dsh-vision-opencode
DeepSeek Harness 插件：可配置的视觉模型，提供 vision_read_image 工具、编辑器栏视觉模型选择器，并为仅支持文本的主模型自动将图像转换为文本。
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:poiuyjie/dsh-vision-opencode#1ab7e5502b969c20d38e7d269ed1f1c4d8aa3e24
Vision Opencode 以 dsh-vision-opencode 发布，当前版本为 0.4.4。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。
DeepSeek 不认图？OpenCode 多模态平替方案：给纯文本主模型加一个可配置的识图模型。
vision_read_image 工具 / vision-image-analysis skill 支持 OCR、图表、截图理解方式一（DSH 原生，推荐）：
dsh plugin --profile web add -w github:poiuyjie/dsh-vision-opencode
方式二：一键脚本（Ubuntu install.sh / Windows install.ps1）：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/poiuyjie/dsh-vision-opencode/main/scripts/install.sh | bash
装完重启 dsh，在输入框右侧选择识图模型。
卸载：dsh plugin --profile web remove -w dsh-vision-opencode（或 uninstall.sh）。
卸载前先备份包含图片的会话——卸载后这些旧会话可能无法再发给纯文本主模型。
编辑 ~/.dsh/settings.yaml（也可用设置 → Vision 图形化管理）：
vision-opencode:
provider: '' # 识图模型供应商；空 = 未选择
model: '' # 识图模型 id；空 = 未选择
autoConvert: true # 发图自动转换开关；出问题可改 false 关掉
插件自动识别纯文本主模型并接管图片；原生多模态模型保留 DSH 原生链路，无需改模型目录。
设置 → Vision 的渠道（提供方分组）名称旁有状态圆点，与官方「模型」页同款：
apiKeyEnv 或插件写入的 <PROVIDER>_API_KEY 任一可用即绿）设置 → Vision 里每个模型有一行「推理」策略：
| 选项 | 含义 |
|---|---|
| 默认 | 跟随供应商默认档位，正常思考 |
| 关闭 | 不思考，更快更省；仅当供应商真实声明 off 时提供（如 hy3 off:"none"） |
| 强制关闭 | 尽力关掉思考（如 reasoning_effort:"none"），不保证成功；MiMo 这类未声明 off 的只能选这个 |
有「关闭」档的模型很少，没有时界面显示「默认 / 强制关闭」并标注「不保证成功」。关掉思考一般能明显降低首 token 延迟和花费（MiMo 实测 reasoning_effort:"none" 可真正关掉）。
⚠️ 各供应商对「关闭思考」的声明很混乱（
off:"none"/off:null/ 无字段各不相同），插件只能尽力按厂商目录区分「关闭」与「强制关闭」并试参数，不保证每个供应商都能真正关掉。
vision-opencode.autoConvert: false 后重启git push 前先创建对应版本的 tag 并推送（如 git tag v0.4.0 && git push origin v0.4.0），保证远端每次更新都有可追溯的版本标记。MIT