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jyh20030112/dsh-visual-plugin

Plugin插件 Native原生 ⭐ 16 MIT Vision & Media视觉与多媒体Models & Routing模型与路由

Dsh-visual-plugin。为你的纯文本模型赋予视觉能力：将用户图像转发至任何兼容OpenAI的视觉模型，并在Web UI右侧面板中查看结果。

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, adding image and video analysis capabilities to the DSH web interface. It uses DSH’s existing selected vision-capable large language models to process content, so users do not need to configure separate external vision endpoints or manage separate credentials. All analysis results are displayed in a dedicated right-side panel, and it supports uploads for most common image and video formats, with auto-saved analysis history that can be copied with one click anytime you need it.

The typical workflow for this plugin follows a simple, straightforward path. First, you select an existing vision-capable model from within DSH, no extra configuration for the plugin is required. Then you can upload an image directly, the plugin will let the DSH model process it natively, and the result will automatically save to the right panel for you to view or copy. If you upload a video, the plugin will first validate the container format, transcode it to standard H.264, extract relevant keyframes via PySceneDetect, send them to the model for analysis, and even let you play the processed video directly in the right panel.

To use the full video analysis features, you need to install compatible versions of FFmpeg/FFprobe (minimum version 6.1) and PySceneDetect (between version 0.7.1 and 0.8) on your host machine first. The plugin does not automatically download or install these dependencies, but any missing dependencies will not block or break the core image analysis features of the plugin. The plugin is open source under the permissive MIT license, and can be installed with a single DSH plugin command, pre-built packages are already committed so you do not need to build it from source locally on your machine.

这是专为DeepSeek Harness开发的原生视觉插件，为DSH添加了图像与视频分析能力，直接调用DSH已选的支持视觉功能的大模型，无需额外配置第三方视觉端点，分析结果会展示在网页端右侧面板中。支持多种常见图像和视频格式上传，还会自动记录分析历史，每个结果都可以一键复制。

典型工作流程为：用户先在DSH中选中一个支持图像能力的模型，随后上传图像，插件会调用模型原生处理，结果自动存入右侧面板供查看复制；如果上传视频，插件会先验证格式，转码为标准H.264，提取关键帧后再送入模型分析，还支持直接在面板播放处理后的视频。

视频功能需要宿主环境提前安装版本符合要求的FFmpeg/FFprobe（≥6.1）和PySceneDetect（0.7.1≤版本<0.8），插件本身不会自动下载这些依赖，缺失依赖不影响图像功能使用。项目采用MIT许可证开源，可通过DSH的插件命令一行安装，预编译包已提交无需本地构建。

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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-visual-plugin（jyh20030112/dsh-visual-plugin）
仓库：https://github.com/jyh20030112/dsh-visual-plugin
本站详情页：https://www.yhbd.top/plugins/jyh20030112-dsh-visual-plugin/
本站登记：类型 plugin · 归类 原生 DSH 插件 · 许可证 MIT · ⭐ 16 · 最近提交 2026-09-30 · 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 note1 项提示
  • 16 stars - an early-stage project星标 16，属于早期项目
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-visual-plugin

把 jyh20030112/dsh-visual-plugin 加入你的 DSH 配置（web profile）即可启用。

READMEREADME

7.3 KB · 缓存于 2026-09-30 22:10:08 · 7.3 KB

dsh-visual-plugin

DeepSeek neon pixel whale

npm version npm downloads GitHub stars MIT license
TypeScript zero runtime deps

Analyze images and videos with DSH's native vision models and inspect the results in a Web UI right panel.

English · 简体中文

A plugin for DeepSeek Harness.

Features

  • Native image understanding — uploaded images stay on DSH's native attachment and model path; the plugin does not configure or call a separate vision model.
  • Copyable image history — the right panel records the current DSH model's final answer beside each image thumbnail, with expandable history and one-click copy.
  • Plugin-owned video upload — accepts MP4, M4V, MOV, AVI, MPG/MPEG, MKV, and WebM only when extension, signature, and FFprobe agree.
  • Scene-aware video analysis — normalizes to H.264/yuv420p MP4, extracts keyframes with PySceneDetect, and sends ordered timestamped images to the current DSH vision model.
  • Right-side panel — switch between image/video views, play normalized videos directly, and stage a selected video in the chat draft.
  • Advanced video settings — tune upload size, storage quota, duration, output size, FPS, CRF, and keyframe count from the plugin settings card.

Showing the opening section of the README — the full document lives in the repository以上为 README 开头摘要，完整文档在仓库内 · View the full README on GitHub →在 GitHub 查看完整 README →

渲染基于仓库 jyh20030112/dsh-visual-plugin 的 README.md。 在 GitHub 查看原文 →

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