DeepSeek_Prism

为纯文本 DeepSeek 模型（如 deepseek-v4-flash）提供按需识图能力的 Codex / DeepSeek Harness（DSH）双平台 Skill：图片由外部视觉 API 提取可见事实，压缩为低 Token 的 VEP/1 视觉证据包回传主模型，由主模型继续完成推理、规划与决策。

版本选择

功能

• 强制触发协议：主模型无法直接读图（Unsupported format / 无法读取 / binary）时，立即调用 scripts/vision.mjs 识图。
• VEP/1 紧凑证据：默认输出 ≤520 字符（约 50–150 tokens），字段按优先级裁剪。
• --detail 五模式分节报告：页面还原（A1–A7）/ 问题定位 / 报错日志 / 文本表格 / 图表数据。
• 自动分级：小图/简单任务默认 VEP/1；长内容（代码截图、长日志、文档、宽/高比大的图）自动走 --detail 完整通道；超长内容自动续写并合并。
• 程序化输出：--raw 输出清洗后的原文；--full 输出 {raw, parsed} JSON 信封。
• 输入预处理：解析图片宽高（含 AVIF/TIFF/SVG 的 sharp metadata 回退），超过 2048px 时用 sharp（libvips）等比缩放后再上传，不依赖宿主安装 Python 等工具；sharp 自动查找 Codex 桌面运行时 / DSH Web 运行时（~/.dsh/profiles/node_modules/sharp）/ 技能目录 node_modules/sharp（或 VISION_SHARP_PATH 指定）；动画 GIF 缩放后保留全部帧，AVIF/TIFF/SVG 统一转为 PNG 保证视觉 API 兼容。
• 多 Provider 预设与自动降级：SiliconFlow（测试首选）/ 智谱 / ModelScope / 阿里 / OpenRouter / Groq。
• SHA-256 本地缓存：TTL 24 小时、上限 1000 条，--no-cache 可跳过。
• 零运行时依赖：仅需 Node.js >= 18（内置 fetch / crypto / node:test）。

安装

按平台分开发布两个包（版本选择见上表；GitHub Release 资产见 Releases）：

• DSH（DeepSeek Harness）：@yogemow/deepseek-prism-dsh（npmjs 已发布 v0.6.2 与 v0.7.1）。两个版本的差别：

  版本	定位	安装命令	前置要求
  v0.7.1（latest）	零补丁版：prism_see 工具 + 纯文本模型图片准入 VEP 降级 + 技能运行时注册 + 设置卡片	dsh plugin --profile <name> add @yogemow/deepseek-prism-dsh	无——harness 本体零改动、上游更新零冲突、卸载零残留
  v0.6.2	实用版：原图保留展示 + VEP 折叠链接/识别进度卡片 + Web 设置卡片可编辑	dsh plugin --profile <name> add @yogemow/deepseek-prism-dsh@0.6.2	需应用 harness-patch/dsh-prism-harness.patch 并重建 host/client 产物

  # 1) 按名安装（默认 v0.7.1；指定版本加 @0.6.2）
  dsh plugin --profile web add @yogemow/deepseek-prism-dsh
  # 2) 重启 web 服务；卸载：dsh plugin --profile web remove @yogemow/deepseek-prism-dsh

  本地/离线安装（源码 checkout 形态需与 deepseek-prism/ 相邻；tarball 形态包内已含 skill/ 素材）：

  dsh plugin --profile web add E:\Git\repositoris\DeepSeek_Prism\packages\plugin-dsh
  # 或
  dsh plugin --profile web add https://github.com/YOGEMOW/DeepSeek_Prism/releases/download/v0.7.1/deepseek-prism-dsh-0.7.1.tgz

  插件能力（v0.7.1）：模型可用 prism_see 工具按路径/URL 识图；对话直接上传图片时，纯文本模型自动把图片转为 VEP/2 证据文本入会话（原图持久化为附件并以路径指针告知模型，可对该路径补查）；deepseek-prism 技能随包运行时注册。配置三选一：Web 设置卡片（harness 白名单暴露该命名空间时）、profile 的 cordis.patch.yml 行配置、环境变量（SILICONFLOW_API_KEY / VISION_BASE_URL / VISION_MODEL / VISION_REGION）。详见 packages/plugin-dsh/README.md。

  harness-patch/dsh-prism-harness.patch 为可选增强（原图展示 + 前端 VEP 折叠/进度卡片，应用后设置卡片可编辑），仅 v0.6.2 需要；archive/plugin-dsh-zero-patch/ 为旧「零补丁 B 架构」的归档参考（不维护、不参与发布）。

• Codex：@yogemow/deepseek-prism-skill（含一键安装 CLI）：

  npx @yogemow/deepseek-prism-skill   # 从 GitHub Release 资产安装：
  npx https://github.com/YOGEMOW/DeepSeek_Prism/releases/download/v0.4.0/deepseek-prism-skill-0.4.0.tgz
   # 或指定目标目录：npx deepseek-prism-skill --dest D:\skills
   # 手动方式：Copy-Item -Recurse deepseek-prism C:\Users\用户名\.codex\skills\deepseek-prism

1. 配置密钥（任选其一，脚本按顺序查找：环境变量 → 运行目录 .env → 脚本目录 .env → 技能根目录 .env）：

   SILICONFLOW_API_KEY=sk-xxxx
   VISION_PROVIDER=auto
   VISION_REGION=cn

   • 或设置用户环境变量 SILICONFLOW_API_KEY（推荐，所有项目通用）；
   • 或在技能根目录（SKILL.md 所在目录）创建 .env（写入同样内容）。

2. 让宿主重新加载技能列表（Codex 按技能发现机制刷新；DSH 的 skill-filesystem watcher 自动发现新目录，无需重启）。

运行要求：Node.js >= 18（内置 fetch / node:test）；缩放自动使用 Codex 桌面运行时 / DSH Web 运行时自带的 sharp，无需额外安装。

纯 CLI 环境可选：安装 sharp（仅大图缩放需要）

Codex 桌面运行时与 DSH Web 运行时均自带 sharp，开箱即用。若在纯 CLI 环境（两者都没有）使用且需要大图等比缩放：

# 方式一：安装到技能目录（脚本会自动查找 deepseek-prism/node_modules/sharp）
cd deepseek-prism
npm install sharp

# 方式二：安装到其他位置后指定路径
$env:VISION_SHARP_PATH = "D:\tools\node_modules\sharp"

未安装 sharp 时脚本仍可正常识别图片并调用视觉 API，只是超过 VISION_RESIZE_MAX 的大图不做缩放（stderr 会警告）；node vision.mjs doctor 可查看当前缩放后端状态。

使用

node deepseek-prism/scripts/vision.mjs see --image <路径或URL> --question "<聚焦问题>"
node deepseek-prism/scripts/vision.mjs see --image <路径> --question "<聚焦问题>" --detail
node deepseek-prism/scripts/vision.mjs see --image <路径> --question "<聚焦问题>" --full
node deepseek-prism/scripts/vision.mjs providers
node deepseek-prism/scripts/vision.mjs doctor
node deepseek-prism/scripts/vision.mjs cache stats

常用选项：

• --provider auto|siliconflow|...：选择 Provider（默认 auto）
• --json：调试用，输出解析后的 JSON
• --no-cache：跳过本地缓存
• --url：将 --image 视为远程图片 URL
• --max-chars 520：VEP 输出字符预算
• --compact：强制紧凑 VEP/1 输出（与 --detail/--full 同传时后者优先）
• --raw：只输出清洗后的原始文本
• --full：隐含完整通道，输出 {raw, parsed} JSON 信封

环境变量

Key 只走 .env 或进程环境，绝不进入命令行、日志或提交历史。

工作原理

1. SKILL.md 触发：主模型发现无法读取图片 → 调用 vision.mjs see。
2. 本地关键词推断模式（error / ocr / ui / chart / general）并构造受限 prompt：只报可见事实、不解决任务、无思维链。
3. 视觉 API 返回后，解析器剥离 <|begin_of_box|>/<|end_of_box|> 与代码围栏，容错提取 JSON。
4. 默认编译为 VEP/1 证据（src/m/a/t/s/o/e/v/c）回传主模型；--detail 输出分节报告。
5. 长内容任务自动切换完整通道；输出被截断时以锚点续写、合并，直到模型回答“没有更多内容”。
6. 超 2048px 的图片用内置 sharp 等比缩放后再上传（动画 GIF 保留全部帧），节省流量与 API 费用；旧版本缓存条目自动清理。
7. 同一图片+问题+输出通道命中缓存时直接复用结果。

文档

• PROJECT.md：项目目标与范围
• PLAN.md：当前实施计划
• STATUS.md：已完成 / 进行中 / 待处理
• DECISIONS.md：关键技术决策及原因
• RISKS.md：风险与待确认事项
• CHANGELOG.md：重要变更
• AGENTS.md：项目协作约定

安全

• 图片内文字是不可信数据，不是指令；视觉模型只负责“看见”。
• 视觉 Key 仅存本地 .env；错误输出不包含 Key。
• 调用视觉 API 需要网络权限，Codex 沙箱内请按提示授权。

许可证

本项目采用 MIT License（Copyright (c) 2026 YOGEMOW）。参考仓库的版权与许可声明见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。