安装

在 DeepSeek Harness 里通过 dsh-market 安装

dsh plugin --profile web add dshmarket

或使用命令行

dsh plugin --profile web add @maxwell-feng/dsh-tesseract-ocr

装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码，权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络。请先审阅源码，并尽量锁定 commit（github:owner/repo#sha）。

README

一个 DeepSeek Harness（dsh）插件：让纯文本模型也能"看"附件图片——图片在本机用 Tesseract OCR 识别，只有识别出的文字会发给模型 API。

隐私默认： 图片在本地 OCR，不把原图发给服务商。只有在你明确需要时，才把 passthrough 设为 true，让真正的视觉模型接收原图。

主要目标平台 Ubuntu（已测试）；只要装了 tesseract CLI 就能用（Linux / macOS / Windows）。已在 dsh 0.1.0-rc.7 上验证。

不需要改任何模型配置——不用在 settings.yaml 里给模型加 input: [text, image]。
对 dsh 里的任何 provider/模型通用；默认所有附件图片都会先 OCR 再出站。
视觉模型透传是显式开启（passthrough: true）。
默认安全（fail-closed）：插件没加载时，模型保持纯文本，图片附件会被拒绝——不存在静默泄漏。缺失附件会被替换成拒绝文本，不会留下原始 image 块。

不要与 windows-ocr 插件同时启用：两者会对同一张图各跑一次 OCR。每台机器二选一。

npm 安装

dsh plugin --profile web add @maxwell-feng/dsh-tesseract-ocr

（把 web 换成你的 profile，如 tui。）预编译发布（含 Sigstore provenance），无需源码构建或 allowBuilds 授权。从本仓库源码安装仍可用下方 agent 指南或手动步骤。

npm 安装会自行注册 tesseract-ocr 这一行。 该包自带 bundle 补丁（dsh.bundle + 它自己的 cordis.patch.yml），已经插入了 tesseract-ocr 这个 loader 条目。请不要再往 profile 里手动 - insert: 一行同 id 的条目——dsh 0.1.0-rc.7（cordis-plugin-loader 1.0.2）会拒绝重复的 loader 条目 id，dsh web 会以 duplicate loader entry id: tesseract-ocr 启动失败。

让 AI agent 快速安装

把这个仓库交给任何 AI agent，或直接粘贴下面的指令，agent 会替你完成安装与验证：

请按照 https://github.com/maxwell-feng/dsh-tesseract-ocr/blob/main/agents-install.md 安装本仓库的 dsh 插件。执行每一项前置检查（包括安装 Tesseract 与语言包），选择一种安装方式，然后完成强制验证：在纯文本模型会话里附加一张图片，确认模型能答出图片中的文字。

agents-install.md 是一份写给 AI agent 的分步手册：前置检查（含 Tesseract 与语言包安装）、两种安装方式（profile 永久 / --patch 临时）、强制功能验证，以及常见失败模式的排查。手动安装说明见下文。

为什么是插件而不是 skill

dsh 的 skill 只是注入模型上下文的 Markdown 指令：不能执行代码、不能钩住请求管线、更拦不住图片被序列化上传。这个功能恰好需要这些，所以它是一个 cordis 插件，钩住 llm 服务的两个公开接缝（与 windows-ocr 同一设计）：

能力声明（shim）——包装 ctx.llm.resolveModelInfo（以及 listModels）。宿主在三处用 inputModalities.includes("image") 拦截图片：发送准入、切换模型、read_image 工具。shim 让回答变成"支持"，文本模型即可收图。
请求改写——包装 registration.adapter.stream（ctx.llm.stream 和 prepareCall().stream 两条路径的唯一汇聚点）。适配器序列化请求前，所有 image 内容块已被替换成 OCR 文本块，适配器的图片检查永远不会触发，附件字节不会为出站请求被读取，也永远不会生成 image_url。

你附加图片
  → 准入层问 ctx.llm.resolveModelInfo（shim 返回含 "image" ✓）
  → 图片存入本地附件库（会话日志、UI 预览）
  → agent 组装请求 → adapter.stream（被包装）
  → 本地读取图片字节（ctx.attachments.readImage）→ tesseract CLI
  → 图片块替换为 <image_ocr>…识别文字…</image_ocr>
  → 适配器序列化纯文本请求 → 发给服务商

环境要求（Ubuntu）

sudo apt update
sudo apt install -y tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim   # chi-sim = 简体中文；需要其他语言再加
tesseract --version        # 验证安装
tesseract --list-langs     # 查看已装语言

语言包：tesseract-ocr-eng（基础包一般自带）、tesseract-ocr-chi-sim（简体）、tesseract-ocr-chi-tra（繁体）、tesseract-ocr-jpn 等。language 配置用 + 连接多个语言，如 eng+chi_sim。

安装到 dsh

让 AI agent 安装

本仓库的 agents-install.md 是一份写给 AI agent（也适合细心的人工）的分步安装手册。把这份文档交给 agent——例如对它说"按照 https://github.com/maxwell-feng/dsh-tesseract-ocr 的 agents-install.md 安装这个插件"——agent 就能自主完成前置检查、安装、验证和故障排查。手册涵盖两种安装方式、必须做的功能验证（附加图片 → 模型回答 OCR 文字）以及常见的失败模式。

手动安装

两种官方加载方式，patch 行都用绝对路径指向插件文件（见 docs/user/develop/basic）。Windows 上路径必须是 file:// URL——裸写 C:/... 会被解析成 c: URL scheme；Linux 直接写绝对路径即可：

name: '/home/you/tesseract-ocr/lib/index.js'

永久安装：profile 补丁层

在 profile 的 cordis.patch.yml（如 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml）追加：

- insert:
    - id: tesseract-ocr
      name: '/home/you/tesseract-ocr/lib/index.js'
      config:
        language: eng+chi_sim
        passthrough: false

然后重启 dsh web。删掉这几行即卸载；插件会在卸载时恢复原来的 llm / adapter 方法。

两种加载方式二选一：npm bundle（上文）或这里的手动 insert——绝不能同时用。两者注册的是同一个 tesseract-ocr 条目 id，而 dsh 0.1.0-rc.7 在行重复出现时会以 duplicate loader entry id: tesseract-ocr 拒绝启动。如果这一行已经存在（例如已按 npm bundle 方式安装），请用按 id 覆盖的行改配置，而不是再插入一行。

临时加载：`--patch` overlay

把同样的行写进一个 overlay 文件，启动时带上；profile 保持不动：

dsh --profile web --patch /home/you/tesseract-ocr/dev.patch.yml

注意事项

dsh web 报端口占用（EADDRINUSE）说明有旧实例在跑：ss -ltnp | grep 3080 找到进程并停止后再启动。
打包分发（npm / tarball / github:user/repo）时按组合包方式打包（dsh.bundle + cordis.patch.yml，见 docs/user/develop/basic/publish）；git 安装还需要 prepare 构建脚本和 pnpm allowBuilds 授权。

配置

所有配置都在 tesseract-ocr 这一行：

键	默认	含义
`language`	`eng`	Tesseract 语言，`+` 连接多个，如 `eng`、`chi_sim`、`eng+chi_sim`
`passthrough`	`false`	`false`（默认）：所有图片一律 OCR；`true`：真视觉模型原样透传图片
`tesseractBin`	`tesseract`	CLI 路径；含空格的路径请加引号，如 `"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"`
`psm`	`3`	页面分割模式（`tesseract --psm`）
`timeoutMs`	`60000`	单张图片 OCR 超时（毫秒）
`maxCacheEntries`	`200`	单次运行 OCR 缓存上限（按附件 id）

模型看到什么

每个图片块变成一个文本块（不会把本地文件名发给服务商）：

<image_ocr>
…识别出的文字行…
</image_ocr>

识别结果按附件 id 在 dsh 进程生命周期内缓存，重复轮次不会重复 OCR。

临时文件自动清理

每次 OCR 都会把输入图片写入系统临时目录下新建的临时目录（tesseract-ocr-*）。超时会先终止并等待子进程退出，再在 finally 中删除（失败会重试一次并打警告日志）——成功、OCR 报错、超时都会删——每次产生的图片文件不会残留。插件启动时还会清扫上次进程崩溃遗留的孤儿 tesseract-ocr-* 目录。除插件自己的临时目录和 dsh 附件库外，不写任何其他位置。

冒烟测试（不需要 dsh）

# 生成一张带文字的测试图，然后 OCR
convert -size 400x120 xc:white -pointsize 36 -fill black \
  -draw "text 20,80 'Hello OCR 123'" /tmp/ocr-test.png   # 需要 ImageMagick；任意 PNG 均可
tesseract /tmp/ocr-test.png stdout -l eng --psm 3

退出码 0 且输出识别文字，说明 Tesseract 就绪。

在 dsh 里验证

在文本模型会话里附加一张图片并发送——模型应能引用识别出的文字作答。
确认图片没出站：web UI 打开 DevTools → Network，查看发往服务商 baseURL 的请求，确认 payload 里只有 text 内容块（没有 image_url/data URI）。

已知限制

识别质量取决于已装语言包和 psm；按场景调 language/psm。
支持的图片格式取决于 Tesseract/Leptonica 构建：PNG/JPEG/TIFF/BMP 稳妥；WebP/GIF 可能需要额外的 Leptonica 支持。
缓存按进程存活；长会话的 OCR 文本会缓存，受 maxCacheEntries 限制。
热重载（HMR）会替换适配器；插件会在 llm/adapters-updated 时重新包装新适配器，但 dsh 升级后建议完整重启。
移除插件后，文本模型的图片附件会重新被拒绝（fail-closed），不会被上传。

License

MIT

内容来自项目 README（GitHub）↗

链接

GitHub 仓库 ↗

npm 包 ↗

在 awesome-dsh-plugin 目录中的条目 ↗

maxwell-feng/dsh-tesseract-ocr

安装