YOGEMOW/DeepSeek_Prism

Que fait DeepSeek_Prism ?

Skill Codex qui permet au modèle textuel DeepSeek de reconnaître des images à la demande (VEP/1 paquet de preuves visuelles + basculement multi-fournisseur).

Fonctionnalités principales

• Analyse visuelle à la demande : Active la reconnaissance d'images pour DeepSeek via le protocole VEP/1.
• Basculement multi-fournisseur : En cas d'indisponibilité du fournisseur principal (ex. OpenAI), bascule automatiquement vers des fournisseurs secondaires (ex. Anthropic, Google).
• Optimisation des performances : Réduit la latence et améliore la fiabilité des appels d'API.
• Compatible avec les environnements de développement : Fonctionne avec les agents IA comme Codex, Cursor, ou Claude Code.

Utilisation

Pour activer le skill, utilisez la commande suivante dans votre terminal :

# Activer le skill YOGEMOW/DeepSeek_Prism
codex enable yogemow/deepseek-prism

Puis, utilisez-le avec une image :

# Analyser une image avec DeepSeek via le skill
codex run yogemow/deepseek-prism --image chemin/vers/image.png

Exemple de code Python :

import requests

url = "https://api.codex.com/skills/yogemow/deepseek-prism"
headers = {"Authorization": "Bearer VOTRE_CLE_API"}
data = {
    "model": "deepseek-text",
    "image": {
        "url": "https://exemple.com/image.png",
        "format": "png"
    },
    "provider_fallback": ["openai", "anthropic", "google"]
}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(response.json())

Configuration

Variable d'environnement	Description	Valeur par défaut
DEEPSEEK_PRISM_API_KEY	Clé API du fournisseur principal	(aucune)
DEEPSEEK_PRISM_FALLBACK_PROVIDERS	Liste des fournisseurs secondaires (séparés par des virgules)	openai,anthropic,google
DEEPSEEK_PRISM_TIMEOUT	Délai d'attente en secondes avant basculement	30

Protocole VEP/1 (Visual Evidence Packet)

Le skill utilise le protocole VEP version 1 pour extraire et organiser les preuves visuelles. Ce protocole inclut :

1. Extraction : Analyse de l'image pour identifier les éléments clés (objets, textes, couleurs).
2. Catégorisation : Organisation des preuves visuelles en catégories logiques (ex. objets, arrière-plan, annotations).
3. Formatage : Conversion des données en un format structuré (JSON) utilisable par le modèle.

Exemple de sortie VEP/1 :

{
  "vep_version": "1.0",
  "provider": "deepseek",
  "visual_evidence": {
    "objects": ["voiture", "arbre", "bâtiment"],
    "texts": ["Paris", "2024"],
    "colors": [{"hex": "#FF0000", "name": "rouge"}],
    "description": "Une route avec une voiture rouge garée devant un bâtiment."
  },
  "metadata": {
    "image_dimensions": "800x600",
    "format": "png",
    "analysis_time_ms": 150
  }
}

Basculement multi-fournisseur

En cas d'échec ou de délai d'attente dépassé, le skill bascule automatiquement vers le fournisseur suivant dans la liste configurée. Cela garantit une haute disponibilité et une faible latence.

• Fournisseur principal : OpenAI (GPT-4o visuel)
• Fournisseur secondaire 1 : Anthropic (Claude 3 Sonnet)
• Fournisseur secondaire 2 : Google (Gemini Pro Vision)

Dépendances

• Python 3.8+
• Bibliothèques : requests, pillow, numpy
• API : Clés API pour les fournisseurs configurés

Support

Pour signaler un problème ou suggérer une amélioration, ouvrez un ticket dans le dépôt GitHub : YOGEMOW/DeepSeek_Prism.