dsh-image-mmx

给 DeepSeek Harness 的文本模型装一双眼睛：会话里粘贴/发送图片，自动调用 mmx（MiniMax VLM） 识别，识别结果注入模型上下文——DeepSeek 等纯文本模型也能理解图片内容。

能力

• 图片收发：文本模型（inputModalities 无 image）也能发送含图消息，不再报「当前模型不支持图片」
• 自动识别：图片落盘到会话工作区 .attachments/，自动执行 mmx vision describe（MiniMax VLM）
• 模型可见替换：图片块在模型可见面替换为 [图片N]:"<路径>" + mmx 识别文本（画面元素、布局、报错/代码/界面文字逐字保留）
• 用户侧不变：人类 transcript 照常渲染原图缩略图（可点击放大）
• 优雅降级：mmx 未安装/未认证/超时（60s）/格式不支持（gif）时降级为路径文本
• 原生模型免打扰：本身支持图片输入的模型走原生路径，不做任何处理

配套插件：dsh-file-bridge（📎 附件按钮上传 + send_files 文件下发 + explorer 跳转）。

依赖

本机已安装并认证 mmx-cli（MiniMax 官方 CLI）：

npm install -g mmx-cli
mmx auth login --api-key sk-xxxxx   # 或 OAuth
mmx vision describe --image test.png   # 验证可用

安装

前置：DeepSeek Harness 0.1.0-rc.6+、Node.js 18+。

dsh plugin --profile web add 'github:fengs2021/dsh-image-mmx'
systemctl restart dsh-web

使用

1. 在 DSH Web 输入框粘贴/拖入图片（或配合 dsh-file-bridge 的 📎 附件按钮选图）
2. 发送后插件自动：落盘 → mmx 识别 → 模型直接读到识别结果并回复
3. 多图支持：每张图独立并行识别，按 [图片1] [图片2]... 编号

实现

基于 dsh-image-bridge（MIT）机制改造：

1. 包装 llm.resolveModelInfo 为文本模型补 image 模态（放行 api-proxy 预检）
2. agent/pre-step：图片落盘 + 并行调用 mmx vision describe
3. agent/request-error：surface replace 把图片块换成识别文本，retry 重发

License

MIT