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DeepSeek Harness: Everything is a Plugin.
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PROJECT README
通感编码器 (Synesthesia Encoder) · DeepSeek Harness 插件
给任何纯文本 LLM(DeepSeek、GPT-4 base、Claude…)获得看图能力:调用视觉模型把图片翻译成紧凑的结构化空间文字(画布/元素/百分比坐标/形状/数值/关系),文本模型据此重建空间认知、推理位置关系。
移植自 Elohia/pi-mm-vision(MCP / Pi / Codex / Claude Code 多宿主通感编码器)。核心零依赖,支持任意 OpenAI 兼容视觉模型(qwen-vl / gpt-4o / glm-4v / kimi-vl / MiniMax-VL…)。
auto 自动识别图表(坐标优先)vs 自然图(构图主体);也可手动指定 brief/full/coords/pixel要求:已安装 DSH CLI 并初始化过 profile。
# 从 npm 安装(推荐)
dsh plugin --profile web add dsh-plugin-mm-vision
# 或从 GitHub 直接安装(纯 JS 包,无需构建)
dsh plugin --profile web add github:Elohia/pi-mm-vision#dsh-plugin
--profile web 可换成你自己的 profile 名。重启 DSH 后生效。
配置解析顺序(首个命中):
cordis.patch.yml 中本行 config 字段(安装后可在 profile 的 cordis.patch.yml 覆盖)export MM_VISION_API_KEY=sk-xxx # 或 DASHSCOPE_API_KEY / QWEN_API_KEY / OPENAI_API_KEY / GEMINI_API_KEY
export MM_VISION_MODEL=qwen-vl-max # 可选,默认 qwen-vl-max
export MM_VISION_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 # 可选
或写 ~/.config/mm-vision/config.json / 项目根 vision-config.json:
{
"model": "qwen-vl-max",
"baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
"maxTokens": 2048,
"mode": "auto",
"cacheTTL": 600,
"cacheMax": 100,
"dotMatrix": false
}
用别的视觉模型?改
model+baseUrl即可(OpenAI 兼容协议)。
安装后在对话中直接让模型看图:
分析这张K线图 F:/data/kline.png
帮我看看 examples/chart.png 里按钮的位置
扫描这张图片并重建像素网格 examples/photo.png
模型会自动调用 mm_vision 工具,返回结构化通感编码:
【图片通感编码(mm-vision)】模式:coords · 模型:qwen-vl-max
1. 【画布】16:9,浅色背景 #f5f6fa
2. 【元素】[矩形 | (10%,10%) | 35%x20% | #4a90d9 | "登录按钮"]…
3. 【关系】…
4. 【图表专用】坐标轴 0-100,转折点 (30%,45%)=52 …
lib/
├── index.js # Cordis 插件:注册 mm_vision 模型工具(defineTool)
└── core.js # 通感编码核心(零依赖):配置/编码/缓存/点阵,移植自 pi-mm-vision
scripts/
└── ascii_dot.py # 可选像素点阵生成器(Python/PIL)
MIT — 上游 pi-mm-vision 同款协议。
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。当前命中: 无有效分类标签。