picturereader

v3.0.6 — 给纯文本模型（DeepSeek / text-only）的全能「看图 / 读文档」能力：粘贴即用、原生缩略图。 融合 视觉孪生 adapter（把任意文本模型原位包装成「支持图片」→ DSH 原生缩略图 + 图片块自动分析）、三模式路由、本地像素级工具链（scan / OCR×3 引擎 / crop / palette / compare / batch）、文档转图片（pdf / word / excel / ppt）与可选外部 VLM 桥。一个插件全包，无需另装。

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定位

DeepSeek 等纯文本模型没有视觉编码器，无法直接看图片；DSH 原生缩略图也需要模型被声明为「支持图片」才会渲染。

⭐ 已支持外部视觉 API（OpenAI 兼容端点 / LM Studio / 云端 VLM），由 LLM 自行按需调用：配置好端点后，模型会在智能/严谨模式下自主判断"这张图值不值得外呼视觉模型"，需要时用 vision_analyze 调外部 API 做语义理解，简单内容则本地像素/OCR 搞定——外部 API 是即插即用的增强能力，不是必须依赖。

picturereader 解决两件事：

1. 把「看图/读文档」翻译成纯文本模型能理解的结构化证据（像素级 huel/结构/材质分析 + OCR 实读 + 可选 VLM 语义描述），并沉淀为读图方法论 skill。
2. 通过「视觉孪生 adapter」让纯文本模型在 DSH 里获得原生缩略图体验：勾选模型即生成「(视觉)」变体，粘贴图片显示原生缩略图、图片块进会话、并被自动分析成文本路径 + 本地证据再交给模型——模型拿到的永远是纯文本，不会触发 UNSUPPORTED_CONTENT。

版本徽章与兼容性：已验证兼容 DeepSeek Harness EAC 4.2.0 与 @deepseek-ai/dsh-client-ui-workspace rc.7。

🚀 后续将作为 DeepSeek Harness EAC 的内置视觉插件：本插件计划替换内置的 dsh-tool-vision，随 DSH EAC 桌面版直接捆绑发布，开箱即用（见上游 PR）。作为独立包发布的目的，是让非 EAC / 旧版用户也能通过 dsh plugin add picturereader 或 Git/npm 安装获得同等「看图 / 读文档」能力。

功能总览

① 视觉孪生 adapter（原生缩略图 + 自动分析）

• Proxy 原位包装：对被勾选的模型所属 provider，用 Proxy 把其 adapter 包装成「孪生」并原位替换（registerTwinAdapters，卸载经 ctx.effect 还原），不重复注册。
• listModels / resolveModel：对被勾选模型声明 inputModalities: ['text','image']、名称加「(视觉)」后缀 → DSH 认为它支持图片 → 原生缩略图渲染、图片块进会话、粘贴准入全部解锁。
• stream 拦截：捕获请求里的 image block → 导出到 ~/.dsh/picturereader-vision/images/ → 替换成文本路径 + 本地工具链引导 → 转发给原始 adapter。pi-ai 收到的是纯文本，不会报 UNSUPPORTED_CONTENT；opencode-go 等走 @earendil-works/pi-ai 的 provider 同样经此孪生获得原生缩略图能力。
• 隐私模式下分析只走本地工具，绝不外发。

② 智能路由（隐私 / 智能 / 严谨 三模式）

这是 picturereader 的"大脑"：统一在 routing.js + runtime.js 收敛「什么时候走外部 VLM、什么时候只用本地、要不要交叉验证」，供各工具 / 图片桥 / 视觉孪生 stream / vision_analyze 共享，保证整条图链都遵守同一套路由策略。

路由决策原理

每次看图，模型面对的问题其实是同一个：「这张图，值得花什么成本、用哪条路线读懂它？」picturereader 把答案预置成三种策略，模型据此自主决策，同时 host 侧做硬约束兜底：

图片进来 → 孪生 stream 拦截 / 工具被调用
        → 读入当前「模式」→ 得到该模式的路由策略
        → 模型 / 工具按策略选路线：
            本地像素分析（image_scan / image_sample）
            本地文字识别（image_ocr：windows / paddle / rapid）
            外部语义理解（vision_analyze include_vlm=true → VLM）
            交叉验证（多路证据对照）

核心决策函数 visionAnalyzeDefaults(mode) 定义各模式"默认的证据组合"：

模式	默认 include_scan	默认 include_ocr	默认 include_vlm	allow_low_info
隐私（privacy）	✅	✅	❌（硬禁）	❌
智能（smart）	✅	❌（按需）	✅（值得才调）	❌
严谨（strict）	✅	✅	✅	❌

三种模式的路线策略

🕶 隐私模式（Privacy）——零外呼硬门禁

• 绝不调用任何外部视觉端点，即使你在设置卡配了 API。
• 约束是 host 侧强制：runtime.js 使 isVlmConfigured() 恒为 false，vision_analyze 强制 include_vlm=false，视觉孪生 stream 的降级文本也明确"只用本地工具"。
• 模型只能用本地工具：image_scan / image_ocr / image_sample / image_crop / image_palette / image_compare。图片字节不出本机。
• 适用：敏感图片（身份证、合同、私人截图）、离线、零外部流量审计场景。

⚡ 智能模式（Smart）——省轮数、省时间（默认）

• 目标：先把成本压到最低，复杂内容才值得外呼。
• 决策流程：先 image_scan 快速看整体 → 自行判断：
  1. 图片以文字为主 → image_ocr 读文字即可，不必调 VLM；
  2. 普通图表 / 界面 / 简单内容 → image_scan + image_sample 自己看就能说清，不必调 VLM；
  3. 仅当内容复杂、需语义理解（照片、抽象画面）且配置了端点时，才 vision_analyze(include_vlm=true) 走外部 VLM。
• 视觉孪生死活都会先把图片导出成本地路径，模型可随时本地深挖，不会被困在"必须外呼"的死路。

🎯 严谨模式（Strict）——交叉验证、细看细节

• 目标：可靠性优先，不贪省。
• 决策：先 image_scan 了解整体 → 必要时 image_ocr 读文字、image_sample 细看细节 → 对关键判断做交叉验证（把像素证据、OCR 证据、（可选）VLM 语义描述相互对照，不轻信单一来源）。
• 允许使用外部 VLM（需配置），但强度更高、可追溯。
• 适用：需要高准确率与可复现结论的场景（审图、校对、数据分析）。

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