dsh-image-tiler

在视觉模型读图时，整张大图往往会被缩到约 800×800 等效像素，UI 细节、小字和远处物体很容易糊成一团。dsh-image-tiler 面向 DeepSeek Harness 的 host 工具场景，把大图切成带行列与坐标标注的切片，同时生成一张全局缩略图和 manifest，让模型先看全貌、再按需逐片细看，而不是在一张被压扁的图上硬猜。

核心能力围绕两条工具链展开：tile_image 负责切片与产出；read_tiles 支持按区域选片、在工作台勾选后无参读取，或通过 target 用自然语言描述目标——插件在 overview 上让视觉模型定位框，再只返回覆盖该区域的切片，全程走 host 的附件与 LLM 路由，无需额外 key 或 Python 侧车。tile_image 之后还可配合可视化切片工作台：调网格、点选要给模型看的片，拖图进 Web 也会自动入库并完成切片。

适合需要在 DSH 里让 Agent 分析海报、截图、架构图、扫描件等大图的用户：既要全局布局，又要局部可读。与 read_image 搭配时，先 tile 再逐张读片是 README 推荐路径；语义选片的质量取决于你配置的视觉模型与 overview 分辨率，找不到目标时会明确报错，不会瞎猜。