@mengli114/dsh-image-tiler
DSH 代理工具：将大图切分为带标签的图块（按尺寸或列数 × 行数），并提供概览和可视化工作台；read_tiles 仅选择视觉模型所需的内容——按区域、明确的 ID、用户在工作台中的选择，或视觉模型根据概览定位的命名目标。
插件会安装到这里；不确定时保持 web。
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @mengli114/dsh-image-tiler@0.3.1Image Tiler 以 @mengli114/dsh-image-tiler 发布，当前版本为 0.3.1。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。
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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。
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）。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。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。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。.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）。r<c>c<col> 与 x/y 坐标）、一张 *-overview.* 缩略图、一份 manifest.json。session.header.cwd）内。read_image 配合：先调用 tile_image，再用 read_image 逐张读取切片。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。
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。
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）：
tile_image 再逐张读取，而不是读被缩小的原图。tile_image 的默认值；模型调用时显式传参仍可覆盖。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。visionTimeoutMs）：单次定位调用超时，默认 60000 毫秒。npm run bench 可复现）。max_tiles 上调），与 DeepSeek 官方 API 的 600 张/请求一致。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。