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Xby Ebike Detection — DeepSeek Harness 插件（DSH Plugin）
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xby-ebike-detection

Xby Ebike Detection

输入一张图像，对其中的电动自行车进行检测，输出图片中所有目标的检测框、置信度和标签。

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:xby-skill/xby-ebike-detection#a96d28e295b87d6f016ba48d238e6531875b993b
README兼容性版本

兼容性与来源证明

Xby Ebike Detection 以 xby-ebike-detection 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。

DSH 兼容范围
*
运行环境
any
发布来源
github
Registry 更新时间
2026/8/28

版本

1.0.0stable
2026/8/28

相关插件

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最新版
1.0.0
DSH
*
HMR
重启进程
Tree shaking
未声明可安全裁剪
解包体积
未提供
文件数
未提供
Surface
any
许可证
MIT
发布源
github
GitHub
★ 0
周下载
0
最近提交
2026/8/28
查看源码 ↗
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Tool Describe Image@linxin666/dsh-tool-describe-image面向模型的 describe_image 工具，用于 dsh Web GUI：通过在兼容 OpenAI 的端点调用视觉语言模型，为文本模型提供图像理解能力，以描述一张图像（本地路径、http(s) URL 或附件引用）。可热插拔 —Modlens@liustack/modlens面向仅支持文本的 LLM 的插件视觉能力，由免费的 Antigravity CLI 提供支持Vision Toolkit@anionex/dsh-vision-toolkit面向 Harness 原生集成的 DeepSeek 与 agent-vision-toolkit：图像问答、OCR、定位、UI 还原、像素差异、Artifacts 和 Web UI。Deepseek Ivideodeepseek-ivideoiPolloWork HyperFrames Video Studio，以及 27 个可编辑视频模板，以原生 DeepSeek Harness 对话视图呈现。

README

xby-ebike-detection

DeepSeek Harness (DSH) 的插件：电动自行车检测

输入一张图像，对其中的电动自行车进行检测，输出图片中所有目标的检测框、置信度和标签。

功能

  • set_xby_apikey — 在聊天中设置 API 密钥（自动持久化，重启有效）
  • ebike_detection — 输入一张图像，对其中的电动自行车进行检测，输出图片中所有目标的检测框、置信度和标签。 需要输入图片文件链接。
  • ebike_detection_for_data_base64 — 输入一张图像，对其中的电动自行车进行检测，输出图片中所有目标的检测框、置信度和标签。 需要输入图片文件的BASE64编码。
  • ebike_detection_for_data_file — 输入一张图像，对其中的电动自行车进行检测，输出图片中所有目标的检测框、置信度和标签。 需要输入图片文件的文件路径。

安装

方式一：从 GitHub 直接安装（推荐）

# 格式: dsh plugin --profile <profile> add github:<owner>/<repo>
dsh plugin --profile web add github:xby_skill/xby-ebike-detection

方式二：从本地目录安装（开发模式）

# 仅用于本地开发调试
dsh plugin --profile web add /absolute/path/to/xby-ebike-detection

方式三：通过 cordis.patch.yml 开发调试

dsh web --profile web --patch /absolute/path/to/dsh-ocr-plugin/cordis.patch.yml

配置

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