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corrinehu/dsh-chat-imagine 预览 preview

corrinehu/dsh-chat-imagine

Plugin插件 Native原生 ⭐ 8 MIT Vision & Media视觉与多媒体Models & Routing模型与路由Dev Workflow开发与代码工作流

在 DSH 聊天窗口自动调用生图工具（API 渠道，或本机 CLI：已支持mmx / codex / agy）并展示图片，也支持利用对应 CLI 识别图片。

Project Overview项目介绍

Edited by Zhiwei Agent (zhiwei)由知微Agent(zhiwei)编辑

This is a native plugin built exclusively for DeepSeek Harness (DSH) that adds image generation and image recognition capabilities directly into DSH's chat interface. It can be installed via the DSH CLI with two common options: you can install it from the npm registry with the command dsh plugin --profile web add dsh-chat-imagine, or install it directly from the GitHub source code using the listed alternative command. The plugin supports two different working modes: an API mode that leverages existing OpenAI-compatible image models configured in DSH, and a CLI mode that detects locally installed MiniMax (mmx), OpenAI Codex (codex), and Google Antigravity (agy) CLIs to use as generation and recognition channels.

When you start using the plugin after installation, you just describe the image you want to generate directly in the DSH chat window. On your first generation request, the plugin will list all available channels and ask you to set a default channel, so you don’t have to select it again on subsequent requests unless you want to use a different channel. For image recognition, any one of the three supported CLIs is enough to enable the feature, you don’t need to install all of them to get image analysis working.

The plugin is released under the open source MIT license, and it has only been fully tested with the DSH Web profile to date. All generated images are only stored in DSH’s process memory, which means old image links will stop working after you restart DSH, so you need to manually save any images you want to keep from the chat interface. When analyzing images, the plugin converts all extracted content into structured JSON evidence, so even pure text LLMs can use the results without switching to a vision model.

这是一款专为 DeepSeek Harness (DSH) 开发的原生插件，可在 DSH 聊天窗口内实现自动调用生图工具生成并展示图片，同时支持通过对应 CLI 完成图片识别。插件支持 API 和 CLI 两种调用渠道，API 模式可直接调用 DSH 中已配置的 OpenAI 兼容生图模型，未填写自定义 base URL 时会自动使用内置默认地址。

安装后即可直接使用，用户只需在对话中描述想要生成的图片内容，插件会自动检索可用渠道和模型，首次使用会询问用户设置默认生图渠道，后续无需重复选择，也可临时指定非默认渠道生成。对于图片识别，只要本地安装了 mmx、codex、agy 中的任意一个 CLI 即可启用，无需全部安装。

本插件采用 MIT 许可证开源，目前仅在 DSH Web 配置文件中测试通过。生成的图片仅保存在 DSH 进程内存中，重启后历史图片链接会失效，需要保留的话需手动从聊天界面保存。识别图片时会将内容转为结构化 JSON 证据，纯文本模型也可直接调用。

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请帮我安装这个 DSH 插件。安装前先完成【兼容性检查 + 安全性检查】，检查通过再动手。

插件：dsh-chat-imagine（corrinehu/dsh-chat-imagine）
仓库：https://github.com/corrinehu/dsh-chat-imagine
本站详情页：https://www.yhbd.top/plugins/corrinehu-dsh-chat-imagine/
本站登记：类型 plugin · 归类 原生 DSH 插件 · 许可证 MIT · ⭐ 8 · 最近提交 2026-08-26 · 主语言 JavaScript

按下面顺序执行，每步先把结论告诉我，再进入下一步：

【1 兼容性检查】
① 我这边：DSH 版本、Node 版本、操作系统、当前 profile（web / desktop）。
② 读它的 README、package.json、插件 manifest，列出它要求的 DSH 版本 / Node 版本 / 操作系统 / 外部依赖 / 需要另外先装的运行时。
③ 逐条比对，结论只写「满足 / 不满足 / 未知」三种；不满足的给出可行替代方案。
④ 检查是否和我已装的插件冲突：命令名重复、skill / tool 重名、端口占用、重复注册的 MCP server。

【2 安全性检查】
① 仓库可信度：和上面「本站登记」是否一致；star / fork 数、创建时间、最近提交，是否归档或长期停更。
② 安装脚本：逐行看 package.json 的 preinstall / install / postinstall，以及 install.sh、setup.ps1 之类脚本。出现 curl|bash、下载后直接执行、混淆代码、访问与插件功能无关的域名，立刻停下来告诉我，不要继续装。
③ 依赖：列出新增依赖，标出无人维护、或与知名包拼写近似的可疑包（typosquatting）。
④ 权限与副作用：它会读写哪些目录、访问哪些域名、需要哪些 DSH 权限（filesystem / network / shell / clipboard 等），以及怎么卸载和回滚。
⑤ 如果它要求 sudo / 管理员权限，或权限明显超出功能所需，先停下来问我。

【3 安装】
上面两步没有「不满足」和「高危项」时才执行；用官方推荐方式安装，不要自行提权。

【4 汇报】
用表格输出：检查项 / 结论 / 依据 / 是否需要我决策。拿不准的一律写「未知」并说明要我怎么确认——不要猜，也不要替我决定。

Send this message to DSH in your current session: it verifies compatibility and security first (answering met / not met / unknown item by item) and only installs once everything checks out — it will stop and ask you if it finds a high-risk item. The box scrolls; the copy is the full prompt. CLI install commands may not be accurate across systems, so DSH is the safer route.把上面这条消息直接发给当前会话里的 DSH：它会先核对兼容性与安全性（逐条给「满足 / 不满足 / 未知」），确认没问题再安装，有高危项会停下来问你。框内可滚动，复制到的是完整提示词；安装命令不一定准确，发给 DSH 更稳。

Pre-install check安装前体检Compatibility · Security兼容性 · 安全性 1 warning1 项注意
  • Only 8 stars - very few users, little community feedback星标只有 8，几乎没人在用，遇到问题缺少社区反馈
DSH walks through these 9 checksDSH 会逐条核对这 9 项

Compatibility兼容性

  • DSH, Node, OS and profile requirementsDSH 版本 / Node 版本 / 操作系统 / profile 是否满足要求
  • External dependencies and runtimes (Electron / Python / Docker, ...)外部依赖与运行时（Electron / Python / Docker 等）是否齐备
  • Conflicts with installed plugins: command names, skill / tool names, ports, duplicate MCP registration与已装插件是否冲突：命令名、skill / tool 重名、端口占用、重复 MCP 注册

Security安全性

  • Repo matches the facts registered here; archived or abandoned?仓库是否与页面登记一致，是否归档或长期停更
  • Safety of preinstall / install / postinstall and install.sh / setup.ps1preinstall / install / postinstall 与 install.sh、setup.ps1 是否安全
  • curl|bash, download-then-execute, obfuscation, unrelated domains → stop immediatelycurl|bash、下载即执行、混淆代码、无关域名 → 立刻停止
  • Typosquatting or unmaintained packages among the new dependencies新增依赖里有没有 typosquatting 或无人维护的包
  • Requested permissions vs. what the feature actually needs申请了哪些权限、是否超出功能所需（filesystem / network / shell / clipboard）
  • Any sudo / admin requirement, plus uninstall and rollback是否要求 sudo / 管理员权限，以及卸载与回滚方式

Anything uncertain must be marked unknown with a note on how to confirm it. This site's signal screen is a static snapshot, not a security audit.拿不准的必须标「未知」并说明要我怎么确认。本站的信号筛查是静态快照，不能替代安全审计。

Or use CLI install (for developers)或使用命令行安装（适合开发者）

CLI Install命令行安装 

dsh plugin --profile web add dsh-chat-imagine

把 corrinehu/dsh-chat-imagine 加入你的 DSH 配置（web profile）即可启用。

READMEREADME

4.6 KB · 缓存于 2026-08-26 14:42:42 · 4.6 KB

dsh-chat-imagine

English | 中文

实现了在 DeepSeek Harness（DSH） 的聊天窗口中自动调用生图工具（API 渠道，或本机 CLI：已支持mmx / codex / agy）并展示图片，也支持利用对应 CLI 识别图片。

在 DSH 对话中生成的图片

说明

支持 API 和 CLI 两种方式：

API

  • 使用 DSH 中已配置的 OpenAI 兼容接口，从中查找可用的生图模型。

  • 内置渠道（如 OpenRouter）在 DSH 设置里未填写 base URL 时，插件会自动使用 DSH 内置的默认地址，与聊天路由的行为一致。

CLI

插件会扫描本机是否安装了 MiniMax CLI（mmx）、OpenAI Codex CLI（codex）、Google Antigravity CLI（agy）；找到的都会作为可用的生成图片和识别图片的渠道。

生成图片

  • 调用 codex 消耗的是 ChatGPT 账号（Plus/Pro）额度，而非 API key；需已安装 codex CLI，并登录有生图额度的账号（codex login status 可查）。
  • 调用 agy 消耗的是 Google 账号额度；需已安装 agy CLI，并在 Antigravity App 里保持登录。
  • 探测到 codex / agy 时，插件还会随包注册技能 cli-image-gen，教模型在 generate_image 工具失败（额度/区域限制/解析失败）时驱动 CLI 生图，以及收尾用 show_image_file 内联展示。

识别图片

  • 识别走的是同一个 CLI 渠道的视觉能力（mmx 的 vision describe / codex 的 exec -i 附图 + 服务端 JSON schema / agy 的 --json-schema），所以装了 mmx / codex / agy 任意一个即可识图，无需全装；一个都没装时插件照常工作，只是 analyze_image 会返回「未发现 CLI，不支持识图」。
  • 把图片（本地路径或 http(s) URL）读取成结构化 JSON 证据：OCR 全文与逐行文本、按阅读顺序的版面区域、语义实体与关系、视觉线索、不确定项清单：任何模型（含纯文本模型）都能直接调用，无需切换到视觉模型。
  • 渠道自动按速度选（mmx → codex → agy），也可用 set_image_default 的 visionBackend 参数固定默认识图渠道。

安装

# npm（推荐，自带预构建产物）
dsh plugin --profile web add dsh-chat-imagine

# 或从 GitHub 源码安装
dsh plugin --profile web add github:corrinehu/dsh-chat-imagine

使用

安装启用插件后，在新对话里直接说你想画什么，例如：

帮我生成一个 Q 版蓝鲸 Logo

插件会检索可用的渠道和模型，并询问默认生图的渠道：

首次生成时选择默认渠道

设置后，不必重复选择。之后，直接在聊天里描述你想要的图片：

生成一张 16:9 的雪山日出

生成结果会直接显示在聊天中。

也可使用其他生图渠道：

选择非默认渠道

在对话中直接说明即可，例如：

用 agy 生成一张手绘彩铅风格说明大模型后训练的宽屏图片

agy 生成图片

识图（读图）

识图能力依赖本机 CLI：装了 mmx / codex / agy 任意一个，analyze_image 工具即可用（三者任一即可，无需全装）；一个都没装时插件照常工作，只是不提供识图——调用会返回「未发现 CLI」的说明。装好后工具把图片（本地路径或 http(s) URL）读取成结构化 JSON 证据——OCR 全文与逐行文本、按阅读顺序排列的版面区域、语义实体与关系、视觉线索、不确定项清单。

帮我读一下这张图 /tmp/screenshots/error.png，把报错原文抄出来
  • 任何模型可用：工具走 CLI 渠道的视觉模型（MiniMax VLM / ChatGPT / Gemini），当前会话不需要切换到视觉模型——这是与 modlens 那类「接管模型路由」方案的主要区别。
  • 契约借鉴 modlens：同一份证据结构（五段式），刻意不含坐标框与置信度（视觉模型最容易编造的字段）。
  • 渠道选择：mmx（最快，直连 VLM，约 3-8 秒）→ codex（服务端强制 JSON schema，最稳）→ agy（Gemini，额度周桶共享）。可用 set_image_default 的 visionBackend 参数固定默认识图渠道，不设则自动按速度选。
  • 失败降级：某渠道额度耗尽时，对话里说明换一个即可（backend 参数或直接说「用 codex 读」）。

注意事项

  • 当前仅在 DSH Web profile 中测试通过。
  • 图片只保存在 DSH 进程内存中；重启后历史图片链接会失效。需要保留时请从聊天界面保存。

许可证

MIT

渲染基于仓库 corrinehu/dsh-chat-imagine 的 README.md。 在 GitHub 查看原文 →

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