ModLens

为纯文本模型补上视觉能力，直接粘贴图片就能识别。

🥇 全网第一个支持 DeepSeek Harness（dsh）的视觉插件 🥇

English · 故障排查 · 配置 · 输出契约 · 安全 · ModSearch（联网）

DeepSeek 和 GLM 没有视觉能力，无法进行图片识别。ModLens 借助外挂视觉引擎，为纯文本模型补上视觉能力。**ModLens 支持直接粘贴图片识别**，无需先保存成文件再提供路径。 ## 交流欢迎随时提[issue](https://github.com/liustack/modlens/issues/new/choose)。也欢迎来 X 上聊：**[@liustack](https://x.com/liustack)**，你用它做了什么、在哪个 harness 上跑、接下来该做什么，新版本也是那边先发。社群正在筹备中。 ## 亮点 **🥇 全网第一个支持 DeepSeek Harness（dsh）的外挂视觉识别插件：**一条命令 `npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @liustack/modlens@latest`，dsh 背后的纯文本 DeepSeek 模型即可通过原生 `read_image` 工具读图。如果 dsh 提示 `declares no dsh.bundle`，是 pnpm 的发布冷静期把版本压旧了，一行配置可解，见[故障排查](docs/troubleshooting.md#dsh-says-declares-no-dshbundle--installed-as-a-plain-dependency)。要粘贴识图，把模型选择器切到插件新增的两个条目之一：**`DeepSeek-V4-Flash (modlens vision)`** 或 **`DeepSeek-V4-Pro (modlens vision)`**，贴图放行、发请求时转成证据（你的消息保留原生缩略图）、仍由原 DeepSeek 路由回答。包装只覆盖 DeepSeek 与 GLM 的文本模型，两家自己的视觉型号自动排除。 **直接粘贴图片识别** 无需先保存成文件再提供路径。 - **零配置起手。** 复用 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi 已配置，直接复用你本机的其他多模态模型。什么都没有？Antigravity CLI 是免 key 的免费通道，配一个免费 Gemini key 可将识别耗时降至 5 到 10 秒。 - **基于证据而非想象。** 全文转录、按阅读顺序划分的版面区块、实体与关系列表，模型引用的是具体内容。 - **一次安装，多端可用。** Claude Code、Codex、Pi、OpenCode 均经真机验证。 ## 安装 **第一步，交给你的 AI。** 把这句话发给它： > 按 https://github.com/liustack/modlens 的 INSTALL.md 安装并配置 modlens skill，完成后运行体检并把结果告诉我。安装会先盘点你机器上已有的东西。Claude Code、Codex、OpenCode 或 Pi 里任何一个已有的登录态都可能就够了：modlens 复用前一定先征得你同意，体检报告会说清现状。 **第二步，只在体检两手空空时，才需要你配一个免费引擎。** 推荐免费的 Gemini api key（到 [Google AI Studio](https://aistudio.google.com) 领取，约三分钟，无需信用卡），配上后每次识别 5 到 10 秒。其他平台的免费 openai 兼容 key 也行。想完全免注册就装 Antigravity CLI，然后完成登录： ```bash curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash agy # 浏览器完成登录后退出 ``` 安装还会盘点本机其他 harness CLI（Codex、OpenCode、Pi）里可触达的视觉能力，并逐个询问是否允许 modlens 复用。获准的登录态与你自己配的引擎平级入池，每次复用都会在结果里标明花的是谁的额度。 **DeepSeek Harness（dsh）用户不走 skill 流程**，本包就是原生 dsh 插件： ```sh npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @liustack/modlens@latest ``` 装完即有 `read_image` 工具，选「(modlens vision)」模型变体即可直接粘贴识图。引擎配置同样在 `~/.modlens`，详见[宿主接入](docs/harness-setup.md)。 ## 用法装好之后不需要记任何命令。正常聊天，粘贴图片或给出图片路径，提问即可，skill 自动触发：图片交给视觉引擎，答案基于读到的内容返回。 ## 实测以下均为原样记录，驱动的都是纯文本的 DeepSeek-V4-Flash。最新的一条放最前：在 DeepSeek Harness 里选 `DeepSeek-V4-Flash (modlens vision)` 变体直接粘贴截图。粘贴保留原生缩略图，轨迹里可见图片抵达时「已由 modlens 视觉桥转写」，回答逐个元素还原了界面。 ![在 DeepSeek Harness 中直接粘贴图片，经 modlens 视觉插件读取](https://raw.githubusercontent.com/liustack/modlens/main/assets/demo-dsh-paste.jpg) Codex 桌面 App 中识别一张推文截图。作者、配文、照片内容（连两人的穿着都在内）、发帖时间和全部互动数据（540 万浏览、1.6K 回复、5.7K 转发、11.6 万点赞）逐项读出。 ![纯文本 DeepSeek 通过 ModLens 读出推文截图的全部细节](https://raw.githubusercontent.com/liustack/modlens/main/assets/demo-codex-app.jpg) 一次粘贴三张图。模型逐张读取，认出三张同属一个视觉家族，并分别描述每张插画的内容和风格。 ![一次粘贴三张图，逐张读取](https://raw.githubusercontent.com/liustack/modlens/main/assets/demo-codex-batch.jpg) 压力测试：128 个模型的对比散点图。双轴定义、对数刻度、按厂商的配色、高亮区域，以及虚线标注的每一个 DeepSeek 型号全部识别。密集图表是视觉方案最容易出错的场景。 ![128 个模型的散点图完整读出：双轴、对数刻度与高亮区域](https://raw.githubusercontent.com/liustack/modlens/main/assets/demo-codex-chart.jpg) 粘贴链路的端到端记录：接入 DeepSeek 的 Claude Code 终端里，粘贴的图片以路径而非像素到达，skill 自动触发，guard 确认当前模型确实没有视觉后才开读，PPT 封面幻灯的标题、版式、背景逐项读出，连文件名被截断这个不确定点都如实说明。 ![接入 DeepSeek 的 Claude Code 会话中 skill 自动触发并读出粘贴的幻灯片](https://raw.githubusercontent.com/liustack/modlens/main/assets/demo-claude-paste-recovery.jpg) ## 文档 | 文档 | 适用场景 | | :------------------------------------------------- | :----------------------------------------- | | [安装手册](INSTALL.md) | 一步步安装 skill（为 agent 编写） | | [CLI 手册](docs/cli.md) | skill 所驱动的 CLI：参数、配置与体检 | | [故障排查](docs/troubleshooting.md) | 命令报错，查成因和解法 | | [配置手册](skills/modlens/references/configure.md) | 配置 key、切换 provider、排查配置 | | [输出契约](docs/output-schema.md) | 解析 JSON 或构建下游工具 | | [宿主接入](docs/harness-setup.md) | 在 Codex、Claude Code、Pi、OpenCode 中配置 | | [安全说明](docs/security.md) | 恢复文件的权限、图片内容作为不可信输入 | | [更新日志](CHANGELOG.md) | 查询版本变更 | ## 参与方式本仓库不接受 PR。项目由作者独立维护，所有代码经作者本人审阅，这是它可靠性的前提。两种有效的参与方式： - **[提交 issue](https://github.com/liustack/modlens/issues)。** bug、建议、难以理解的报错或文档都欢迎。issue 会被认真阅读，并影响后续开发方向。 - **Fork。** MIT 协议下你的副本完全归你，修改和发布不受限制。 ## 插入一条硬广关注微信公众号「liustack」：AI 创业机会、独立开发见解、AI 实战与工具，第一时间推送。微信扫码，或搜一搜「liustack」：

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