MIT 授權的 DeepSeek Harness 外掛程式（TypeScript）：向支援視覺的模型原生直傳圖片，並為純文字模型橋接設定好的視覺模型，另提供 macOS Vision / Tesseract 本機退回——透過 Harness 內建插件管理員一行指令即可安裝。
DSH 整合
原生執行環境
作者聲明
安全稽核
未稽核
最後核實
2026-08-27
授權條款
MIT
01它能幫你完成什麼？
讓 DeepSeek Harness 中僅支援文字的主模型看懂圖片
設定好的視覺模型負責觀察原始圖片，其輸出會以不可信的附件上下文注入；最終答案仍由原本的 DeepSeek 模型產生
在 Harness 中選用 `deepseek-official` 或其他純文字模型，但仍想在輸入框貼上或拖入圖片的使用者
在單一對話中一起分析多張圖片
多張圖片附件會一起被分析，對比與綜合證據自然生效；使用者的任務原樣轉送，不會被包進固定的報告範本
想比對多張截圖，或綜合多張圖片附件證據的使用者
雲端視覺不可用時仍保有圖片能力
圖片觀察會退回使用 macOS Vision 或 Tesseract，最終答案仍由 DeepSeek 模型產生
無法使用雲端視覺、但仍想在 Harness 中獲得圖片理解能力的使用者
02如何將外掛接入 DeepSeek Harness？
先決條件
- DeepSeek Harness —— README 將 dsh-vision 定位為 DeepSeek Harness 的外掛程式，並透過 Harness 內建的插件管理員安裝
安裝步驟
- 01
執行 `npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:oil-oil/dsh-vision`
$ npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:oil-oil/dsh-vision
- 02
重新啟動 Harness，然後像平常一樣在輸入框貼上或拖入圖片
驗證整合成功
作者未說明
03DSH 整合程度與能力邊界
以原生 dsh 外掛程式安裝，透過 DeepSeek Harness 內建的插件管理員完成（`npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:oil-oil/dsh-vision`）
原生圖片直傳
面向支援視覺之主模型的圖片→原始圖片不做任何前處理或 OCR，直接送出給目前的模型
為純文字模型提供的視覺橋接
主模型為 `deepseek-official` 或其他純文字模型時的圖片→設定好的視覺模型觀察原始圖片，其輸出以不可信的附件上下文注入；最終答案由 DeepSeek 產生
視覺模型的輸出會以不可信的附件上下文注入到對話中本機視覺退回
雲端視覺不可用時的圖片→圖片觀察退回使用 macOS Vision 或 Tesseract，最終答案仍由 DeepSeek 產生
多圖分析 + 任務直送
多個圖片附件→附件會一起被分析，對比與綜合證據自然生效；任務原樣轉送
外掛程式不會替換 Harness 中已選取的主模型
04適合誰？何時不該用？
適合
- 在 Harness 中選用 `deepseek-official` 或其他純文字模型，但仍想在輸入框貼上或拖入圖片的使用者
- 想比對多張截圖，或綜合多張圖片附件證據的使用者
- 無法使用雲端視覺、但仍想在 Harness 中獲得圖片理解能力的使用者
不適合
- 使用純文字主模型時，視覺模型的觀察輸出會以不可信的附件上下文注入到對話中。
05相容性、維護與安全提醒
- 圖片理解取決於所選主模型：支援視覺的模型原生接收圖片，而純文字模型需要另外設定一個視覺模型來觀察圖片。
- 使用純文字主模型時，視覺模型的觀察輸出會以不可信的附件上下文注入到對話中。
- 當雲端視覺不可用時，退回機制依賴本機工具——macOS Vision 或 Tesseract。
MIT · actively maintained (last push 2026-08-18)
06常見問題
如何安裝 dsh-vision？
使用 DeepSeek Harness 內建的插件管理員：執行 `npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:oil-oil/dsh-vision`，重新啟動 Harness 後即可像平常一樣在輸入框貼上或拖入圖片。
我的主模型支援圖片，這個外掛程式會改變什麼嗎？
不會。支援視覺的模型仍會原生接收圖片——原始圖片不做任何前處理或 OCR，直接送出，最終答案仍由目前的模型產生。
`deepseek-official` 這類純文字模型也能用這個外掛程式理解圖片嗎？
可以——當主模型為純文字時，外掛程式會呼叫設定好的視覺模型觀察原始圖片，並將其輸出作為不可信的附件上下文注入；最終答案仍由原 DeepSeek 模型產生。
雲端視覺不可用時會發生什麼？
外掛程式會退回使用 macOS Vision 或 Tesseract 在本機完成圖片觀察。
它會替換我選的主模型，或把我的任務套進範本嗎？
不會。外掛程式不會替換 Harness 中已選取的主模型，你的任務也會原樣轉送，不會被包進固定的報告範本。
07相關的 DSH 工作流程
modlens
作者 liustack
The first vision plugin for DeepSeek Harness, and the vision bridge for every text-only coding agent. Paste an image, get structured JSON evidence (OCR, layout, semantics). | 全網最強 DeepSeek Harness 外掛視覺外掛，為 DeepSeek、GLM 等純文本模型外掛視覺能力，貼上圖片即得結構化 JSON 證據（OCR、版面、語義）。
agent-vision-toolkit
作者 anionex
為純文本模型"看圖“設計更好的視覺工具箱和技能，支援多圖理解，圖片問答，前端UI還原、GUI 自動化等，並可選無縫接入多個主流agent，直接識別貼上圖片｜ A vision toolkit and skill designed for text-only llms — image Q&A, long-screenshot OCR, frontend UI restoration, and GUI automation, with optional seamless integration for Codex, Claude Code, Pi, Oh My Pi, and OpenCode
dsh-vision-router
作者 ysr666
為純文本 DeepSeek Harness 智慧體提供「視覺」能力，內建免金鑰視覺鏈路與畫素級視覺工具，一條命令安裝，無需 Python。
dsh-vision-toolkit
作者 anionex
[dsh]為純文本模型設計更強大的視覺工具箱：一行安裝使用、貼上圖片直接識別、多張圖片問答、截圖到前端UI 還原等｜DeepSeek Harness-native integration for agent-vision-toolkit: image Q&A, long-screenshot OCR, UI restoration, grounding, pixel diff, Artifacts, and Web UI.
08資料與來源
`dsh-vision` is a plugin for DeepSeek Harness. Vision-capable models keep receiving images natively.
Use the plugin manager built into DeepSeek Harness:
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:oil-oil/dsh-vision
此頁面根據專案公開文件、儲存庫中繼資料與 DSH Plugins 的結構化解析所產生；最後核實於 2026-08-27。發現錯誤？提交更正。
最佳 DeepSeek Harness 外掛
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