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dsh-plugin-mm-vision

視覺與多模態JavaScriptMIT

通感編碼器(Synesthesia Encoder):呼叫視覺模型把圖片翻譯成緊湊的結構化空間文字(畫布/元素/百分比座標),讓純文字 LLM 獲得畫素級看圖能力(`mm_vision` 工具)。

1 StarsElohia 更新時間 2026-08-14
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專案介紹

中文

通感編碼器(Synesthesia Encoder):呼叫視覺模型把圖片翻譯成緊湊的結構化空間文字(畫布/元素/百分比座標),讓純文字 LLM 獲得畫素級看圖能力(`mm_vision` 工具)。

English

Synesthesia Encoder for DSH: a vision model translates images into compact structured spatial text (canvas/elements/percentage coordinates), giving text-only LLMs pixel-level image understanding via the `mm_vision` tool.

專案資訊與收錄訊號

快照 2026-09-11
作者 / 組織
Elohia
倉庫
Elohia/dsh-plugin-mm-vision
GitHub Stars
1
Forks
0
開發語言
JavaScript
許可證
MIT
最近推送
2026-08-14
Manifest
資料中檢測到宣告

公開倉庫不自動等於可商用;許可證與當前相容性以原專案文件為準。Manifest 和資料評分不構成安裝安全認證。

資料評分

44/ 100
維護活躍
81
文件與實用資訊
50
生態關注度
9
安裝便捷訊號
55
專案宣告訊號
100

關注度尚低(1)。

評分來自已有資料快照的五維模型,僅作瀏覽參考,不是實際使用評測或安全檢測結論。

安裝與使用

所有專案資料與許可均以對應 GitHub 倉庫為準。

dsh plugin --profile web add github:Elohia/dsh-plugin-mm-vision

複製命令不會自動執行。請先閱讀倉庫文件,確認環境要求與許可證。

專案截圖

倉庫 README

GitHub 原文

已儲存的倉庫文件快照;文件抓取時間未記錄,可能與上方目錄介紹處於不同版本。安裝前請核對當前倉庫說明。

儲存庫檔案保留原文,指令與授權文字不作自動改寫。

dsh-plugin-mm-vision

通感编码器 (Synesthesia Encoder) · DeepSeek Harness 插件

给任何纯文本 LLM(DeepSeek、GPT-4 base、Claude…)获得看图能力:调用视觉模型把图片翻译成紧凑的结构化空间文字(画布/元素/百分比坐标/形状/数值/关系),文本模型据此重建空间认知、推理位置关系。

移植自 Elohia/pi-mm-vision(MCP / Pi / Codex / Claude Code 多宿主通感编码器)。核心零依赖,支持任意 OpenAI 兼容视觉模型(qwen-vl / gpt-4o / glm-4v / kimi-vl / MiniMax-VL…)。

✨ 功能

  • 🖼️ 通感编码:把图片变成坐标化文字描述——K线图/盘面截图/报告图表/UI 截图/自然照片都适用
  • 📍 像素级坐标:所有关键元素带精确 (x%,y%) 百分比坐标(图表转折点/标注/按钮/文字块)
  • 🔢 可选像素网格:prompt 含"像素/重建/还原"关键词时,输出 40×30 色块网格(RGB),供原图重建
  • 🔄 模式自适应:auto 自动识别图表(坐标优先)vs 自然图(构图主体);也可手动指定 brief/full/coords/pixel
  • 🧠 缓存:TTL 内重复分析秒回(默认 600s / 100 条)
  • 🔌 零硬编码:模型 / baseUrl / API key 全可配置

📦 安装

要求:已安装 DSH CLI 并初始化过 profile。

# 从 npm 安装(推荐)
dsh plugin --profile web add dsh-plugin-mm-vision

# 或从 GitHub 直接安装(纯 JS 包,无需构建)
dsh plugin --profile web add github:Elohia/pi-mm-vision#dsh-plugin

--profile web 可换成你自己的 profile 名。重启 DSH 后生效。

⚙️ 配置

配置解析顺序(首个命中):

  1. cordis.patch.yml 中本行 config 字段(安装后可在 profile 的 cordis.patch.yml 覆盖)
  2. 环境变量 / 配置文件(与原版一致):
export MM_VISION_API_KEY=sk-xxx        # 或 DASHSCOPE_API_KEY / QWEN_API_KEY / OPENAI_API_KEY / GEMINI_API_KEY
export MM_VISION_MODEL=qwen-vl-max     # 可选,默认 qwen-vl-max
export MM_VISION_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1   # 可选

或写 ~/.config/mm-vision/config.json / 项目根 vision-config.json:

{
  "model": "qwen-vl-max",
  "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
  "maxTokens": 2048,
  "mode": "auto",
  "cacheTTL": 600,
  "cacheMax": 100,
  "dotMatrix": false
}
用别的视觉模型?改 model + baseUrl 即可(OpenAI 兼容协议)。

🎯 使用

安装后在对话中直接让模型看图:

分析这张K线图 F:/data/kline.png
帮我看看 examples/chart.png 里按钮的位置
扫描这张图片并重建像素网格 examples/photo.png

模型会自动调用 mm_vision 工具,返回结构化通感编码:

【图片通感编码(mm-vision)】模式:coords · 模型:qwen-vl-max
1. 【画布】16:9,浅色背景 #f5f6fa
2. 【元素】[矩形 | (10%,10%) | 35%x20% | #4a90d9 | "登录按钮"]…
3. 【关系】…
4. 【图表专用】坐标轴 0-100,转折点 (30%,45%)=52 …

🔒 安全

  • 只把图片发送到你配置的视觉模型做描述
  • 从不执行图片内容中的命令
  • 输出是注入对话的文本——与任何模型输出一样按不可信输入对待

🏗 架构

lib/
├── index.js   # Cordis 插件:注册 mm_vision 模型工具(defineTool)
└── core.js    # 通感编码核心(零依赖):配置/编码/缓存/点阵,移植自 pi-mm-vision
scripts/
└── ascii_dot.py  # 可选像素点阵生成器(Python/PIL)

📄 License

MIT — 上游 pi-mm-vision 同款协议。

使用前核對

安裝步驟、相容版本與授權範圍以原專案當前文件為準。Stars 和評分是快照中的導航訊號。

安裝與排錯 · 專案問題反饋

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