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dsh-pseudo-vision

Pseudo Vision

Adds opt-in image-capable sibling routes for text-only providers and converts image blocks into budgeted, locally enhanced OCR, color-statistics, pixel-scan, and metadata evidence before delegation.

The plugin will be installed here. Keep web if you are unsure.

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:DDDFXYqiming/dsh-pseudo-vision#45d0bc701052304efec5d7488a5f3289868c7961
READMECompatibilityVersions

Compatibility and provenance

Pseudo Vision is published as dsh-pseudo-vision and currently resolves to version 0.6.1. The Hub verifies its manifest and preserves the exact installation source for reproducible installs.

DSH compatibility
*
Runtime surfaces
any
Release source
github
Registry updated
9/4/2026

Versions

0.6.1stable
9/4/2026
0.6.0stable
9/3/2026
0.5.3stable
8/24/2026
Show 4 more versionsCollapse versions
0.5.1stable
8/21/2026
0.4.0stable
8/20/2026
0.3.1stable
8/20/2026
0.2.0stable
8/20/2026

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Latest
0.6.1
DSH
*
HMR
Process restart
Tree shaking
Declares sideEffects: false
Unpacked size
Unavailable
Files
Unavailable
Surface
any
License
MIT
Source
github
GitHub
★ 2
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Last push
9/19/2026
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Pseudo Vision — DSH Plugin for DeepSeek Harness

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Tool Describe Image@linxin666/dsh-tool-describe-imageModel-facing describe_image tool for the dsh web GUI: gives a text-only model image understanding by asking a vision-language model at an OpenAI-compatible endpoint to describe one image (local path, http(s) URL, or attachment reference). Hot-pluggable — Modlens@liustack/modlensPlug-in vision for text-only LLMs, powered by the free Antigravity CLIVision Toolkit@anionex/dsh-vision-toolkitDeepSeek Harness-native integration for agent-vision-toolkit: image Q&A, OCR, grounding, UI restoration, pixel diff, Artifacts, and Web UI.Deepseek Ivideodeepseek-ivideoiPolloWork HyperFrames Video Studio and 27 editable video templates as a native DeepSeek Harness conversation view.

README

简体中文 | English

dsh-pseudo-vision

给 DeepSeek Harness 的 text-only provider 补一层"工具层视觉"。图片附件在 LLM dispatch 路径上被拆解成 OCR 文字 + 颜色统计 + 像素扫描 + 元信息,纯文本模型拿到这些文字,就能"看"懂一张图。所有处理都在本机完成,无外部视觉 API。

它在做什么

  • 插件接管 deepseek-official 路由,这条路由原本就能看图。其他 text-only provider 按 bridgeProviders 白名单生成兄弟路由 dsh-pseudo-vision/<provider>(模型选择器中显示 · Pseudo Vision),也可以用 bridgeOtherProviders 一并覆盖。
  • 兄弟路由强制声明 inputModalities: ["text", "image"],请求才能通过 DSH 的图片 admission 门。
  • LLM dispatch 时分两种情况。原生视觉模型直接透传。text-only 模型则读附件,用本地四个工具把图片转成文字,替换掉 image block,注入 <pseudo-vision-context>,再委派回原 provider。
  • 证据按轮次分层:最近 fullEvidenceTurns(默认 2)个用户轮的图片走全量管线;更早轮次的图片自动降级为紧凑证据(元信息+颜色+扫描,不跑 OCR),并附 vision_ocr(file_path=…) 回读指针,需要旧图文字时模型自己取回。历史图重新出现在新消息里会自动恢复全量。
  • 单请求有双护栏:maxImages(默认 8)限全量张数,maxTotalEvidenceChars(默认 96000 字符,约 24K tokens)限证据文本总量。超限时不再报错中止,未转换的图片留下 [图片 N 未转换…] 占位符并在上下文末尾附 [⚠️ 图片处理摘要],模型会明确告知用户哪些图未生效。

提供的工具

v0.6.1 适配 DSH 0.1.2-rc.1:使用独立 dsh-util-values 导出,并接入新版 DeepSeek API 扩展准备接口。桥接仍仅作用于非原生多模态模型,Windows / Linux 均使用本地 OCR 生成文本证据。

工具作用实现
vision_ocr提取图中所有文字(带归一化坐标)tesseract.js(chi_sim + eng),管线见下
vision_color_stats9 桶像素占比 + 平均亮度sharp + 直方图
vision_pixel_scan行 + 列多色桶扫描,输出 focusY/focusXsharp raw pixel
vision_meta尺寸、格式、色彩空间、四角/中心采样sharp metadata

OCR 管线(v5)

  1. 预处理先按预算缩放图片(small/normal/large/mega,28 网格吸附),随后检测深色模式(浅色不反色),转灰度,做对比度拉伸。接着检测椒盐噪声,有噪才走 3×3 中值降噪,干净图跳过这一步,避免磨掉 1px 细笔画。最后轻锐化(σ0.3)加白边。
  2. 主识别由 tesseract 整页完成,输出全部文字行和置信度,非文本块(image/separator)会被过滤。
  3. 低置信度重试最多做 8 个区域,文字行优先排队,图标噪声行不占名额。重读时裁剪区域,3× Lanczos 放大,用单文本块模式(PSM 6)。置信度更高的重读结果替换主行,证据块仍留痕。
  4. CJK 后处理合并字间空格(通 知→通知),剥离行首图标符号。
  5. 数字复核针对 IP/URL/端口/长数字,用 ASCII 白名单加单行模式重新识别。标点保持首遍骨架,只有同长度且置信提升 ≥5 的结果才被接受,[数字复核 N 处] 留痕。

一次实机验证里,设置页截图的 OCR 从"只出顶部 3 行、菜单文字全丢"修复为 11 行全检出,"通用设置/模型/通知"完全干净。关键修复在 tesseract.js 的 PSM 参数必须传数字,字符串 "3" 会破坏整页检测。

安装

推荐直接从 GitHub 安装,需要网络。Windows 上遇到 schannel/pnpm 拦截时,改用本地路径安装。

# GitHub 安装(需网络,推荐)
dsh plugin --profile web add github:DDDFXYqiming/dsh-pseudo-vision

# Windows schannel/pnpm 拦截时改用本地路径
git clone https://github.com/DDDFXYqiming/dsh-pseudo-vision.git
cd dsh-pseudo-vision && pnpm install && pnpm build
dsh plugin --profile web add <本机绝对路径>

GitHub 安装会触发 prepare 脚本从源码构建 lib/。pnpm ≥10 首次 add 会拒绝运行该构建脚本:把 pnpm 打印的包键复制进 profile 的 pnpm-workspace.yaml 后重新 add 即可,例如:

allowBuilds:
  dsh-pseudo-vision: true

请把这项授权视为「允许该包代码在安装时于你的机器上执行」;担心后续推送改变构建内容时,锁定 commit(github:DDDFXYqiming/dsh-pseudo-vision#<sha>)。

使用

装上即生效,无需额外配置。deepseek-official 路由自动支持图片。其他 provider 默认没有兄弟路由,要在配置里显式加白名单。

- id: dsh-pseudo-vision
  config:
    bridgeProviders: ["kimi-for-coding"]   # 只给这个 provider 生成兄弟路由
    ocrBudget: auto                        # 也可 small | normal | large | mega
    ocrNoResize: false                     # true:跳过预算缩放/放大
    evidenceMaxChars: 32000                # 单图证据文本字符封顶
    # tessdataDir: "D:/tessdata"           # 离线 traineddata 目录;设置后优先于 PV_TESSDATA 环境变量
    maxImages: 8                           # 单请求全量证据张数上限(1-32)
    maxTotalEvidenceChars: 96000           # 单请求证据文本总字符硬顶(16000-320000)
    fullEvidenceTurns: 2                   # 最近 N 个用户轮保留全量,更早降级紧凑(1-8)

也可以把 bridgeOtherProviders 设为 true,一次性桥接除 excludeProviders 外的所有 provider。代价是每个模型会在选择器里多出一份条目,开之前先想清楚。

    bridgeOtherProviders: true

配好以后,模型选择器里会出现 dsh-pseudo-vision/<provider> 兄弟路由。text-only 模型走本地伪视觉转换,原生视觉模型保持原生透传。