dsh-mingmu

你在用纯文本 LLM 写代码或做研究时，把一张截图贴了进去，模型礼貌地告诉你它没有视觉能力。dsh-mingmu（明眸）就是为这一刻而生的：它在 DeepSeek Harness 运行时层加了一条透明的视觉桥。当检测到当前模型确实不支持图片输入时，它悄悄把附件交给视觉模型识别，将返回的文字描述注入主模型上下文，用户完全无感；若当前模型本身就是原生视觉模型，桥接直接让路，不做任何拦截。

插件围绕两个核心原则设计：智能路由与优雅降级。内置启发式规则覆盖 OpenAI、Anthropic、Google、Qwen、Kimi、GLM、DeepSeek-VL 等二十余个视觉模型家族，对约 98% 的视觉模型能正确识别；拿不准的宁可多走一次桥接也不漏掉。默认 cascade 策略先调用首选模型，失败或结果为空时自动升级备选；高级用户可切换 race 模式让多个候选并发赛跑取最优。所有配置均可通过 dsh Web 设置页实时调整，也可用环境变量控制，API Key 存入 dsh 官方凭据库，不落盘到插件配置。

明眸适合主力模型为纯文本 LLM（DeepSeek 基础版、Qwen 文本等）却经常需要解读截图、图表、UI 原型或示意图的团队与个人。装好之后，不再需要来回切换两个模型或手写 OCR-再-提示词脚本——直接贴图、继续对话，体验与原生视觉模型一致。