MIT ライセンスの DeepSeek Harness 向けビジョンプラグイン。dsh plugin コマンド 1 つで DSH Web プロファイルに導入し、画像ターンをキー不要の無料ビジョンチェーンへルーティング。位置特定・切り抜き・ピクセル diff・OCR・SVG トレースなど 14 種のピクセルレベルツールを備えます。
DSH 統合
ネイティブ実行
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
Give text-only DeepSeek Harness agents pixel-level image understanding
Image Q&A answers, original-pixel grounding boxes, zoomed crops, OCR text, dominant colors, SVG traces and cutouts, all as ordinary tool calls
DSH users on text-only DeepSeek / opencode routes who need the coding agent to actually see pasted screenshots and design images
Verify UI rebuilds against a reference design with a measurable pixel loop
HTML screenshots plus per-pixel diff reports — diff ratio, red heatmap PNG and worst-region ranking — repeated until the mismatch converges
Frontend and coding-agent workflows restoring web UI from reference screenshots who want pixel-verified results instead of eyeballing
Run AI vision out of the box without API keys or paid accounts
A keyless anonymous OVHcloud fallback chain (five models, about 10 RPM in theory) with automatic classified failover, optionally fronted by user-configured or local backends
Hobbyists and teams who want image understanding in DSH immediately, before configuring any vision provider
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- DeepSeek Harness Web profile (normal installs use `npx @deepseek-ai/dsh`; source checkouts use `pnpm dsh`)
- Node ≥ 22 on the host
- No API key for the default free chain; Chrome / Chromium / Edge only for `vision_html_screenshot`; Tesseract optional (OCR falls back to the vision model)
インストール手順
- 01
Run `npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-vision-router` (from a DeepSeek Harness source checkout: `pnpm dsh plugin --profile web add dsh-vision-router`)
$ npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-vision-router
- 02
Start or reload DSH Web; if installing into an already long-running Web process, let it reload once so the plugin bundle is discovered
- 03
Open the model selector in the lower-right corner of the chat composer and choose a group marked '+ Auto Vision'
- 04
Paste or upload an image normally — the agent can immediately use `vision_describe`, `vision_ground`, `vision_crop` and the other tools across multiple steps
導入成功の確認
- `npx @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config | grep vision-router` (source checkout: `pnpm dsh --profile web --dump-config | grep vision-router`)
ロールバック
- Run `npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web remove dsh-vision-router` — removes the dependency and the bundle layer; if you disabled the stock DeepSeek row manually, re-enable it in your profile patch
- Or set `disabled: true` for `vision-router` in the profile patch to unload wrapper routes, tools, skill and settings card (cached artifact files remain)
03DSH 統合と能力の範囲
DSH Web profile plugin installed via the official dsh CLI; ships its own composition bundle patch and registers '+ Auto Vision' wrapper model groups inside DeepSeek Harness
Automatic vision routing ('+ Auto Vision' groups)
image turns in any DSH Web chat session→image turns are answered through a vision model while text turns keep using the daily model; original model groups are never modified
registers an admission wrapper and '+ Auto Vision' wrapper model groups in the DSH profileoptional stealth mode can take over the official deepseek-official route (off by default, explicit opt-in)Fourteen pixel-level vision tools
image attachments or local image files→grounding boxes, crops, pixel-diff heatmaps + JSON reports, OCR text, dominant colors, SVG traces, foreground cutouts and HTML screenshots — no Python required
artifacts are written under `<workspace>/.dsh-vision-router/artifacts``vision_screenshot` desktop capture is disabled by default and requires an explicit privacy opt-inMulti-backend fallback chain with keyless free endpoint
any vision tool call→backends tried in order — user vision models, optional local Ollama / LM Studio, custom HTTP endpoints, then the anonymous OVHcloud fallback — with classified errors and Retry-After-aware cooldowns
network calls to the configured vision provider hosts (optional proxy applies to vision hosts only; DeepSeek stays direct)the anonymous OVH endpoint is limited to 2 requests/minute per IP per modelImage memory (content-hash caching)
images discussed in the session→vision answers cached by attachment content hash; later text turns reuse the recorded description (marked as untrusted evidence) without re-spending vision calls
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- DSH users on text-only DeepSeek / opencode routes who need the coding agent to actually see pasted screenshots and design images
- Frontend and coding-agent workflows restoring web UI from reference screenshots who want pixel-verified results instead of eyeballing
- Hobbyists and teams who want image understanding in DSH immediately, before configuring any vision provider
不向きな用途
- The built-in free fallback is the anonymous OVHcloud endpoint, capped at 2 requests/minute per IP per model (about 10 RPM in theory across five models); heavier use needs one of the README's free key channels or a local backend.
- Requires a DeepSeek Harness Web profile and Node ≥ 22 on the host; Oh-DSH Desktop ≤ 0.1.5 needs plugin v1.4.2+ (earlier versions crash its bundled runtime), and Linux desktop capture needs ImageMagick `import` or `scrot`.
- Mixing legacy manual `cordis.patch.yml` plugin rows with `dsh plugin add` can register the plugin twice; upgrading from a pre-bundle-patch v0.x install requires deleting the old manual row or `dsh web` fails at startup.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- The built-in free fallback is the anonymous OVHcloud endpoint, capped at 2 requests/minute per IP per model (about 10 RPM in theory across five models); heavier use needs one of the README's free key channels or a local backend.
- Requires a DeepSeek Harness Web profile and Node ≥ 22 on the host; Oh-DSH Desktop ≤ 0.1.5 needs plugin v1.4.2+ (earlier versions crash its bundled runtime), and Linux desktop capture needs ImageMagick `import` or `scrot`.
- Mixing legacy manual `cordis.patch.yml` plugin rows with `dsh plugin add` can register the plugin twice; upgrading from a pre-bundle-patch v0.x install requires deleting the old manual row or `dsh web` fails at startup.
MIT · actively maintained (latest release v1.7.3, 2026-08-20)
06よくある質問
dsh-vision-router を DeepSeek Harness に導入する方法は？
ネイティブの DSH プラグインです。`npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-vision-router` を実行し（ソースチェックアウト版は `pnpm dsh plugin --profile web add dsh-vision-router`）、DSH Web をリロードした後、右下のモデル選択画面で「+ Auto Vision」付きのモデルグループを選んでください。パッケージにバンドルパッチが同梱されており、手動でのファイル編集は不要です。
画像認識に API キーは必要ですか？
不要です。ビジョンチェーンの末端に匿名 OVHcloud の無料フォールバックが組み込まれており——アカウント不要・キー不要で、レート制限は IP・モデルごとに毎分 2 リクエストです。その手前に自分のビジョンモデルやローカルの Ollama / LM Studio を追加したり、README に掲載された無料キーチャネルを使えば、より高いクォータを確保できます。
日常使いの DeepSeek モデルは変更されますか？
されません。既存のモデルグループは一切変更せず、プラグインは同名の「+ Auto Vision」エントリを作成するだけです。テキストターンはモデル・コスト・コンテキストともにそのままです。公式ルートを引き継ぐステルスモードは既定でオフで、明示的なオプトインが必要です。
画像やデータはどこに送信されますか？
アップロード時は選択した画像と質問のみが、設定済みのビジョンプロバイダーのホストに送信されます（任意のプロキシはビジョンホストのみに適用され、DeepSeek は直結のまま）。生成された成果物はローカルの `<workspace>/.dsh-vision-router/artifacts` に書き込まれ、画像内のテキストは常に信頼されない証拠として扱われます。
主な制限はありますか？
匿名の無料フォールバックは IP・モデルごとに毎分 2 リクエスト（5 モデル合計で理論上約 10 RPM）、ホストには Node ≥ 22 が必要です。Chrome / Chromium / Edge が必須なのは `vision_html_screenshot` のみで、デスクトップスクリーンショットツールは既定で無効です。
07関連する DSH ワークフロー
modlens
by liustack
DeepSeek Harness 用のビジョンプラグイン。DeepSeek や GLM などのテキスト専用モデルに画像認識を外付けし、画像を貼るだけで OCR・レイアウト・意味情報を構造化 JSON として取得
agent-vision-toolkit
by anionex
テキスト専用モデルに「見る目」を与えるビジョンツールボックスとスキル。複数画像の理解、画像 QA、長いスクリーンショットの OCR、フロントエンド UI 復元、GUI 自動化に対応
dsh-vision-toolkit
by anionex
テキスト専用 DSH エージェントに 10 個の構造化ビジョンツールを提供。意図を意識した画像 QA、長いスクリーンショットの OCR、ピクセルレベルのグラウンディング、UI 復元、ピクセル差分など
dsh-image-gen
by shanliuling
DeepSeek Harness チャット内で直接画像生成
08データと出典
The package ships its own composition patch (`dsh.bundle.patch`): `dsh plugin add` wires the row, the admission wrapper…
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-vision-router
the plugin discovers the model groups enabled under **Settings → Models** and creates same-name auto-vision entries.
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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