dsh-tool-ocr
在 DeepSeek Harness 中从图像和 PDF 提取文本：读取原生数字文本层，或使用你配置的任意引擎对扫描件进行 OCR。
插件会安装到这里；不确定时保持 web。
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:yuehancn/dsh-tool-ocr#6248268d0037100eaf4cbe9a25f1dcffb619096aTool Ocr 以 dsh-tool-ocr 发布，当前版本为 1.0.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。
在 dsh 里直接读图取字 —— 把截图、扫描件、发票、合同 PDF 丢给 Agent， 它自己判断有没有文字层，没有就调你配置的 OCR 引擎，最后把正文交回来。
给 DeepSeek Harness 用的自建工具插件：图片 OCR + PDF 文本抽取。
Compatibility: built and tested against dsh
0.2.0-rc.2(preview). Theapply(ctx)plugin spec is stable; verify against your own dsh version if newer.
dsh plugin --profile desktop add github:yuehancn/dsh-tool-ocr
支持的 profile：desktop（桌面版）/ web（Web 版）。装完重启 dsh 即可用。
Agent 能读文本文件，但读不了图里的字。你发给它一张发票截图、一份扫描合同、 一个手机拍的表格，它只能猜。这个插件补上这一段：
| 输入 | 插件怎么处理 |
|---|---|
| 带文字层的 PDF（电子合同、导出的报告） | 直接读文字层，不调 OCR，快且准 |
| 扫描件 / 图片型 PDF | 检测到文字层为空 → 自动栅格化 → 调 OCR 引擎 |
| 图片（截图、照片、表格） | 直接交给 OCR 引擎 |
关键点：（1）它会先判断是不是电子版，不会把电子 PDF 白跑一遍 OCR； （2）引擎是你自己配的，tesseract / PaddleOCR / 公司内部 API 客户端都能接。
ocr_readocr_read(path, engine?, lang?, pages?, saveAs?)
path —— 图片或 PDF 的绝对路径engine —— 用哪个 OCR 引擎；不填走默认lang —— 语言提示，如 chi_sim+engpages —— PDF 页码范围，如 1-3 或 2,5saveAs —— 把抽出的文字另存到输出目录返回：text（正文）+ kind（image / pdf）+ engine（实际用的引擎）
pages + textPath + note（走了哪条路径、有什么提醒）。note 是有意暴露给你的：Agent 能据此判断「这次结果可不可信」，
而不是把一堆字照单全收。
ocr_status报告本机哪些引擎真能用（逐个探 --version），以及当前后端是什么。
动手 OCR 之前先问一句，能避免白跑一次几秒到几十秒的任务。
默认 backend: native —— 只用 poppler 读 PDF 文字层，不需要装任何 OCR。
要读扫描件，改成 command 并在 engines 里加一个：
# ~/.dsh/profiles/<profile>/cordis.patch.yml
- id: tool-ocr
config:
backend: command
outputDir: C:/Users/you/Documents/ocr-output
engines:
- id: tesseract
label: Tesseract 中英混排
command: tesseract
args: ["{input}", "{output}", "-l", "chi_sim+eng"]
isDefault: true
参数占位符（在 args 里可用）：
| 占位符 | 展开成 |
|---|---|
{input} | 交给引擎的图片绝对路径 |
{output} | 引擎应写入纯文本的绝对路径 |
{lang} | 本次调用的 lang 参数（可为空） |
引擎把文字写进 {output} 或打到 stdout 都行 —— 两种都被识别。
再配一个引擎（比如表格走 PaddleOCR、正文走 tesseract）就是再加一个条目：
engines:
- id: tesseract
command: tesseract
args: ["{input}", "{output}", "-l", "chi_sim+eng"]
isDefault: true
- id: paddle
label: PaddleOCR（表格/版面更好）
command: python
args: ["-m", "paddleocr", "--image_dir", "{input}", "--use_angle_cls", "true"]
插件本体只在 Node 里跑，不装任何 Python 包。外部依赖按需：
| 依赖 | 用途 | 不装会怎样 |
|---|---|---|
pdftotext（poppler） | 读 PDF 文字层 | 电子 PDF 也读不了，note 会告诉你 |
pdftoppm（poppler） | 把 PDF 页栅格化成图 | 扫描 PDF 无法 OCR |
| 任一 OCR 引擎 | 识别图里的字 | 图片输入直接报错，提示你配置 |
Windows 装 poppler：下载 poppler-windows 解压，把 bin 加进 PATH，
或直接把 pdftotext.exe 的完整路径写进 config 的 command。
Windows 装 tesseract：用 UB-Mannheim 的安装包，记得勾中文语言包
（chi_sim），否则 -l chi_sim 会报缺 traineddata。
spawn 直接调用，
不经 shell 拼接 —— 路径里的空格、引号、中文都不会出问题。outputDir，仅此一处写盘。三个套件，85 条断言，全部针对真实的 dsh 运行时跑（不是 mock 掉 defineTool）：
# 1) 把 dsh 的依赖链放进 node_modules（复用本机已装的 profile）
PROFILE=~/.dsh/profiles/desktop/node_modules/@deepseek-ai
mkdir -p node_modules/@deepseek-ai
cp -r "$PROFILE/." node_modules/@deepseek-ai/
# 2) 跑全部
node _test/run-all.mjs
| 套件 | 覆盖什么 |
|---|---|
test-logic.mjs | 页码解析、类型判定、参数模板、引擎选择、Config 默认值 |
test-integration.mjs | 插件加载、工具注册、开关生效、输出 schema、错误路径 |
test-e2e.mjs | 真跑子进程：调一个模拟引擎，验证抽取、存盘、选引擎、失败透传 |
test-e2e.mjs 用 _test/fixtures/mock-ocr.mjs 冒充 tesseract，
遵守同样的 {input} {output} 约定 —— 所以除了识别模型本身，
spawn、参数替换、读结果、错误处理全都真跑过。
MIT