一个 dsh（DeepSeek Harness） 插件，让智能体通过 grok2api 生成图片/视频，并用 Grok 最新语言模型识别图片。当用户提出「画一张图」「做一个视频」「分析这张图片」等需求时，模型会调用插件提供的工具并返回可查看的结果。
功能
| 工具 | 说明 |
|---|
generate_image | 文生图：返回图片 URL，并可将图片保存到当前会话工作区 |
generate_video | 文生视频：创建异步任务并等待完成，返回视频 URL，并可保存到工作区 |
recognize_image | 识图：把本地图片、data URL 或图片 URL 发给 Grok 最新语言模型（默认自动选最新，可配置如 grok-4.6），返回模型对图片的描述/回答 |
| 图片路径上传入口 | 聊天输入框左侧的 🖼️ 按钮：选择图片后上传到 dsh 本地，并把返回的本地路径插入输入框，供模型调用 recognize_image。纯文本主模型（如 DeepSeek）也能用——它收到的是文本路径，再由插件调 Grok 识图，不依赖主模型支持图片附件 |
| 路径识图 | 模型拿到图片路径后调用 recognize_image，由 Grok 最新语言模型进行多模态识别 |
支持两种 grok2api 后端（通过 apiFlavor 选择）：
安装
dsh plugin --profile web add dsh-plugin-grok2api-media-tool # 从 npm（推荐）
dsh plugin --profile web add github:lsjspl/dsh-plugin-grok2api-media-tool # 或从 GitHub
安装后重启 dsh web 生效。本地 tarball 等其他安装方式见 DISTRIBUTE.md。
配置
插件配置保存在 ~/.dsh/settings.yaml 的 grok2api-media-tool: 节，以下三种方式任选其一，效果相同，保存后即时生效（无需重启）。
方式 1：直接对话配置
在对话里直接提出即可，模型会调用 configure_grok2api 工具写入并生效：
- 「grok2api 复用 llm-pi-ai 里配好的 grok 提供商」
- 「把 grok2api 地址配成 http://192.168.1.100:8000，密钥 sk-xxx」
- 「生成的图片不要保存到工作区」
方式 2：复用已配置的 LLM 提供商
如果已在 dsh 的「模型」设置里配好 grok 提供商，插件可以直接复用它（地址、密钥、模型均取自该提供商），无需重复填写：
grok2api-media-tool:
apiSource: llm-provider
llmProvider: grok # llm-pi-ai.providers 下的键名（全局默认 provider）
三个用途（image / video / vision）还可以各自指定不同的 provider，例如识图用另一个 provider 的模型：
grok2api-media-tool:
apiSource: llm-provider
llmProvider: grok # 全局默认
vision:
provider: grok-chat # 识图改用 grok-chat 的模型，留空则回退到 grok
方式 3：手工编辑配置文件
编辑 ~/.dsh/settings.yaml（Windows 为 %USERPROFILE%\.dsh\settings.yaml）：
grok2api-media-tool:
baseUrl: http://192.168.1.100:8000
apiKey: sk-xxx
apiFlavor: chenyme
说明：dsh rc.7+ 在设置页开放了插件命名空间，本插件提供图形化配置表单（设置 → Plugins → 配置 → Grok2API Media Tool）：可选 provider、各用途模型从 provider 的模型目录下拉选择（每用途可单独覆盖 provider），各超时也可调。表单改动保存后即时写入 settings.yaml。也可继续使用以上三种方式配置。
未填写的字段使用默认值。
| 键 | 默认值 | 说明 |
|---|
baseUrl | http://127.0.0.1:8000 | grok2api 服务地址 |
apiKey | '' | 客户端密钥；非空时以 Authorization: Bearer 发送 |
apiKeyEnv | '' | 存放密钥的环境变量名（如 GROK_API_KEY）；apiKey 为空时使用 |
apiSource | manual | manual（使用本节字段）或 llm-provider（复用 llm-pi-ai 中的提供商） |
llmProvider | '' | apiSource: llm-provider 时，llm-pi-ai.providers 下的键名（全局默认 provider） |
apiFlavor | chenyme | chenyme（Go 版）或 aurora（Python 版） |
image.enabled | true | 是否启用 generate_image |
image.model | grok-imagine-image-quality | 图片模型；留空时按 apiFlavor 取默认，apiSource: llm-provider 时从 provider 模型目录派生 |
image.provider | '' | 图片用途的 provider 覆盖（llm-pi-ai.providers 下的键名）；空则用全局 llmProvider |
image.timeoutMs | 180000 | 图片生成总超时（毫秒） |
video.enabled | true | 是否启用 generate_video |
video.model | grok-imagine-video | 视频模型；留空时按 apiFlavor 取默认，apiSource: llm-provider 时从 provider 模型目录派生 |
video.provider | '' | 视频用途的 provider 覆盖；空则用全局 llmProvider |
video.timeoutMs | 1200000 | 视频生成总超时（毫秒） |
video.pollIntervalMs | 5000 |
使用
在 dsh（Web 或 headless）中直接提出需求即可：
- 「帮我生成一张赛博朋克城市夜景图，16:9」
- 「做一个 8 秒的视频：一只橘猫在雪地里奔跑」
- 「生成 2 张水彩灯塔图片，保存到项目里」
- 「分析这张图片里有什么」/「识别
/path/to/image.png 里是什么」
- 点击聊天输入框左侧的 🖼️ 按钮，选择一张图片，插件会把本地路径插入输入框；发送后模型会调用
recognize_image 用 Grok 识别。该按钮仅在「图片识别」启用时显示（默认关闭，需在设置里勾选「图片识别」的启用）。
生成的图片会以内嵌卡片展示，视频可直接在对话中播放；本地保存的文件路径会以行内代码形式出现在回复里。识图结果会以普通文本返回。
限制
- 不支持流式图片与部分预览。
- 视频生成耗时较长，工具会等待完成。
- 生成的媒体通过 dsh 自身的 Web 服务提供给浏览器，支持局域网与 SSH 转发访问；历史会话中的媒体在重启后仍可查看。
- 保存到工作区的文件不会进入 dsh 的「产物（Produced）」列表，而是以本地路径形式出现在回复中。
- 纯文本主模型（如 DeepSeek）不支持原生图片附件（dsh 的限制）。要给这类主模型传图，请用聊天框左侧的 🖼️ 按钮（走
recognize_image 识图路径），不要直接拖拽/粘贴图片附件。
开发
node --check index.js && node test/smoke.mjs
发布与分发流程见 DISTRIBUTE.md。
