dsh-maclens 🍎🔍

将苹果设备端 Vision 框架桥接进 DeepSeek Harness（dsh），提供本地工具：OCR 文字识别、图像分类、人脸检测、文档版面分析——100% 离线，无需 API key，无常驻进程。

🔒 隐私	每个像素都留在你的 Mac 上。无网络、无上传、无遥测。
⚡ 速度	常见截图 OCR 亚秒级完成（神经网络引擎）。
🇨🇳 语言	原生支持 zh-Hans 及 30+ 种识别语言。
🖼️ 长图	slice 切片识别超长截图，小字不再丢失。
🧩 零依赖	Swift CLI 随 npm 包内置，安装无需构建。

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👤 人类读者 — 30 秒上手

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复制代码
# 1. 安装到你的 dsh profile
dsh plugin --profile desktop add dsh-maclens

# 2. 重启 DSH，然后直接对模型说：
#    "OCR 这张截图：/Users/me/Desktop/shot.png"

模型可以调用的五个工具：

工具	一句话说明
maclens_ocr	"读出这张图的所有文字" — 每行文字 + 置信度 + 坐标框
maclens_classify	"这是什么类型的图？" — 文档、图表、照片…
maclens_faces	"图里有人吗？" — 人脸框 + 数量
maclens_document	"解析这一页" — OCR + 左右双栏版面
maclens_describe	"一次性全给我" — OCR + 分类 + 人脸 + 版面

maclens 与 VLM 怎么选： maclens 是 CV 工具箱——负责转写、分类、检测，但不会描述"这张图讲了什么"。需要开放式理解？搭配 VLM 桥（如 modlens + qwen-vl）。需要快速、免费、私密的 OCR/检测？用 maclens。

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🤖 Agent 读者 — 精确契约

一句话摘要

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插件：    dsh-maclens（npm），dsh plugin add 安装
运行时：  macOS 14+，需要 Xcode Command Line Tools（Swift 6+）
工具：    maclens_ocr | maclens_classify | maclens_faces | maclens_document | maclens_describe
输入：    绝对本地图片路径（string）— 每个工具必填
输出：    stdout 上一个 JSON 对象；失败时 {"error": "..."} + 退出码 1
二进制：  包内 bin/maclens（自动 chmod），否则 MACLENS_BIN，否则 PATH
无网络：  CLI 零网络请求

安装（精确命令）

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# 从 npm 安装 — 含预编译二进制，无需构建：
dsh plugin --profile desktop add dsh-maclens

# 从 git 检出 — 先构建 Swift 桥：
cd dsh-maclens && bash scripts/build.sh        # 生成 bin/maclens
dsh plugin --profile desktop add ./dsh-maclens

二进制解析顺序：包内 bin/maclens → $MACLENS_BIN → swift/.build/release/MaclensBridge → PATH 上的 maclens。插件在解析时会把二进制 chmod 为 0755（npm tarball 会丢执行位）。

工具参数

五个工具都接受 path（必填，string）。OCR 系工具额外支持：

字段	类型	默认	含义
languages	string	zh-Hans,en-US	逗号分隔的识别语言
maxLines	number	—	限制返回的 OCR 行数（超大截图）
slice	boolean	false	把长图切成重叠条带再 OCR
sliceHeight	number	4096	切片条带高度（像素）
top	number	5	仅 classify：返回几个分类

输出契约

maclens_ocr 返回：

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json
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{
  "task": "ocr",
  "language": ["zh-Hans", "en-US"],
  "full_text": "跨境增长研究室\n从一个问题，抵达一个决定。",
  "lines": [
    {
      "text": "跨境增长研究室",
      "confidence": 1.0,
      "bbox": { "x": 0.055, "y": 0.519, "width": 0.517, "height": 0.144 }
    }
  ],
  "line_count": 2,
  "truncated": false,
  "sliced": false
}

• bbox 是归一化（0–1），原点左上（已从 Vision 的右下原点转换，直观易用）。
• slice: true 时，长图切成重叠条带、逐条 OCR、拼回整图坐标，重叠区的重复行去重。输出追加 "sliced": true 与 "slice_count": N。
• maclens_document = ocr + layout.columns（左右）+ layout.image_dimensions。
• maclens_describe = ocr + classification.observations + faces + layout。
• maclens_faces → faces[] + face_count；maclens_classify → observations[]（identifier、confidence）。

错误契约

退出码	含义
0	成功
1	运行时错误 — stdout 是 {"error": "..."}（如 file does not exist: <path>）
2	用法/未知任务 — stdout 是 {"error": "usage: ..."}

原始 CLI（dsh 外调试用）

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bin/maclens ocr --image /path/to/img.png
bin/maclens classify --image /path/to/img.png --top 3
bin/maclens faces --image /path/to/img.png
bin/maclens document --image /path/to/img.png --slice
bin/maclens describe --image /path/to/img.png --slice --top 2

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🏗️ 工作原理

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dsh（纯文本模型）
  └─ maclens_* 工具（lib/index.js）
       └─ bin/maclens（Swift CLI，每次调用 spawn — 无常驻进程、无端口）
            └─ Apple Vision：VNRecognizeTextRequest / VNClassifyImageRequest /
               VNDetectFaceRectanglesRequest        ← 设备端、离线

🧪 开发

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sh
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cd swift && swift build -c release
swift test --package-path swift      # 6 个行为测试

CI（GitHub Actions）：macOS 上 Swift release 构建 + 冒烟测试；Ubuntu 上插件加载 + 打包内容检查。main 分支全绿。

📄 文档

• AGENTS.md — agent 专用快速参考。
• CHANGELOG.md — 版本历史。
• SECURITY.md — 安全模型与报告。

许可

MIT — 见 LICENSE。