Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add 50kg/zcode-deepseek-eye --skill setup-vision-helpergit clone --depth 1 https://github.com/50kg/zcode-deepseek-eyeWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/50kg/zcode-deepseek-eye/setup-vision-helper)<a href="https://agentmods.dev/skills/50kg/zcode-deepseek-eye/setup-vision-helper"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/50kg/zcode-deepseek-eye/setup-vision-helper/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/50kg/zcode-deepseek-eye/setup-vision-helper"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/50kg/zcode-deepseek-eye/setup-vision-helper.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00106 | $0.01975 |
| Opus 5.5 | $0.00042 | $0.00790 |
| Sonnet 5.5 | $0.00021 | $0.00395 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00198 |
Grade A, and why
setup-vision-helper scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 2mo ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 111 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
配置视觉助手(借眼睛)
目标:让纯文本主模型(如 deepseek)在遇到图片时,自动通过一个视觉子 agent(vision-helper)"借眼睛";而当主模型本身支持视觉时,直接用主模型自己的眼睛,不调用子 agent。配置一次,之后切换主模型无需任何操作。
意图判断(先做)
本 skill 只会在两个明确表述下被触发,直接映射即可:
- 用户说"帮我配置视觉助手" → 走下方「执行步骤」配置流程。
- 用户说"删除视觉助手" / "卸载视觉助手" / "移除视觉助手" → 走下方「删除视觉助手」流程。
- 若触发了但用户表述与上述不符(例如只说了一半或加了奇怪内容)→ 先向用户确认意图,不要自行展开。
删除视觉助手
当用户意图是删除/卸载视觉助手时:
- 确认:先向用户确认"将删除 vision-helper 子 agent 和 AGENTS.md 中的路由规则,是否继续?"(删除不可逆)。
- 删除子 agent:删除
<主目录>/.zcode/agents/vision-helper.md(若存在)。 - 移除路由规则:从
<主目录>/.zcode/AGENTS.md中删除"图片处理(视觉助手)"小节(含vision-helper关键字的部分)。若删除后文件为空,可保留空文件或删掉文件,向用户说明。 - provider 配置默认不动:不要修改 config.json——补的
image模态(以及已有的apiFormat,如有)是该模型本身的正确配置(若它同时被当主模型用,删了反而会坏)。仅当用户明确要求回滚 config 时,才逐项询问要回滚哪一项。 - 报告:列出删除了什么、保留了什么(config 未动),提示重启 ZCode 后子 agent 才会从列表中消失。
重要原则(违反会出错)
- 不要用 modalities.input 过滤模型。ZCode 自定义模型的 modalities 字段经常滞后于真实能力(例如 qwen3-vl-flash 字段里只有 text,但实际支持图片)。候选清单列出所有已启用模型,让用户自己拍板哪个是"眼睛"。不要加提示、不要排除任何模型,只做清晰罗列。
- 不要向用户索要 API Key。key 应该由用户在 ZCode 设置里自行添加,本 skill 只复用已配置的 provider。
- 不要修改主模型选择,不要改动除"眼睛"以外的任何 provider/model 配置。
- 所有文件操作都用文件工具完成,并在结束时自检(文件存在、JSON 合法)。
执行步骤
1. 定位配置文件
- 解析用户主目录:
$HOME(macOS/Linux)或%USERPROFILE%(Windows),兜底os.homedir()。 - 主配置文件:
<主目录>/.zcode/v2/config.json。若不存在,搜索<主目录>/.zcode/下其他含provider键的 json(如config.json、cli/config.json),并告知用户实际使用的位置。 - 读取
provider对象。
2. 列出候选"眼睛"
- 收集所有
enabled(未显式禁用)的 provider 及其 models。 - 不加任何提示/注释,用编号列表清晰展示,格式:
[1] qwen3-vl-flash @ qwen3-vl-flash(deepseek的眼睛) [2] deepseek-v4-flash @ deepseek ... 请回复编号选择"眼睛"模型(或直接输入模型 id)。
3. 等待用户选择
- 用户回复编号 → 解析为对应模型;用户直接输入 id → 用之。
- 如果用户选择的是不在列表中的模型 id,允许,但提醒确认该模型已配置且可用。
4. 执行配置
a. 给眼睛模型补齐 image 模态(尽力而为,失败不中断):
- 在
provider.<该provider键>.models.<模型id>.modalities.input中,若不含"image",补上(["text","image"],保留原有其他值)。 - 若写入失败(如文件只读、被占用),警告用户可跳过——因为部分客户端不按该字段门控,补字段只是让 UI 与未来逻辑保持一致。
- 不要改动该模型的其他字段,不要改动其他任何模型。
b. 创建视觉子 agent(文件:<主目录>/.zcode/agents/vision-helper.md):
---
name: vision-helper
description: 看图并描述图片内容、回答与图片有关的问题。当主模型无法直接看到图像时使用。
model: custom:<眼睛模型所属 provider 的键>:<眼睛模型 id>
tools: [Read]
---
你是视觉助手。使用 Read 工具读取用户提供的图片文件路径,详细描述图片内容,
并回答主 agent 提出的关于这张图片的问题。最后用文字总结返回。
- model 字段必须用
custom:<provider键>:<模型id>格式(与"设置 → Subagents"界面生成的一致,provider 键即 config.json 中该 provider 的 key,例如custom:8b29396f-xxxx:qwen3-vl-flash)。不要用裸模型 id(会被当作默认 provider),也不要用手写斜杠格式。 - 若该文件已存在且
model与本次选择不同 → 先问用户"当前眼睛是 X,要换成 Y 吗?",确认后覆盖。 - 若已存在且相同 → 跳过,提示已配置。
- 提示用户:也可以直接在"设置 → Subagents"界面创建(Model 选眼睛模型),效果等同。
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 2mo ago First seen · 111 lines · 106 tokens per session scan A 830fe1e089ec
setup-vision-helper is a skill published in the GitHub repository 50kg/zcode-deepseek-eye (40 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 106 tokens to every session and 1,975 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
setup-vision-helper compared with skills from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| setup-vision-helper50kg/zcode-deepseek-eye | Skill | 40 | 2mo ago | MIT | A | 106 | Claude Code, Codex |
| agent-platform-model-registrygoogle/skills | Skill | 22k | yesterday | Apache-2.0 | A | 60 | Claude Code, Codex |
| foundry-config-setupmicrosoft/agent-framework | Skill | 15k | yesterday | MIT | A | 65 | Claude Code, Codex |
| google-cloud-solution-agentic-analytics-spark-knowledge-cataloggoogle/skills | Skill | 22k | yesterday | Apache-2.0 | A | 132 | Claude Code, Codex |
| training-checkwanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep | Skill | 19k | 3d ago | MIT | A | 35 | Claude Code |
| nemo-automodel-launcher-configNVIDIA/skills | Skill | 3.9k | yesterday | Apache-2.0 | A | 30 | Claude Code |
| finetuningmicrosoft/skills | Skill | 3.2k | yesterday | MIT | A | 132 | Claude Code |