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dsh.fish
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dsh-mingmu

明眸 VisionBridge - 自研视觉桥:瞎子模型收图时自动调用视觉模型识别,把识别文字喂回主模型,无感、可配置、升级不丢

Source
Lab-sku
stars
1 stars
License
MIT
Updated
Updated 13 days ago

Readme

# 明眸 Mingmu(dsh-mingmu)

[English](#english-intro) | 中文

给 [DeepSeek Harness](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness)(dsh)的纯文本模型装上「外挂眼睛」:上传图片时,若当前模型不支持视觉(瞎子模型),自动调用视觉模型识别,把识别文字喂回主模型继续处理——全程无感;真视觉模型则保持原生看图,不拦截。

纯 ESM 插件,零源码改动,卸载即还原。已在 dsh `0.1.0-rc.6` 实测。

## English Intro

**Mingmu** is a dsh plugin that gives text-only models the ability to "see". When you attach an image, it automatically calls a vision-capable model to describe the image and feeds the result back to the main model as text. Vision-native models are left untouched. Configuration is done through the dsh Web UI or environment variables.

## ⚠️ Privacy / Data Notice

By default, images are sent to a third-party vision API endpoint (`https://api.siliconflow.cn/v1` by default). Your API key is stored in the dsh credential vault (`~/.dsh/.credentials.yaml`), not in the plugin configuration. You can change the endpoint to any OpenAI-compatible vision provider. Please review the provider's privacy policy before use.

## 特性

- **按模型能力触发**:只有真实不支持图片的模型才走桥接;真视觉模型原生直连看图。

- **全球视觉模型启发式识别**:按模型名自动识别 OpenAI、Anthropic、Google、Qwen、MiniMax、Kimi、GLM、DeepSeek-VL 等 20+ 视觉模型家族,对 pi-ai 官方 catalog 中约 98% 的视觉模型有效;拿不准的自动走桥接。

- **自动升级(默认)**:先用首选识别模型,失败或结果为空时自动切换备选模型;高级用户可用 `DSH_VISION_STRATEGY=race` 开启并发赛跑。

- **设置页可视化配置**:注册 `vision-bridge` 设置命名空间 + 浏览器端设置卡片,在 dsh Web 的「设置 → 插件」里直接改提供商、模型、策略,保存即时生效(applies: live)。

- **失败不静默**:`annotate`(失败原因作为文字喂给主模型)/ `error`(严格报错)。

- **凭据安全**:API Key 走 dsh 官方凭据服务,不落盘到配置。

- **环境变量兜底**:不写设置页也能用环境变量配置。

## 界面预览

安装后,在 dsh Web 的「设置 → 明眸 Mingmu」中可视化配置:

![明眸 Mingmu 设置页](assets/dsh-vision-settings.png)

插件已正确注册到 dsh 设置侧边栏:

![dsh 设置侧边栏](assets/dsh-settings.png)

## 安装

### 从 GitHub 安装(推荐)

```bash
# web  profile
dsh plugin --profile web add github:Lab-sku/dsh-mingmu
# headless profile(可选)
dsh plugin --profile headless add github:Lab-sku/dsh-mingmu
```

首次从 git 安装时,pnpm 可能要求你在 `~/.dsh/profiles/<name>/pnpm-workspace.yaml` 中授权构建:

```yaml
allowBuilds:
  dsh-mingmu: true
```

因为本插件是原生 JS,无需 `prepare` 构建脚本;`lib/` 目录已包含在仓库中。

### 从 npm 安装

```bash
dsh plugin --profile web add dsh-mingmu
```

### 本地 link 安装(开发调试)

```bash
dsh plugin --profile web add link:/path/to/dsh-mingmu
```

重启 `dsh web` 生效:

```bash
dsh web
```

## 卸载

```bash
dsh plugin --profile web remove dsh-mingmu
```

## 配置

### 方式一:Web 设置页(推荐)

打开 **设置 → 插件 → 明眸 Mingmu(视觉桥)**,改完点保存,即时生效。

rc.6 的「设置 → 模型」页会同时出现一张由可配置提供方注册产生的同名占位卡,浏览器半已自动隐藏,属正常现象。

### 方式二:环境变量

| 变量 | 默认 | 说明 |

|---|---|---|

| `DSH_VISION_ENABLED` | `true` | 总开关 |

| `DSH_VISION_PROVIDERS` | 空(全部) | 生效的主模型 provider 列表,逗号分隔 |

| `DSH_VISION_STRATEGY` | `cascade` | `cascade`(自动升级,默认)/ `race`(并发赛跑,高级) |

| `DSH_VISION_BASE_URL` | `https://api.siliconflow.cn/v1` | 视觉 API 端点 |

| `DSH_VISION_MODEL` | `Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct` | 首选识别模型 |

| `DSH_VISION_MODEL_UPGRADE` | `Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct` | 备选识别模型(首选失败/为空时自动切换) |

| `DSH_VISION_API_KEY_ENV` | `SILICONFLOW_API_KEY` | API Key 环境变量引用 |

| `DSH_VISION_FAILURE_MODE` | `annotate` | `annotate` / `error` |

| `DSH_VISION_MAX_TOKENS` | `4096` | 识别最大 token |

| `DSH_VISION_TIMEOUT_MS` | `180000` | 识别超时(毫秒) |

| `DSH_VISION_PROMPT` | 见源码 | 识别提示词 |

| `DSH_VISION_VISION_MODELS` | 空 | 额外强制视为视觉模型的 provider/model 或 model 列表,逗号分隔;用于启发式规则漏识别的模型 |

| `DSH_VISION_DEBUG` | 关 | `1` 开启调试日志 |

### 方式三:API Key(二选一)

- **推荐:设置卡片直接粘贴** —— 设置 → 插件 → 明眸 Mingmu,在「视觉 API Key」框粘贴 Key 并点「保存 Key」,写入 dsh 官方凭据库(不落盘到配置),卡片实时显示「已配置 ✓」。

- 或手动写入 `~/.dsh/.credentials.yaml`:

```yaml
SILICONFLOW_API_KEY: sk-xxx
```

### 方式四:内置视觉模型白名单(可选)

quchiai 等自定义 provider 中的部分视觉模型(如 `MiniMax/MiniMax-M3`、`moonshotai/Kimi-K2.7-Code`)可能被 dsh 标记为纯文本。本插件会在运行时自动给这些 adapter 追加 `image` input,无需再手动修改 `~/.dsh/settings.yaml`。

如果你使用的视觉模型不在内置白名单,或想额外扩展,可通过设置页、环境变量 `DSH_VISION_VISION_MODELS` 或 `vision-bridge.visionModels` 追加:

```yaml
vision-bridge:
  visionModels:
    - quchiai/MiniMax/MiniMax-M3
    - quchiai/moonshotai/Kimi-K2.7-Code
```

内置默认白名单会自动与你的自定义列表合并。

### 错误处理

- 空识别结果 → 自动切换备选模型重试;

- Key 缺失/无效(401/403)、限流(429)、服务异常(5xx)、超时、空结果 → 以中文可读的提示标注给主模型(`annotate` 模式),绝不静默丢图;

- 可切 `error` 模式严格报错。

## 分流流程

```mermaid
flowchart TD
    A[用户上传图片] --> B{dsh-mingmu<br/>判断当前模型是否支持视觉}
    B -->|支持| C[原生视觉模型<br/>直接看图回答]
    B -->|不支持| D[调用 Qwen-VL 等视觉模型识别]
    D --> E[把识别文字喂回主模型]
    E --> F[瞎子模型基于文字作答]
    C --> G[返回结果]
    F --> G
```

### 插件生态与发现

明眸已加入 [GitHub dsh-plugin topic](https://github.com/topics/dsh-plugin),并被收录目标:

- [awesome-dsh-plugin](https://github.com/awesome-dsh-plugin/awesome-dsh-plugin) 社区插件索引(仓库需满 1 天且 10+ commits 方可提交)。
- 也可通过未来的 [dsh-market](https://github.com/dsh-market/dsh-market) 一键安装。

## 工作原理

1. **闸门放行**:运行时包装 `ctx.llm.resolveModelInfo`。瞎子模型被追加 `image` 模态放行;真视觉模型原样返回。

2. **pre-step 桥接**:`agent/pre-step` 钩子发现消息含图,并检测到当前 `agent.options` 对应的模型真实不支持图片 → 读取附件 → 视觉模型识别 → 图片块替换为视觉证据文字块。

3. **主模型作答**:替换后的纯文本请求发给主模型,它基于识别结果回答。

详细设计见源码注释。

## 兼容性

- Node.js >= 22.19.0(跟随 dsh 最低版本)

- dsh >= 0.1.0-rc.6(接口仍在 rc 阶段,后续版本可能需要适配)

## 已知限制

- **dsh 接口仍在 rc 阶段**:本插件基于 dsh `0.1.0-rc.6` 实测,上游接口可能变化,版本升级后可能需要适配。

- **视觉判断需要一次额外查询**:含图消息的每个 step 会调用一次未包装的 `resolveModelInfo` 来判断当前模型真实能力,对延迟敏感的场景请留意。

- **图片会离开本机**:默认发送到 SiliconFlow;你可替换为任意 OpenAI 兼容端点,但请自行评估该端点的隐私与可用性。

- **并发策略为单会话内生效**:`race` / `cascade` 只影响当前消息的视觉识别调用,不改变 dsh 本身的并发模型。

## 验证

- 68 项单元/集成测试全部通过(`node --test tests/**/*.test.mjs`);

- quchiai `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash`(瞎子模型)+ 截图 → 自动桥接;

- quchiai `MiniMax/MiniMax-M3`(视觉模型)+ 截图 → 原生看图,不桥接;

- quchiai `moonshotai/Kimi-K2.7-Code`(视觉模型)+ 截图 → 原生看图,不桥接;

- 同一实例中瞎子模型与视觉模型并发对话不会互相污染状态。

## 许可

[MIT](LICENSE)。DeepSeek Harness 为 rc 阶段,插件接口可能随上游变化。

Install

dsh plugin --profile web add github:Lab-sku/dsh-mingmu

Profile: web

  • This source has no pinned commit, so a later push upstream changes what installs. Prefer pinning a commit.
Source