vision
pnpm install

# 添加到 DSH 配置
dsh plugin --profile web add "$(pwd)"

# 重启 DSH Web 生效
# （dsh plugin add 使用 link: 协议，代码改动后重启即可，无需重新安装）

💡 关于插件存放位置：建议将插件本体放在 ~/.dsh/plugin/ 目录下统一管理，也可以根据你的喜好放在任意位置，dsh plugin add 时指向该路径即可。

安装完成后重启 dsh web，然后按以下步骤开始使用：

1️⃣ 开启插件

进入 DSH 设置 → 识图插件，将顶部的总开关打开（✅ 绿色）。

开启后，输入框会出现「📎 添加图片」按钮，同时支持直接粘贴（Ctrl+V）和拖拽图片。

2️⃣ 配置视觉模型（二选一）

方案 A：免费零配置（推荐新手）

在设置页添加供应商，选择 OVHcloud 模板：

端点自动填入 https://kepler.ai.cloud.ovh.net
API Key 留空
选择一个视觉模型（如 Mistral-7B-Instruct-v0.3）
点击「检测」按钮验证，成功即可使用

OVHcloud 免注册、免 Key，每 IP 每分钟 2 次，大陆直连，无需任何配置。

方案 B：自有 API Key

点击「添加供应商」，选择你的厂商模板（OpenAI / Anthropic / 小米 MiMo / 硅基流动 / 智谱 / 通义千问等 20+ 厂商）
填入 API Base URL 和 API Key（Key 建议用 env:YOUR_ENV_VAR 环境变量引用，更安全）
点击「获取模型列表」自动发现识图模型，或手动输入模型 ID
点击模型行的「检测」实测识图能力
点击「使用」切换为当前激活模型

3️⃣ 开始识图

安装配置完成后，使用方式非常简单：

方式一：拖拽图片

从桌面或文件夹拖拽一张图片到 DSH 输入框 → 松开 → 发送

方式二：粘贴图片

截图后按 Ctrl+V 粘贴到输入框 → 发送

方式三：点击上传

点击输入框左侧的 📎 按钮 → 选择图片 → 发送

发送后，模型会自动调用 image_vision 工具识别图片内容并回复你。

4️⃣ 精读进阶（可选）

如果需要对图片做更精细的分析：

你想做什么	用哪个工具	怎么用
读图片上的文字	`image_vision_ocr`	直接调用，逐字输出
找某个目标的位置	`image_vision_ground`	描述目标，返回坐标
放大看细节	`image_vision_crop`	输入坐标和放大倍数
完整链路	ground → crop → ocr	定位 → 裁剪放大 → 读字

模型会自动遵循「先整图识别，再按需精读」的策略，你只需要发图，剩下的交给模型。

5️⃣ 常用场景示例

场景	操作
🧪 识别病理切片	发图 → 模型自动用 `histopathology` 预设分析
🔬 看 Western blot	发图 → 模型自动用 `cell_biology` 预设分析
🩻 解读 CT/MRI	发图 → 模型自动用 `anatomy` 预设分析
📊 分析统计图表	发图 → 模型自动用 `scientific_figure` 预设分析
📄 读截图文字	发图 → 调用 `image_vision_ocr` 逐字输出
🔍 看组合大图	发图 → 模型自动用 `composite_figure` 逐 panel 分析

一、工具集

`image_vision` — 识别 / 分析图片

接收一张或多张图片引用，自动判断当前模型是否识图：

当前模型可识图：不调用插件视觉模型，把图片作为 image block 直接交给当前模型，并按预设提示词分析。
当前模型不可识图：调用插件设置中当前激活的视觉供应商/模型（带失败降级），返回识别文本。

参数：

参数	必填	说明
`images`	是	图片引用列表；支持本地绝对路径（`C:/.../x.jpg`）、草稿短名（`i/iv-xxx.jpg`）、草稿 URL、附件存储引用（`/api/dsh-image-vision/raw/<sha256>?m=..&b=..&w=..&h=..`，整段 URL 传入，永久有效）
`preset`	否	预设名，见下表；缺省 `general`
`prompt`	否	自定义提示词；提供后替换预设提示词（仍保留预设的参数默认值）

`image_vision_ocr` — 逐字读文字

`image_vision_ground` — 定位目标

`image_vision_crop` — 裁剪放大

模型侧系统规则：遇到图片引用标记时，第一步先整图识别（image_vision + 默认预设），第二步再按需精读（image_vision_ocr 读字，或 image_vision_ground 定位 + image_vision_crop 放大迭代）。

二、预设提示词

预设 `preset`	用途	temperature
`histopathology`	组织病理切片（标本类型、染色、组织结构、细胞形态、病理发现与结论）	0.3
`cell_biology`	细胞/实验图（显微镜、Western blot、FACS、免疫荧光等）	0.3
`anatomy`	解剖/医学影像（CT、MRI、X 线、超声、造影等）	0.3
`scientific_figure`	科研统计图（图表类型、坐标轴、关键数值、趋势与解读）	0.2
`composite_figure`	组合大图（整体布局 + 逐 panel 分析 + 整图综合总结）	0.3
`clinical`	临床医学图（体表/内镜/眼底等，含鉴别诊断与临床建议）	0.3
`general`	通用整图描述（默认）	0.5

所有预设均要求用中文回答，并对不确定内容明确说明、不编造。maxTokens 默认 120000。

三、输入框原生图片输入

安装并开启插件后，对话框输入框工具行会出现「📎 添加图片」按钮；也可直接在输入框粘贴（Ctrl+V）或拖拽图片文件。
支持 png / jpeg / webp / gif，单张 ≤ 20MB（附件存储默认单张 5MB，可在 settings attachment-local.maxImageBytes 调大）。
发送时图片经 POST /api/dsh-image-vision/attach 写入 DSH 附件存储（attachments.saveImage，内容寻址、永久保留、无自动清理），消息里只留下引用 ![图片](/api/dsh-image-vision/raw/<sha256>?m=..&b=..&w=..&h=..)（元数据编进 URL，重启后旧引用仍可渲染与精读）。
发送后，模型按注入的系统规则自动调用 image_vision 识别并回复；image_vision_ground → image_vision_crop → image_vision_ocr 像素精读链路直接解析附件引用（经 attachment→草稿物化桥，物化缓存 20 分钟后自动重建，引用本身永不过期）。
无论当前模型是否识图都可用：识图则主模型直接分析，不识图则走插件视觉模型。
图片字节不进会话记录；附件对象位于 ~/.dsh/attachments/v1/objects/（磁盘只增不减，如需清理需手动删目录；_preview 子目录可放带扩展名的预览副本）。

四、识图能力判断（三层）

当前模型：通过 agentDefaultModel.currentSelection() 取当前 provider/model，再用 llm.resolveModelInfo() 判断 inputModalities 是否含 image。
模型发现：调用端点 /models（OpenAI）或 /v1/models（Anthropic），按模型名关键词（vision / vl / 4o / omni / claude / gemini / qwen-vl / glm-4v / internvl / llava / pixtral / minicpm-v / mimo 等）+ 显式覆盖表猜测是否识图；明确的非视觉模型（tts / asr / whisper / embedding / rerank 等）直接排除。
模型实测（最可靠）：设置页「检测」按钮 → 用内置测试图真实调用一次，成功则返回识别文本，失败则判断是否「不支持图片输入」并明确提示。

五、设置页面（DSH 设置 → 识图插件）

仿 DSH「设置-模型」界面，功能包括：

总开关：开启后注册识图工具、系统规则与输入框图片入口（📎 按钮 + 粘贴/拖拽）；关闭后插件完全不参与（工具、系统提示、输入框按钮、发送 hook 全部注销/不渲染）。
当前供应商/模型：顶部状态条显示，卡片高亮当前激活项。
多供应商管理：添加 / 编辑 / 删除多个供应商，每个供应商下挂多个模型，支持拖拽排序。
切换激活：点击模型行的「使用」切换当前 供应商id:模型id，后续识图即用该模型。
厂商模板：内置 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、小米 MiMo、硅基流动、智谱 GLM、阿里百炼 Qwen、月之暗面 Kimi、火山方舟、百度千帆、腾讯混元、MiniMax、Groq、OpenRouter、Mistral、xAI、零一万物、阶跃星辰等常见厂商，选择后自动填入名称与端点。
模型发现：填端点 + Key 后点「获取模型列表」，自动区分识图/非识图模型；非识图模型禁止勾选并提示；列表接口不支持时可手动输入。
模型实测：每个模型行的「检测」按钮用内置测试图（assets/test-image.jpg）实测识图，返回结果/耗时；失败（含不支持图片输入）明确提示。
余额查询：供应商卡片端点行的「余额」框，挂载时及端点/Key 变化后自动查询，点击刷新；默认按厂商判断货币（国内 ¥ / 美元 $ / one-api「额度」）。
内嵌添加模型：供应商卡片内「+ 添加模型」就地展开面板（获取列表/勾选/手动输入）。

六、视觉模型协议

OpenAI 兼容：chat.completions（图片以 data URL 传入）。
Anthropic 兼容：Messages API（图片以 base64 image block 传入；按端点自动选择协议）。
Qwen-Omni Realtime：模型含 realtime 或端点含 /api-ws/ 时，自动把 HTTP 端点转成 wss://.../api-ws/v1/realtime，走 WebSocket 实时纯文本输出。
OVHcloud AI Endpoints 匿名层：kepler.ai.cloud.ovh.net 免注册、免 Key（每 IP/模型 2 次/分钟，大陆可直连），可直接添加使用。
调用失败时不打断整轮对话：工具返回可读错误信息，提示检查余额与配置。

安装

从 GitHub 安装

git clone https://github.com/xiaoyuink/dsh-image-vision.git
cd dsh-image-vision && pnpm install   # 安装插件自身依赖
dsh plugin --profile web add <插件目录绝对路径>

安装后重启 dsh web 生效（host 半在启动时加载）。

说明：dsh plugin add 使用 link: 协议，插件代码改动后重启即可生效，无需重新安装。

从 GitHub Release 安装

在 Releases 下载 xiaoyuink-dsh-image-vision-<版本>.tgz，解压后按上述方式 add 解压得到的 package/ 目录。

配置数据结构（settings 的 `image-vision` 段）

image-vision:
  enabled: true               # 总开关
  providers:
    - id: legacy              # 供应商唯一 id（自动生成）
      name: 默认供应商
      apiBaseUrl: https://api.xiaomimimo.com/anthropic
      apiKey: sk-...
      models:
        - id: mimo-v2.5
          vision: true        # 是否识图（自动判断，可手动纠正）
  active: "legacy:mimo-v2.5"  # 当前激活的 "供应商id:模型id"

旧版单配置（顶层 apiBaseUrl / apiKey / model）读取时自动迁移为 providers[0]；设置页每次保存都会持久化到该文件。

API Key 安全（v2.3.1）

设置页 API Key 输入框为密码框，保存后不再回显（GET /api/dsh-image-vision/config 返回 ******** 占位）；留空保存 = 保留原 Key，不覆盖。
推荐用 环境变量引用 替代明文：把 apiKey 写成 env:VISION_API_KEY，插件调用时从进程环境变量读取，settings.yaml 与配置文件里不落明文。
历史明文 Key 已写在 ~/.dsh/settings.yaml；如需更安全可改为 env:... 引用后删除原明文。

目录结构

dsh-image-vision/
├── package.json          # 声明 dsh.bundle.patch + dsh.client
├── cordis.patch.yml      # insert 插件行（挂载 bundle）
├── assets/
│   └── test-image.jpg    # 内置测试图（「检测」按钮实测识图用）
├── drafts/               # 运行时物化缓存目录（附件引用解析时临时落盘，20 分钟过期重建；已 gitignore）
└── lib/
    ├── index.js          # host 半：工具 + settings namespace + 路由 + 附件存储 + 草稿缓存
    ├── client.js         # client 半：设置页 UI + 输入框按钮/视觉模型选择器 + 发送 hook + 消息区图片渲染
    └── presets.js        # 7 个预设提示词（移植自 image-vision skill）

HTTP 路由

方法	路径	用途
GET	`/i/<name>`	草稿图片短路由（输入框预览/消息渲染，兼容旧消息）
GET	`/api/dsh-image-vision/draft-image?name=`	草稿图片服务
POST	`/api/dsh-image-vision/upload`	草稿图片上传（兼容旧流程）
POST	`/api/dsh-image-vision/attach`	图片写入 DSH 附件存储（发送 hook 主路径，永久保留）
GET	`/api/dsh-image-vision/raw/<id>?m=..&b=..&w=..&h=..`	附件图片回读（消息渲染/精读引用，元数据编进 URL，重启后可读）
GET	`/api/dsh-image-vision/current-model-vision`	当前默认模型识图能力查询（发送 hook 决策）
GET/POST	`/api/dsh-image-vision/config`	读/写配置（设置页回显与保存）
POST	`/api/dsh-image-vision/activate`	切换当前激活的供应商/模型
POST	`/api/dsh-image-vision/models`	模型发现（识图/非识图判定）
POST	`/api/dsh-image-vision/test-model`	用内置测试图实测模型识图
POST	`/api/dsh-image-vision/balance`	余额查询

更新记录

v2.3.1：API Key 安全增强（回显脱敏 + env: 环境变量引用 + 留空不改）；彻底移除「+ 自动识图」视觉组（不再在模型选择器注册 👁 模型条目，模型选择器保持简洁，由发送层 hook 独立承担图片发送）。
v2.3.0：发送链路重构——图片改存 DSH 附件存储（永久、内容寻址），消息改写为附件引用并渲染缩略图；新增 attach / raw / current-model-vision 路由与附件引用解析（精读链路 ground/crop/ocr 直接可用）；总开关关闭时拦截粘贴图片；修复拖拽浮层卡死与预览渲染等若干问题。
v2.2.1：草稿图片临时目录迁移至插件目录本体（dsh-image-vision/drafts）。
v2.2.0：新增总开关与草稿 20 分钟过期清理，完善视觉模型覆盖与设置页 UI。
v2.1.0：新增像素级工具（image_vision_ocr / image_vision_ground / image_vision_crop）+ OVH 免费视觉层。
v2.0.0：基于 twin 路由的原生图片输入链路 + UI 全面升级。

致谢

ysr666/dsh-vision-router — 本插件的视觉工具链（image_vision / image_vision_ocr / image_vision_ground / image_vision_crop 四件套）参考了其设计思路，在此表示感谢。

License

MIT

xiaoyuink/dsh-image-vision

@xiaoyuink/dsh-image-vision

功能总览

快速上手（如何使用）

安装插件

1️⃣ 开启插件

2️⃣ 配置视觉模型（二选一）

3️⃣ 开始识图

4️⃣ 精读进阶（可选）

5️⃣ 常用场景示例

一、工具集

image_vision — 识别 / 分析图片

image_vision_ocr — 逐字读文字

image_vision_ground — 定位目标

image_vision_crop — 裁剪放大

二、预设提示词

三、输入框原生图片输入

四、识图能力判断（三层）

五、设置页面（DSH 设置 → 识图插件）

六、视觉模型协议

安装

从 GitHub 安装

从 GitHub Release 安装

配置数据结构（settings 的 image-vision 段）

API Key 安全（v2.3.1）

目录结构

HTTP 路由

更新记录

致谢

License

Community comments

xiaoyuink/dsh-image-vision

@xiaoyuink/dsh-image-vision

功能总览

快速上手（如何使用）

安装插件

1️⃣ 开启插件

2️⃣ 配置视觉模型（二选一）

3️⃣ 开始识图

4️⃣ 精读进阶（可选）

5️⃣ 常用场景示例

一、工具集

image_vision — 识别 / 分析图片

image_vision_ocr — 逐字读文字

image_vision_ground — 定位目标

image_vision_crop — 裁剪放大

二、预设提示词

三、输入框原生图片输入

四、识图能力判断（三层）

五、设置页面（DSH 设置 → 识图插件）

六、视觉模型协议

安装

从 GitHub 安装

从 GitHub Release 安装

配置数据结构（settings 的 image-vision 段）

API Key 安全（v2.3.1）

目录结构

HTTP 路由

更新记录

致谢

License

Community comments

`image_vision` — 识别 / 分析图片

`image_vision_ocr` — 逐字读文字

`image_vision_ground` — 定位目标

`image_vision_crop` — 裁剪放大

配置数据结构（settings 的 `image-vision` 段）

`image_vision` — 识别 / 分析图片

`image_vision_ocr` — 逐字读文字

`image_vision_ground` — 定位目标

`image_vision_crop` — 裁剪放大

配置数据结构（settings 的 `image-vision` 段）