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Image Tiler — DSH Plugin for DeepSeek Harness
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@mengli114/dsh-image-tiler

Image Tiler

DSH agent tools: slice a large image into labeled tiles (size or columns x rows) with an overview and a visual workbench; read_tiles selects only what the vision model needs — by region, explicit ids, the user's workbench selection, or a named target a vision model grounds on the overview.

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

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @mengli114/dsh-image-tiler@0.3.1
READMECompatibilityVersions

Compatibility and provenance

Image Tiler is published as @mengli114/dsh-image-tiler and currently resolves to version 0.3.1. The Hub verifies its manifest and preserves the exact installation source for reproducible installs.

DSH compatibility
*
Runtime surfaces
web
Release source
npm
Registry updated
9/16/2026

Versions

0.3.1stable
9/16/2026
0.2.1stable
9/9/2026
0.2.0stable
8/28/2026
Show 1 more versionCollapse versions
0.1.0stable
8/28/2026

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Latest
0.3.1
DSH
*
HMR
Process restart
Tree shaking
Safe tree shaking not declared
Unpacked size
116.4 kB
Files
9
Surface
web
License
MIT
Source
npm
GitHub
★ 1
Weekly downloads
0
Last push
9/16/2026
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README

dsh-image-tiler

简体中文 | English

面向 DeepSeek Harness(DSH)的 host 工具插件:把一张大图切成带坐标标注的 ~800×800 切片,并生成一张全局缩略图与 manifest,供视觉模型逐张读取,避免单张图被整体缩到约 800×800 等效像素而丢失细节。

功能

  • 工具:tile_image,参数包括 file_path、tile_size(默认 800)、overlap(默认 40px)、output_dir(默认 tiles)、format(png/jpeg/webp)、label、overview_size、max_tiles(默认 64)。
  • 工具:read_tiles——按区域按需选片(center/left/right/top/bottom/full,或显式 r1c2,r2c3),先看 overview 再只读关心的切片,省 token;无参数调用时读取用户在可视化工作台中勾选的切片。
  • 语义选片(target 参数):直接说"看登录按钮那块",插件让视觉模型在 overview 上定位目标框,缩放回原图坐标后只返回覆盖该框的切片(框落在切片缝隙时退化为最近一片)。定位全程走 host 服务——ctx.attachments 发布图片、ctx.llm 调当前路由的视觉模型,不额外要 key、不装 Python 侧车、不加依赖。
  • 可视化切片工作台:模型调用 tile_image 后,工具卡片变为交互界面——拖动滑块实时预览网格,点"切片"生成切片缩略图网格,勾选要给模型看的切片,确认后模型 read_tiles 自动读取选中部分。
  • 拖入即切片:把图片直接拖进 DSH Web 界面(任意位置),插件自动把图片存入工作区 .dsh-imgtiler/ 并完成切片;composer 上方出现"🖼 图片切片工作台"条,点开即是完整可视化工作台(原生附件流程不受影响)。
  • 输出:每个切片文件(文件名含 r<c>c<col> 与 x/y 坐标)、一张 *-overview.* 缩略图、一份 manifest.json。
  • 路径安全:输入与输出都限制在当前会话工作区(session.header.cwd)内。
  • 与 read_image 配合:先调用 tile_image,再用 read_image 逐张读取切片。

安装

方式一(推荐,npm 发布版):

dsh plugin add @mengli114/dsh-image-tiler

或受保护的流程(plugin_install / dshpm,同插件管理器界面的"社区插件"入口)。

方式二(本地开发 / GitHub 源):

dsh plugin --profile web add link:E:/ds_harness/dsh-image-tiler
# 或从 GitHub 安装
dsh plugin add github:meng-114/dsh-image-tiler

cordis.patch.yml 会被合并进 profile roster,安装后重启 Web 一次。

使用

让模型调用:

tile_image({
  file_path: "large.png",
  tile_size: 800,
  overlap: 40,
  format: "png"
})

返回切片路径后,再对每个切片调用 read_image。先看 overview 了解整体布局,再按坐标逐片细看。

不确定目标在哪一片时,按名字定位(需要图像模型,见「设置」):

read_tiles({ target: "the login button" })

模型会在 overview 上找到该目标,只返回盖住它的切片;找不到时明确报错,不会猜。

设置

在 Web 的 设置 → 插件 中找到 image-tiler 卡片,可调整(即时生效,无需重启):

  • 自动切片:开启后,用户发送大图时工具描述会引导模型先 tile_image 再逐张读取,而不是读被缩小的原图。
  • 切片边长 / 重叠 / 输出格式 / 最大切片数 / 缩略图边长 / 坐标标注 / 输出目录:作为 tile_image 的默认值;模型调用时显式传参仍可覆盖。
  • 清除覆盖:移除用户设置,回落到内置默认值(800px、0 重叠、png、64 片等)。
  • 视觉定位服务商 / 模型(visionProvider / visionModel):read_tiles 的 target 用哪条路由做定位。留空即用当前会话模型——但该模型必须声明图像输入(如 deepseek-flash、deepseek-v4-flash-vision-exp);deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro 是纯文本模型,会直接报错。
  • 视觉定位超时(visionTimeoutMs):单次定位调用超时,默认 60000 毫秒。
  • 性能:源图只解码一次(raw 像素复用)+ 有界并发写出——5000×4000 图切 35 片约 0.2s(npm run bench 可复现)。

限制

  • 输入支持 PNG / JPEG / GIF / WebP / AVIF / HEIF / TIFF;GIF 按首帧处理。
  • 单次最多 600 张(工具默认 64,可通过 max_tiles 上调),与 DeepSeek 官方 API 的 600 张/请求一致。
  • 输出写入会话工作区内的 tiles 目录;如需其他位置,请用工作区相对路径。
  • target 语义定位的质量取决于视觉模型:它可能返回"不存在"(此时明确报错,绝不猜),也可能给出不够紧的框(此时会多带一两片)。定位在缩略图上做,框的精度上限就是缩略图分辨率——目标很小时把 overview_size 调大。
  • target 与 tiles 同时给出时,显式 tiles 优先;target 与工作台勾选同时存在时,target 优先。