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image-vision 项目预览
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image-vision

视觉与多模态JavaScriptMIT

image-vision:让无视觉模型看图——自动调用 OpenAI 兼容识图 API(OpenRouter / SiliconFlow / 智谱 / Kimi / 通义 / Ollama 等)完成描述、问答与 OCR;同一套技能以 skill 和插件形式提供给 Codex、Claude Code、DSH。

8 Starswangyang10 更新时间 2026-08-14
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image-vision 项目预览

项目介绍

中文

image-vision:让无视觉模型看图——自动调用 OpenAI 兼容识图 API(OpenRouter / SiliconFlow / 智谱 / Kimi / 通义 / Ollama 等)完成描述、问答与 OCR;同一套技能以 skill 和插件形式提供给 Codex、Claude Code、DSH。

English

image-vision: let visionless models see — auto-calls OpenAI-compatible image APIs (OpenRouter / SiliconFlow / Zhipu / Kimi / Tongyi / Ollama…) for description, Q&A and OCR; one skill set shipped as both skill and plugin for Codex, Claude Code and DSH.

项目信息与收录信号

快照 2026-09-11
作者 / 组织
wangyang10
仓库
wangyang10/image-vision
GitHub Stars
8
Forks
0
开发语言
JavaScript
许可证
MIT
最近推送
2026-08-14
Manifest
未检测到 / 未记录

公开仓库不自动等于可商用;许可证与当前兼容性以原项目文档为准。Manifest 和数据评分不构成安装安全认证。

数据评分

64/ 100
维护活跃
81
文档与实用信息
85
生态关注度
27
安装便捷信号
60
项目声明信号
100

README 含完整安装与使用说明;关注度尚低(8)。

评分来自已有数据快照的五维模型,仅作浏览参考,不是实际使用评测或安全检测结论。

安装与使用

所有项目资料与许可均以对应 GitHub 仓库为准。

git clone https://github.com/wangyang10/image-vision.git

复制命令不会自动执行。请先阅读仓库文档,确认环境要求与许可证。

项目截图

仓库 README

GitHub 原文

已保存的仓库文档快照;文档抓取时间未记录,可能与上方目录介绍处于不同版本。安装前请核对当前仓库说明。

image-vision

让没有视觉能力的模型(如 DeepSeek 等纯文本模型)也能"看图":自动调用 OpenAI 兼容的识图模型 API(OpenRouter、SiliconFlow、智谱、Kimi、通义千问、 本地 Ollama 等),完成图片描述、问答、OCR 等任务。

一个仓库,多个 Agent 宿主:同一套技能逻辑分别以标准 skill 和宿主插件的形式 提供给 Codex、Claude Code、DeepSeek Harness(DSH)等使用。

支持的 Agent

Agent接入物推荐安装方式调用方式运行时依赖
Codex标准 skill(skills/image-vision/)自动安装 / 一键脚本 TARGET=codex发图提问自动触发;或手动跑 python 脚本python3 + sips(macOS)
Claude Code标准 skill自动安装 / 一键脚本 TARGET=claude同上python3 + sips(macOS)
DeepSeek Harness (DSH)插件(dsh-image-vision/,推荐)一键脚本 / 手动 / 把仓库地址发给 DSH 自动装模型直接调 vision_query 工具;输入框 /image-vision无(纯 Node 内置模块)
DeepSeek Harness (DSH)标准 skill(轻量方案)一键脚本 TARGET=dsh发图提问触发技能,模型跑 python 脚本python3 + sips(macOS)
其他支持 SKILL.md 的宿主标准 skill复制到对应技能目录依宿主而定python3

仓库结构

image-vision/
├── skills/image-vision/    # 标准 skill:Codex / Claude Code / 其他 SKILL.md 宿主 / DSH 轻量接入
│   ├── SKILL.md            #   技能说明(各宿主通用)
│   ├── scripts/vision_query.py
│   ├── agents/openai.yaml
│   └── references/providers.md
├── dsh-image-vision/       # DSH 插件:深度接入(Cordis 插件,独立可 publish)
│   ├── lib/*.js            #   vision_query 工具 + 运行时技能注册(零依赖 ESM)
│   ├── assets/SKILL.md     #   DSH 版技能正文(工具优先)
│   └── README.md
├── install.sh              # 一键安装脚本(TARGET=codex / claude / both / dsh;DSH 深度接入加 DSH_PROFILE=web)
└── README.md

DSH 深度接入与技能版共享同一套配置语义与预处理策略:lib/ 是 vision_query.py 的 JS 移植,两边行为保持一致但互不依赖(插件不要求 python3)。


安装与使用

1. Codex

安装(任选其一):

方式一:把技能地址发给 Codex,让它自动安装 —— 复制下面这句发给 Codex:

请安装这个技能:https://github.com/wangyang10/image-vision/tree/main/skills/image-vision

方式二:一键脚本

TARGET=codex bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/wangyang10/image-vision/main/install.sh)

方式三:手动

git clone https://github.com/wangyang10/image-vision.git
cp -r image-vision/skills/image-vision ~/.codex/skills/

配置:新建 ~/.codex/image-vision.env(见下方配置)。重启 Codex 后生效。

使用:在 Codex 中直接发送图片并提问即可自动触发;也可手动调用:

python3 ~/.codex/skills/image-vision/scripts/vision_query.py 图片.png --prompt "这张图里写了什么?"
python3 ~/.codex/skills/image-vision/scripts/vision_query.py a.png b.png --prompt "两张图有什么区别?"
python3 ~/.codex/skills/image-vision/scripts/vision_query.py 截图.png --prompt "完整提取图中文字" --json

2. Claude Code

安装(任选其一):

方式一:把仓库地址发给 Claude Code —— 复制下面这句发给 Claude Code:

从 https://github.com/wangyang10/image-vision 安装 image-vision 技能到 ~/.claude/skills/ 目录

方式二:一键脚本

TARGET=claude bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/wangyang10/image-vision/main/install.sh)

方式三:手动

cp -r image-vision/skills/image-vision ~/.claude/skills/

配置 / 使用:与 Codex 相同(脚本固定读取 ~/.codex/image-vision.env,两个宿主共用一份配置)。 重启 Claude Code 后生效。

3. DeepSeek Harness(DSH)

安装(任选其一;推荐深度接入,模型可直接调用 vision_query 工具):

方式一:把仓库地址发给 DSH,让它自动安装 —— 复制下面这句发给 DSH:

安装这个插件:https://github.com/wangyang10/image-vision (插件在 dsh-image-vision 子目录,已发布 npm,装到 web profile,装完验证可用)

方式二:一键脚本(自动安装插件并写入装载条目)

TARGET=dsh DSH_PROFILE=web bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/wangyang10/image-vision/main/install.sh)

方式三:手动

dsh plugin --profile web add dsh-image-vision
# 然后在 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml 追加:
# - insert:
#     - id: image-vision
#       name: dsh-image-vision
#       config:
#         maxEdge: 2048
#         maxBytes: 10485760

使用:直接发图提问(模型自动调 vision_query);或在聊天输入框输入 /image-vision 唤起技能。 装载后一般热加载生效;未生效时重启 dsh web。配置与详细说明见 dsh-image-vision/README.md。

轻量接入(不想装插件时):只装技能目录,模型通过 python 脚本识图(需 python3):

TARGET=dsh bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/wangyang10/image-vision/main/install.sh)
# 或手动:cp -r image-vision/skills/image-vision ~/.dsh/skills/

4. 其他支持 SKILL.md 的宿主

把 skills/image-vision/ 复制到对应技能目录(如 ~/.claude/skills、~/.agents/skills 等), 配置与使用同 Codex。


配置

所有宿主共用三个变量,读取优先级均为:环境变量 > 配置文件 > 内置默认。

新建配置文件(Codex / Claude Code 用 ~/.codex/image-vision.env;DSH 建议 ~/.dsh/image-vision.env,脚本与插件都会回退读取 ~/.codex/image-vision.env):

VISION_API_KEY=你的识图平台密钥
VISION_API_BASE=https://openrouter.ai/api/v1
VISION_MODEL=qwen/qwen3-vl-32b-instruct
  • 环境变量名:VISION_API_KEY(未设置时回退 OPENAI_API_KEY)、VISION_API_BASE、VISION_MODEL
  • DSH 插件额外支持把 key 存进 DSH 凭据体系(~/.dsh/.credentials.yaml / 设置页)
  • 其他平台(SiliconFlow / 智谱 / Kimi / 通义千问 / 本地 Ollama)示例见

references/providers.md

  • 修改配置后直接生效,无需重开会话(每次调用都会重新读取)
⚠️ 配置文件包含你的密钥(权限 600),永远不要提交到任何仓库。

特性

  • 当前模型不具备视觉能力时,自动调用识图 API 读取图片
  • 支持本地图片、http(s) URL、data URL;支持多图对比
  • 自动预处理(macOS):HEIC/HEIF/AVIF → JPEG、TIFF/BMP → PNG,

长边超 2048px 自动缩放,超过 10MB 自动压缩(可用 --no-preprocess 关闭)

  • OCR 提取文字、--json 结构化输出

维护说明

  • skills/image-vision/scripts/vision_query.py(Python)与

dsh-image-vision/lib/(JS 移植)是同一套逻辑的两份实现,改动预处理/API 行为时需同步两边。

  • assets/SKILL.md(插件内嵌)与 skills/image-vision/SKILL.md 保持内容同步。

License

MIT

使用前核对

安装步骤、兼容版本与授权范围以原项目当前文档为准。Stars 和评分是快照中的导航信号。

安装与排错 · 项目问题反馈

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