dsh-tool-ocr

在 dsh 里直接读图取字 —— 把截图、扫描件、发票、合同 PDF 丢给 Agent， 它自己判断有没有文字层，没有就调你配置的 OCR 引擎，最后把正文交回来。

给 DeepSeek Harness 用的自建工具插件：图片 OCR + PDF 文本抽取。

Compatibility: built and tested against dsh 0.2.0-rc.2 (preview). The apply(ctx) plugin spec is stable; verify against your own dsh version if newer.

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一行安装

dsh plugin --profile desktop add github:yuehancn/dsh-tool-ocr

支持的 profile：desktop（桌面版）/ web（Web 版）。装完重启 dsh 即可用。

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它解决什么问题

Agent 能读文本文件，但读不了图里的字。你发给它一张发票截图、一份扫描合同、 一个手机拍的表格，它只能猜。这个插件补上这一段：

输入	插件怎么处理
带文字层的 PDF（电子合同、导出的报告）	直接读文字层，不调 OCR，快且准
扫描件 / 图片型 PDF	检测到文字层为空 → 自动栅格化 → 调 OCR 引擎
图片（截图、照片、表格）	直接交给 OCR 引擎

关键点：（1）它会先判断是不是电子版，不会把电子 PDF 白跑一遍 OCR； （2）引擎是你自己配的，tesseract / PaddleOCR / 公司内部 API 客户端都能接。

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两个工具

ocr_read

ocr_read(path, engine?, lang?, pages?, saveAs?)

• path —— 图片或 PDF 的绝对路径
• engine —— 用哪个 OCR 引擎；不填走默认
• lang —— 语言提示，如 chi_sim+eng
• pages —— PDF 页码范围，如 1-3 或 2,5
• saveAs —— 把抽出的文字另存到输出目录

返回：text（正文）+ kind（image / pdf）+ engine（实际用的引擎）

• pages + textPath + note（走了哪条路径、有什么提醒）。

note 是有意暴露给你的：Agent 能据此判断「这次结果可不可信」， 而不是把一堆字照单全收。

ocr_status

报告本机哪些引擎真能用（逐个探 --version），以及当前后端是什么。 动手 OCR 之前先问一句，能避免白跑一次几秒到几十秒的任务。

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配置引擎

默认 backend: native —— 只用 poppler 读 PDF 文字层，不需要装任何 OCR。

要读扫描件，改成 command 并在 engines 里加一个：

# ~/.dsh/profiles/<profile>/cordis.patch.yml
- id: tool-ocr
  config:
    backend: command
    outputDir: C:/Users/you/Documents/ocr-output
    engines:
      - id: tesseract
        label: Tesseract 中英混排
        command: tesseract
        args: ["{input}", "{output}", "-l", "chi_sim+eng"]
        isDefault: true

参数占位符（在 args 里可用）：

占位符	展开成
{input}	交给引擎的图片绝对路径
{output}	引擎应写入纯文本的绝对路径
{lang}	本次调用的 lang 参数（可为空）

引擎把文字写进 {output} 或打到 stdout 都行 —— 两种都被识别。

再配一个引擎（比如表格走 PaddleOCR、正文走 tesseract）就是再加一个条目：

    engines:
      - id: tesseract
        command: tesseract
        args: ["{input}", "{output}", "-l", "chi_sim+eng"]
        isDefault: true
      - id: paddle
        label: PaddleOCR（表格/版面更好）
        command: python
        args: ["-m", "paddleocr", "--image_dir", "{input}", "--use_angle_cls", "true"]

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依赖

插件本体只在 Node 里跑，不装任何 Python 包。外部依赖按需：

依赖	用途	不装会怎样
pdftotext（poppler）	读 PDF 文字层	电子 PDF 也读不了，note 会告诉你
pdftoppm（poppler）	把 PDF 页栅格化成图	扫描 PDF 无法 OCR
任一 OCR 引擎	识别图里的字	图片输入直接报错，提示你配置

Windows 装 poppler：下载 poppler-windows 解压，把 bin 加进 PATH， 或直接把 pdftotext.exe 的完整路径写进 config 的 command。 Windows 装 tesseract：用 UB-Mannheim 的安装包，记得勾中文语言包 （chi_sim），否则 -l chi_sim 会报缺 traineddata。

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安全说明

• 插件只读你给的那个文件，不扫目录、不上传、不联网。
• OCR 引擎是你配置的本地命令，插件用 spawn 直接调用， 不经 shell 拼接 —— 路径里的空格、引号、中文都不会出问题。
• 抽取的文字写到 outputDir，仅此一处写盘。

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跑测试

三个套件，85 条断言，全部针对真实的 dsh 运行时跑（不是 mock 掉 defineTool）：

# 1) 把 dsh 的依赖链放进 node_modules（复用本机已装的 profile）
PROFILE=~/.dsh/profiles/desktop/node_modules/@deepseek-ai
mkdir -p node_modules/@deepseek-ai
cp -r "$PROFILE/." node_modules/@deepseek-ai/

# 2) 跑全部
node _test/run-all.mjs

套件	覆盖什么
test-logic.mjs	页码解析、类型判定、参数模板、引擎选择、Config 默认值
test-integration.mjs	插件加载、工具注册、开关生效、输出 schema、错误路径
test-e2e.mjs	真跑子进程：调一个模拟引擎，验证抽取、存盘、选引擎、失败透传

test-e2e.mjs 用 _test/fixtures/mock-ocr.mjs 冒充 tesseract， 遵守同样的 {input} {output} 约定 —— 所以除了识别模型本身， spawn、参数替换、读结果、错误处理全都真跑过。

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许可

MIT