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DeepSeek Harness: Everything is a Plugin.
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PROJECT README
DeepSeek 视觉模型的大图自动分块插件:在聊天里发送超大图片时,宿主自动把它切成多块高清图块(带行列坐标标注)再送入模型,让细小文字、图标、图表细节不再被 800×800 的自动缩放抹掉。本仓库根目录即官方发布说明(publish.zh.md)所述的组合包,可直接 dsh plugin add 安装;Python 切块引擎位于 engine/。
DeepSeek 视觉模型接收图片时会自动缩放(大于约 800×800 等效像素即整体缩小,单张 token 上限约 384),超大截图、密集小字、图表细节因此丢失。本插件把大图切成最多 9 块、15% 重叠的小图块,让每块保持原始清晰度,并向模型提供网格、每块(行,列)坐标、重叠说明,使其能按坐标拼回整图;一条消息多张图时,每张原图的块自成一组并明确禁止跨图混拼。
# 1) Python 引擎(插件在运行时调用 python -m v4flash_tiler.driver)
pip install -e ./engine # 或 pip install ./engine
# 2) 组合包 → profile(纯 JS 无需构建,GitHub 直装即可)
dsh plugin --profile web add github:doublehappy123/dsh-v4flash-tiler
# 或本地:dsh plugin --profile web add ./dsh-v4flash-tiler
# 3) 重启 DSH(该 profile)
每个 profile 插件栈独立,需按 profile 分别安装。CLI 手动分析模式额外需要
DEEPSEEK_API_KEY;自动分块不调用 API。
engine/ 安装后):v4flash-tiler --image screenshot.png --mode auto --dry-run # 只看分块计划
v4flash-tiler --image screenshot.png --prompt "提取全部文字" # 调 API 分析
from v4flash_tiler import DeepSeekVisionClient
result = DeepSeekVisionClient().analyze_image("large.png", prompt="分析这张图")
package.json # 组合包 manifest:dsh.bundle.patch
cordis.patch.yml # 插件行(id: v4flash-tiler)
lib/index.js # Host 半边:agent/pre-step 自动分块
engine/ # Python 引擎(v4flash_tiler 包 + CLI + 测试)
MIT
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。