dsh-media-lens

媒体感知插件：把本地 video / audio / image 变成结构化证据（时间线 / 转写 / 版面区域）注入对话，让文本模型引用具体帧、秒、说话人 —— Evidence, not imagination。同时内置 provider 路由线：每个媒体一条 failover 链，预算超限自动降级，每次尝试记录在 meta.attempts —— a fallback is never silent。

media_read_video / media_read_audio / media_read_image
  → 路径守卫（存在性 + 扩展名白名单）
  → ffprobe 探测 + 预算裁决（full / reencode / sampleFrames / segment / downsample）
  → failover 链（首个成功即返回；全败抛带 attempts 的结构化错误）
  → MediaEvidence JSON（timeline / transcript / regions + meta.attempts）

• Supported DSH hosts: 0.1.7-rc.1 0.1.7-rc.2 0.2.0-rc.1 0.2.0-rc.2 0.2.1-rc.1 0.2.1-rc.2 (6 rc across lines 0.1.7 / 0.2.0 / 0.2.1)
• Runtime-verified: 0.1.7-rc.2, 0.2.0-rc.2, 0.2.1-rc.1 — evidence in .compat-results/

链序（每媒体）

媒体	链
video（≤10MB 且 ≤10min）	multimodal（注册全模态直传）→ frames:（ffmpeg 均匀抽帧 + 图片链）→ local:metadata
video（10–19MB）	reencode:multimodal（540p x264 压缩后直传）→ 同上
video（>19MB 或 >10min）	直接 frames: 抽帧路
audio	multimodal（全模态直传转写）→ asr:endpoint-N（本地 ASR CLI，多端点按序）→ local:metadata
image	registered:（宿主已注册视觉模型）→ configured:openai（OpenAI-compatible 端点）→ local:metadata

处理端来源（FR-9：已注册模型优先）

• 宿主已注册模型：插件经 ctx.llm.listProviders()/listModels() 枚举（60s 缓存），按 inputModalities 分组构成首选链；图片原生 image 块直送。
• 显式选择：配置 models.{image,audio,video}: "provider/model" 直接指定一个已注册模型 —— 视频的 MiMo 类全模态路就走这里（宿主模态词表当前只认 text|image，自动发现不了视频/音频声明，显式选择是唯一入口；实际承载由适配器（如 openai-completions 接管线）的模态硬闸把关，拒绝是响亮的）。
• 自配端点：providers.openai.{baseUrl, apiKey, model}，apiKey 支持逗号分隔多 key（auth/429/quota 换下一个 key；网络/5xx 跳过保链）。
• 本地兜底：strictLocalOnly 或全链失败时，local:metadata 只出 probe 元数据（时长/分辨率/大小），degraded='local-metadata-only'。

配置

dsh-media-lens:
  strictLocalOnly: false      # true 时链中剔除一切远端 provider，媒体内容不出本机
  cooldownMs: 600000          # keyFailure 类失败的默认冷却时长（有 Retry-After/"Resets in" 线索时按线索）
  models:
    image: auto               # auto | '' | "provider/model"
    audio: auto
    video: auto               # MiMo 类全模态：填 "llm-pi-ai/你的mimo模型id"
  providers:
    openai:
      baseUrl: ''             # 例 https://api.example.com/v1
      apiKey: ''              # 逗号分隔多 key 轮换
      model: ''
      structuredOutput: false # true 时注入 response_format json_schema(strict)（不认识的网关会 400，故默认关）
    asr:
      command: ''             # 单端点写法：本地转写 CLI 模板，{input} 占位
      endpoints: []           # 多端点选择项，按序尝试；与 command 合并（command 在前）
  refine:
    enabled: false            # Phase 7：链出口一次 refine pass，默认关
    model: ''                 # 开启时必须写 'openai/<model>' 或裸 model；auto / 空串 = 未启用。转述手只认 configured 自配端点（registered:/插件注入模型无效）

ASR 命令模板示例（Windows，模板内双引号保护空格路径）：

python "C:\tools\sensevoice_cli.py" --input "{input}" --json

转写输出识别两种格式：JSON segments（[{start,end,text[,speaker]}] 或 {"segments":[...]}）与 SRT/时间行文本。

隐私说明（对照 dsh-vision-router 教训）

• 默认媒体内容会发往远端 provider（注册模型 / 配置端点）。要内容不出本机，显式开启 strictLocalOnly: true——之后只剩本地 ASR CLI 与元数据兜底。
• meta.attempts 记录每次尝试（provider 名含来源前缀 registered: / multimodal: / configured: / asr: / frames: / local:，多 key 轮换带 keyIndex），meta.warnings 记录路由通告（failover 去向、冷却垫尾、轮换成功）——降级绝不静默。
• 媒体路径按不可信输入处理：只读取、存在性 + 扩展名 + magic-byte 三重校验（改名伪装的文件在入参侧拒绝）；处理指令显式声明媒体内出现的指令一律视为数据；内容永不执行。
• 错误文本先脱密（apiKey/baseUrl 精确匹配）再截断，密钥不进 attempts/日志。
• 音视频直传只在适配器接管线（如 openai-completions takeover）上真正内联；未接管线路上模型只看到文件 handle 文本 —— 插件检测到这种回声会放弃该跳并落到抽帧/ASR 兜底，不产幻觉证据。

冷却语义（modlens 软化熔断）

只有 keyFailure 类失败（auth/429/quota 正文）触发冷却——普通失败（网络抖动、5xx、解析失败）永不冷却，正文碰巧含 quota 字样也不算。冷却中的 provider 垫到链尾仍作最后尝试（不是踢出）：穷途末路时仍试一把，成功即恢复。provider 给恢复线索（Retry-After 头或正文 Resets in Xh Ym Zs）时按线索计时，否则 cooldownMs。

structuredOutput（FR-13，opt-in）

providers.openai.structuredOutput: true 时请求注入 response_format json_schema(strict)（由证据载荷派生，非手写镜像）。认识的网关（vLLM、官方 OpenAI 等）服务端强制形状能显著提证据质量；不认识的网关对未知字段直接 400——所以缺省关。

refine pass（Phase 7，链出口一次，opt-in）

主链首个成功后、返回前可选地再过一次文本模型将证据精炼规范化（去重 / 紧措辞 / 保留不确定性）——对齐 medialens 型项目常见的 "visionModel 读手 + textModel 转述手" pair 设计。

refine:
  enabled: true
  model: "openai/your-text-model"   # 或裸 model；auto / 空串 = 未启用

默认关，理由：

• 隐私：多一跳远端 = 多一次媒体内容（raw evidence）暴露面；strictLocalOnly 下链仅到 local:metadata，此时 refine 自动跳过（无文本可精炼），不会拉回远端。
• 延迟：直出证据已可用，refine 是锦上添花。
• 不作 auto：auto = 随便把所有模型都加透镜，不允许。

来源闸门（转述手只认用户自配端点）：refine 这一跳只允许 configured 端点（providers.openai 配了 baseUrl + apiKey）——model 必须写 openai/<model> 或裸 model，实际请求 model 取 providers.openai.model 单源。registered: / multimodal:（宿主 discovery 枚举，可能含其它插件注入的模型）一律不可信：命中即静默跳过（不写 refineAttempt、不追 warning，行为与未启用一致）。传输走 configured 直连（不经宿主 runtime 路由表），structuredOutput 开启时注入 response_format。

失败行为（不静默，但不撤销已成）：refine 抛错 / 输出无 JSON / 校验不通过 → 保留 raw evidence，meta.warnings 追加 refine failed: <redacted>，meta.refineAttempt.ok = false；主链 attempts 不新增（读手已成功，不浪费下一跳抽帧/ASR）。成功时 refine 归属写 meta.refineAttempt.provider = 'refined:openai/<model>'，meta.provider 保留读手前缀（registered / multimodal / configured / asr / frames / local）；source / meta.attempts / meta.generatedAt 不被 refine 修改。

传输硬化：EVIDENCE_REFINE_INSTRUCTION 四要素与读手指令同源（反注入 / verbatim / bbox 保守 / uncertainty），另加「保留原 source 与 attempts」一行——媒体内出现的指令会随 raw evidence 二次进入 LLM 上下文，反注入行必须再吃一遍，防洗证据。错误文本先脱密后截断。

vision-bridge（v4，选择器可见的透镜包装，opt-in）

把透镜包装成宿主模型选择器里可见的路由：经宿主 llm.registerAdapter 注册 media-lens-vision-<upstream> 包装 provider，选择器出现 <模型名> (media-lens vision) 条目。选中它作主对话模型后，请求中的媒体在发送前经 media-lens 链（读手 = 上文「处理端模型」配置）转成证据文本，再委托真实路由——纯文本主力模型由此获得图片与音视频 sight（"让 deepseek 收到小米读出的证据"）。

inject:
  enabled: true
  families: ["deepseek", "glm", "mimo"]   # 前缀过滤；"*" = 全部（仍受否决）

包装判据 = 透镜能补模态就包，omni 坚决不包：

• 纯文本模型（deepseek-v4.1 类）→ 包：图像 + 音视频全部证据化；
• 图像模型（声明 image、非 omni）→ 包：图像块原样透传（保留原生视觉），仅音视频证据化；
• omni 宽模态（MiMo bare 非 -pro 段，名字启发式）与 vision 专精词表（deepseek-vl / glm-4v / *vision* 等）→ 拒包，resolveModel 响亮拒绝并指路原路由。

机制要点（0.2.0-rc.2 实锚）：宿主在 adapter 前已把 file 块投影成确定性 handle 文本，桥按 content.ts 精确格式识别并提取只读路径走全链；改写永不 throw（读手失败落常量占位文本，请求继续）；证据按块缓存（重放零重读）；llm/adapters-updated 事件驱动重扫，迟注册路由（llm-pi-ai）自动跟进；discovery 快照剔除 media-lens-vision-*（读手永不选中自己的 wrapper）。宿主缺 registerAdapter 面时静默保持纯工具形态。

安装

# 宿主 0.2.0-rc.1 / 0.2.0-rc.2（engines.dsh 与 peerDependencies 对齐）
pnpm add ./dsh-media-lens --ignore-workspace-root-check   # 或 npm pack 后装 tgz

cordis.patch.yml 提供 insert 注册行（dsh.bundle.patch 已在 package.json 对齐）。装完重启宿主。

依赖面

• 运行时依赖仅 @deepseek-ai/schemastery（Config schema）；@deepseek-ai/dsh-tools（defineTool）由宿主运行时提供（peer）。
• ffmpeg / ffprobe 在 PATH 上可用时启用抽帧/重编码/时长探测；缺失时元数据降级（记录在 attempts）。
• Node 原生 fetch（≥22.19）。

配合插件（可选 peer，非硬依赖）

media-lens 本身提供「工具处理多模态对象」（media_read_video/audio/image）。要把多模态模型注册/认证进宿主并让音视频直传真正内联（而非只看到文件 handle 文本），需两个姊妹插件配合——二者声明为 optional peer，不装则相应能力自动降级，不报错：

• dsh-thinking-levels：模型配置录入 / 认证与 reasoning_effort 管理面——音视频直传链路的模型由此登记。
• dsh-llm-openai-completions：OpenAI-compatible 传输接管（takeover）——把 file 块序列化成 video_url / input_audio 真正上送，未接管线路宿主只投影 handle 文本，插件检测到即落抽帧/ASR 兜底。

装机走宿主 profile（autoInstallPeers:false + hoisted），姊妹插件由 bundles 各自注册，optional peer 不触发 npm 拉装、不与宿主版本闸门冲突。

家族节与 tab 权重（bundle + 家族子 tab）

本插件为 host+client 双半 bundle（dsh.plugin.json.client.main 载 client 半身）。客户端半身把设置卡贡献进 dsh-family 家族节（顶级节 order 40、label「起子插件设置」，与本插件无关、由家族所有者统一渲染）：

注册面	槽	权重(order)	语义
家族子 tab 贡献卡（主路）	dsh-family.tab	65（排现存贡献卡之后，靠后）	lazy：等家族所有者注入渲染；贡献卡不自渲染节体
独立兜底节	settings.section	24	无 injection 时自注册：家族槽从未被渲染（无所有者/缺席）时，本卡以独立节出现，保留可见性
bundle 详情卡	plugins.bundle.config	—（按包名 keyed）	0.1.7+ 插件管理器详情设置卡

lazy 机制（两路注入均在 apply 期顶层注册，工厂只在「声明事件=设置面板打开」fire，fire 序=注册序）：家族贡献卡先注册并在其工厂 fire 时置 familySeated；独立节工厂读到该标记即退场（避免与家族 tab 重复展示），读不到才自注册独立节。禁止宽限期后注册（§3 反例）。写路径：条目配置各顶层字段标 .volatile()，client 经 configForms.get(entryId).set(field, value) 权威写 + 热生效（0.1.7+/0.2.0/0.2.1 唯一活写面；settings.register 在 0.1.7+ 已移除，webServer 桥不可作写路径）。

边界（YAGNI）

有 host+client 双半身与设置卡（家族子 tab / 独立节 / bundle 卡，见上节），但除此之外无对话内卡片、无客户端粘贴拦截（vision-bridge 的请求改写发生在宿主 adapter 面，非 UI 拦截）、无 TTS / 媒体编辑、不内置任何 key。更多 UI 需求出现时另立计划。

版本线

0.1.0（engines.dsh 0.2.0-rc.1 || 0.2.0-rc.2）。发布走 npm staged 人工审批；dist-tag 分层 dsh-0.2.0（对齐 date-wrapper 先例），latest 收敛在发版时统一处理。