dsh-plugin-verified-search
f0909172434
Verified current-source search workflow for DeepSeek Harness
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PROJECT README
安装: dsh plugin --profile web add dsh-deepseek-vision
dsh-deepseek-vision 是给 DeepSeek Harness 的视觉语言网关插件。 纯文本的 DeepSeek 编程模型 通过一个"网关"provider 路由获得贴图能力:图片先由可配置的视觉模型(默认 Qwen-VL) 逐字描述成文字,再交给 DeepSeek 继续写代码。官方仓库零改动、跨机器安装不锁官方版本。
deepseek-vision(显示名 DeepSeek + Vision),
真实声明 inputModalities: ['text','image']——聊天窗贴图、tool-fs read_image、浏览器
截图工具全部放行。attachmentId 进程内 LRU 缓存,重试、上下文压缩、后续轮次
复用同一份描述,不重复计费。dsh plugin add,四种 spec(npm / git / 目录 / tarball)、
web 与 headless 双 profile,与官方插件完全同一路径。/chat/completions 网关(DashScope、vLLM、OpenRouter、LM Studio…)。AUTH / TIMEOUT / TRANSPORT /
IMAGE_TOO_LARGE…),或 placeholder 降级为文字占位继续。前置:dsh 已安装并启动过一次、PATH 里有 pnpm(dsh plugin 命令经 pnpm 安装插件)。
安装(npm 发布版,推荐方式):
dsh plugin --profile web add dsh-deepseek-vision
部署使用: 重启一次 dsh web → Models 页选 DeepSeek + Vision → 设置 → 插件 →
插件配置里填 VL 密钥 → 聊天窗贴图,发消息。
卸载:
dsh plugin --profile web remove dsh-deepseek-vision
headless profile、其他 spec 形式(git / 目录 / tarball)、无 CLI 的机器——见安装。
聊天窗里选中 DeepSeek + Vision provider 之后:
![]() |
![]() |
|---|
flowchart LR
User["聊天窗贴图 / read_image / 截图"] --> Gate["deepseek-vision 路由:inputModalities = text + image"]
Gate --> Persist["apiproxy prompt RPC → ImageBlock 持久化进 session log"]
Persist --> Bridge["ImageBridge:改写图片块(含 tool-result 嵌套)"]
VL["可配置 VL 模型(默认 qwen3-vl-flash,OpenAI 兼容端点)"] --> Bridge
Cache["attachmentId → 描述 LRU 缓存"] --> Bridge
Bridge --> Stream["yield* super.stream():原生 DeepSeek wire 继续流式"]
为什么是"网关适配器"而不是中间件:DSH 有两道硬门槛——prompt / selectModel RPC 按
inputModalities 拒绝不含 image 的模型(纯 llm/stream 中间件拦不到),llm-deepseek
序列化器对 image block 抛 UNSUPPORTED_CONTENT。本插件注册新的 provider 路由,继承官方
导出的 DeepSeekAdapter,stream() 里把图片块经 VL 模型改写为文本后再走原汁原味的
DeepSeek wire;reasoning efforts / context 窗口 / 默认 maxTokens / retry policy 全部从
父类继承。
全部可省略(走默认值)。两个 key 都支持 credential-ref(环境变量名),凭据经 dsh 的 credentials seam 解析(Web Models 页写入的凭据即可用),无 seam 时回退到启动环境变量:
| 路径 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
provider |
deepseek-vision |
注册的路由 id(避开 deepseek-official) |
displayName |
DeepSeek + Vision |
模型选择器里的名字 |
deepseek.* |
— | 与官方 llm-deepseek 段完全同构(apiKeyEnv / baseURL / thinking / reasoningEffort / maxTokens / models / retryPolicy…) |
deepseek.apiKeyEnv |
DEEPSEEK_API_KEY |
DeepSeek key |
vl.apiKeyEnv |
QWEN_VL_API_KEY |
VL 模型 key |
vl.baseURL |
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
任意 OpenAI 兼容 /chat/completions 网关 |
vl.model |
qwen3-vl-flash |
VL 模型 id(贴图 OCR 型描述性价比最高;复杂视觉推理可换 qwen-vl-max) |
vl.describePrompt |
详述 + 逐字提取的英文提示词 | 图片描述指令 |
vl.timeoutMs |
120000 |
单次描述请求硬超时 |
vl.maxCacheEntries |
64 |
进程内描述缓存容量(LRU) |
vl.onFailure |
fail |
fail = 描述失败整个请求失败;placeholder = 降级为文字占位继续 |
llm-vl-gateway 也是一个 settings namespace,三个编辑入口:设置 → 插件 → 插件配置
的"DeepSeek + Vision(视觉语言桥接)"卡片(vl.* 全字段 + VL 密钥)、Web Models 页
(deepseek.* 子段由可配置 provider 目录接管)、settings.yaml(两个子段都可写)。

provider / displayName 是注册期事实,修改即时生效(adapter 路由 + 可配置 provider
目录原子重注册,不需重启);改成已被占用的路由 id 时两个注册表保留旧值并记日志。
patch 行内配置示例(全部可选):
- insert:
- id: llm-vl-gateway
name: dsh-deepseek-vision
config:
deepseek:
reasoningEffort: high
vl:
apiKeyEnv: DASHSCOPE_API_KEY
model: qwen3-vl-flash
设置卡片是本插件的客户端面(dsh.client):以官方解耦插件的方式注册进
settings.plugin.item 槽位,编辑 llm-vl-gateway.vl 段,与官方内置卡片(终端 /
Agent 循环 / 网页搜索)同机制、同交互(暂存草稿、覆盖状态显示、保存时整体写入)。
安装走官方 bundle 机制:本包在 package.json 声明 dsh.bundle.patch(指向包内
cordis.patch.yml),dsh plugin add 把包链接进 profile 并把包名对账进 profile
manifest 的 dsh.profile.bundles 层栈,loader 启动时按层挂载——不需要手工往
cordis.patch.yml 加任何行(旧版本加过的受管块会在下次安装/卸载时自动迁移移除)。
四种 spec 任选:
dsh plugin --profile web add dsh-deepseek-vision # npm(推荐)
dsh plugin --profile web add github:siegfly/dsh-deepseek-vision#<sha> # git,锁 commit
dsh plugin --profile web add file:<本仓库路径> # 本地目录(开发)
dsh plugin --profile web add ./dsh-deepseek-vision-<version>.tgz # tarball
headless 同理:dsh plugin --profile headless add dsh-deepseek-vision(客户端卡片只在
web 生效)。验证 bundle 层已挂载:dsh --profile web --dump-config | grep llm-vl-gateway。
卸载与安装一一对应:dsh plugin --profile <name> remove dsh-deepseek-vision。
无 CLI 的机器用等价复刻(需 Node 22.19+ 或 24+、PATH 里有 pnpm;init 布局 → pnpm add → bundles 对账):
pnpm install # 只装 devDeps(typescript/vitest),不会装 @deepseek-ai/*
pnpm install-profile # 或 node scripts/install-profile.mjs [profile] [dshHome]
两种方式做同样的事:
dsh-deepseek-vision 链接进 profile 的 node_modules(运行时 @deepseek-ai/* 依赖经
官方 healed fallback 解析到同一个 dsh 安装,共享同一个 cordis 实例,无双实例问题);dsh-deepseek-vision 对账进 dsh.profile.bundles——loader 按层挂载包内
cordis.patch.yml 的 insert 行(注册路由 + 设置段);initProfile 语义补齐(manifest + 空用户
patch 层 + pnpm-workspace.yaml),已存在的文件从不改动。装完重启一次 dsh web(bundles 层栈变化 + 客户端模块扫描按包名缓存)。
本仓库是独立 git 仓库,与 deepseek-harness 官方仓库没有任何 git 关系 (无 fork / 子模块 / 远程关联);官方 checkout 零改动。
插件的运行时 @deepseek-ai/* 依赖从目标机器自己的 dsh 安装解析(healed fallback),
且安装脚本在检查之前会先在目标机器上用目标机器自己的 dsh 类型重新构建插件。因此:
发布版不锁定任何官方版本——目标机器用比锚点更新(或更旧)的官方 dsh 都可以安装; 构建成功本身就是兼容性证明。若新官方版改了本插件用到的 API,构建会自然失败并给出明确 的 tsc 错误,那时才需要发新版适配。作者无需跟随官方每次升级重新发布。
dshCompat.anchorVersion 只声明提交的 lib/ 的构建出处(出处声明,不是安装
许可);pnpm build 写入的 lib/build-anchor.json 让出处无法撒谎。node scripts/check-compat.mjs [dshHome] 安装前对目标机分级:完全一致 = exit 0;
任何不一致 = exit 1 提示并放行;残缺发布 / 复刻漂移 = 拒绝(有环境变量强制开关)。完整策略、退出码分级与发版触发条件:docs/VERSIONING.md。
pnpm test # vitest
pnpm build # tsc(宿主面 + 客户端面)+ tsdown 浏览器 bundle
scripts/harness-paths.mjs 是仓库唯一的解析缝:$DSH_CHECKOUT → 仓库根
harness-paths.json(gitignored)→ 本机已安装 dsh 的 healed fallback。@deepseek-ai/* 导入保持裸说明符,运行时走 profile fallback。细节:docs/DEVELOPMENT.md。贡献指南:CONTRIBUTING.md; 安全漏洞报告:SECURITY.md。
deepseek-official 且历史含图,会按原逻辑 UNSUPPORTED_CONTENT 失败。selectModel
按 inputModalities 准入拒绝,属预期行为,不是数据损坏);新会话不受影响,重装即恢复。AUTH / TIMEOUT / TRANSPORT…)终止,不静默丢图;onFailure: placeholder 可降级。ctx.attachments.imageLimits)预检,
超限图片在 base64 编码前就以 IMAGE_TOO_LARGE 失败(placeholder 策略下降级),不把
几 MB 的 data URL 送进 VL 端点再死。插件不做图片降采样(官方 seam 没有公开的降采样
能力);部署上限内的图片仍可能超过 VL 供应商自己的大小上限,建议控制 vl.timeoutMs
并留意供应商文档。安装需要关心 Node 版本吗? 官方 CLI 路径(dsh plugin add)不需要;只有无 CLI 的
复刻脚本需要 Node 22.19+ / 24+ 和 PATH 里的 pnpm。
#<sha> 是什么? git spec 形式的占位符——替换成具体 commit 哈希可锁死精确代码快照;
日常使用走 npm 形式即可。
支持 CLI(headless)吗? 支持。网关路由在两个 profile 行为一致;设置卡片是 web
专属,headless 用 settings.yaml 配置。
卸载后,含图历史会话选不了模型? 属预期行为:官方 selectModel 按
inputModalities 拒绝文本模型接入含图会话。新会话不受影响,重装即恢复。
为什么图片不直接发给 DeepSeek? 官方 DeepSeek 接口是纯文本的(会拒绝
image_url),所以先由 VL 模型描述成文字再转发——不换模型、不丢信息。
CLASSIFICATION EVIDENCE
系统优先读取 GitHub Topics,再与站内分类词典和词根规则比对。