주요 특징

• 입력 경로가 두 갈래로 준비돼 있고, 어느 쪽이든 사용자는 그냥 붙여 넣기만 하면 됩니다. 첫째는 붙여 넣은 이미지가 비공개 임시 파일로 떨어지고 그 경로가 입력창에 들어가면 `modlens_read_image` 툴이 이어받는 방식으로, OpenCode와 Pi가 쓰는 것과 같은 상호작용입니다. 둘째는 모델 선택기에서 `(modlens vision)` 항목을 한 번 고르는 방식으로, 이때는 썸네일이 메시지에 그대로 남고 요청 시점에 이미지가 구조화 근거로 변환됩니다. 플러그인은 텍스트 전용 DeepSeek·GLM 모델을 실은 제공자 경로를 자동으로 찾아 경로마다 래핑된 항목을 추가하며(기본 설치에서는 `DeepSeek-V4-Flash (modlens vision)`, `DeepSeek-V4-Pro (modlens vision)`), 메타데이터가 텍스트 전용임을 확정한 모델만 가로채고 확인되지 않은 모델은 건드리지 않아 원래 비전 모델의 붙여넣기는 그대로 유지됩니다.
• 비전 공급원이 열 갈래여서 특정 서비스에 묶이지 않습니다. 내장 제공자는 무료 키로 읽기당 5~10초가 나오는 `gemini-api`, qwen-vl·GLM·자체 호스팅 게이트웨이까지 받아내는 `openai`(엔드포인트가 OpenAI 챗 컴플리션 프로토콜과 이미지 입력만 지원하면 됨), `anthropic`, 가입 없이 브라우저 로그인만으로 쓰는 `antigravity-cli`(15~45초), 그리고 이미 로그인된 구독을 태우는 `claude-cli`·`kimi-cli`(20~45초) 여섯 가지입니다. 여기에 Codex·OpenCode·Pi·Grok CLI의 로그인을 하니스별 명시적 동의를 받아 재사용할 수 있습니다. 제공자를 고정하지 않으면 빠른 API 계열이 먼저, 에이전트 CLI가 뒤를 받치는 하나의 페일오버 체인이 만들어지고 `meta.attempts`에 모든 시도가 기록돼 폴백이 조용히 일어나지 않습니다. API 키는 쉼표로 여러 개를 넣어 인증·레이트리밋·쿼터 실패 시 순환시킬 수 있습니다.
• 설치 흔적을 최소로 남기는 것이 이 프로젝트가 내세우는 차별점입니다. 훅도 래퍼도 로컬 프록시 데몬도 없고 어떤 하니스의 설정 파일도 고치지 않습니다. 스킬 계열 하니스에서는 정확히 스킬 폴더 하나, DeepSeek Harness에서는 정확히 플러그인 하나이며 제거는 폴더를 지우는 것으로 끝나 에이전트가 원래 상태로 돌아갑니다. dsh에서는 `npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @liustack/modlens@3.24.1` 한 줄로 설치되고, 명령줄 대신 설정 → 플러그인 페이지의 ModLens 카드에서 엔진 전환과 `auto` 모드가 재사용할 로컬 CLI 선택을 GUI로 처리할 수도 있습니다. 설치 과정은 먼저 기기에 이미 있는 로그인을 조사해 재사용 가능 여부를 물어보고, `modlens doctor` 헬스체크가 지금 쓸 수 있는 엔진이 무엇인지 알려 줍니다.
• 출력은 요약이 아니라 파싱 가능한 근거를 목표로 설계돼 있습니다. 전체 전사, 읽기 순서를 반영한 레이아웃 영역, 개체와 관계 목록이 JSON으로 나오고 계약이 `docs/output-schema.md`에 문서화돼 있어 다른 도구가 위에 얹힐 수 있습니다. 저장소는 텍스트 전용 DeepSeek-V4-Flash만으로 돌린 무편집 실행 예시를 공개하는데, 트윗 스크린샷에서는 작성자·사진 속 인물 복장·타임스탬프에 더해 조회 540만·답글 1.6천·리포스트 5.7천·좋아요 11.6만까지 읽어 냅니다. 비전 브리지가 가장 자주 실패하는 밀집 차트 케이스로는 128개 AI 모델을 비교한 산점도를 써서 두 축과 로그 스케일, 제공자별 색상 구분, 강조 영역까지 짚어 냅니다. 한 번 붙여 넣은 이미지는 이후 질문에 다시 붙일 필요가 없습니다.
• 운영상 알아 둘 제약도 분명합니다. 이 프로젝트는 단일 저자가 모든 줄을 검토한다는 이유로 풀 리퀘스트를 받지 않으며, 기여 경로는 이슈를 열거나 MIT 아래에서 포크하는 두 가지뿐입니다. Node.js 기반 npm 패키지(`@liustack/modlens`)로 배포되고, 상위 엔진(Antigravity CLI, Gemini·OpenAI·Anthropic API, 임의의 OpenAI 호환 엔드포인트)의 약관과 쿼터는 사용자 책임으로 남습니다. 재사용된 CLI로 읽을 때마다 누구의 쿼터를 썼는지 `meta.warnings`에 표시돼 조용한 과금이 생기지 않도록 했고, 보안 문서는 이미지 내용 자체를 신뢰할 수 없는 입력으로 다루고 원격 URL을 누가 가져오는지 명시합니다. 스크린샷을 단축키로 캡처해 넣는 기능은 이 플러그인이 아니라 별도 프로젝트(dsh-screenshot)의 몫입니다.