qoder中图像未被识别需通过@attachments显式注入并启用vlm解析：一、agent模式下用@attachments上传png/jpg/pdf等；二、quest模式选spec驱动场景结合图片启动任务；三、cli中调用general-purpose子代理批量分析；四、发送描述指令验证解析结果。
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如果您在 Qoder 的 Agent 模式中尝试让 AI 理解设计稿、流程图或日志截图，但系统未识别图像内容，则可能是由于图片未被正确注入上下文或未启用多模态理解能力。以下是实现图像读取与解析的具体操作方法：
一、通过 @attachments 显式注入图片
Qoder 的 Agent 模式依赖显式上下文注入机制识别图像，@attachments 是唯一支持多格式图像输入的上下文引用方式，可触发内置视觉语言模型（VLM）对 PNG、JPG、PDF 等文件进行结构化解析。
1、在 Agent 模式对话框中，点击输入框右侧的 “Add Context” 按钮。
2、在弹出菜单中选择 @attachments 选项。
3、从本地文件系统中选取目标图片（支持 JPG、PNG、PDF、XMIND、DOCX 等格式）。
4、确认上传后，Qoder 将自动调用 VLM 提取图像中的 UI 组件、文字标注、几何关系及逻辑流向，并生成结构化描述嵌入当前会话上下文。
二、在 Quest 模式中结合图像启动 Spec 驱动任务
当图像作为需求源头（如 Figma 截图、手绘原型），需通过 Quest 模式的 Spec 驱动场景激活端到端理解链路，确保 VLM 输出被用于代码生成决策而非仅作参考。
1、切换至 Quest 模式，点击左侧任务列表顶部的 “创建Quest” 按钮。
2、在场景选择页中，选定 Spec 驱动 场景。
3、在任务描述区域输入自然语言需求（例如：“基于附件中的登录页设计稿，实现响应式 React 登录组件”）。
4、点击 “Add Context”，选择 @attachments 并上传对应图片。
5、提交后，Qoder 将先执行图像语义解析，再生成技术方案、验收标准及分步实现计划。
三、使用 CLI 工具批量注入图像并触发子代理分析
对于需跨多个图像进行比对或批量处理的场景（如 UI 一致性检查、架构图演进分析），可通过 qoder cn CLI 调用 general-purpose 子代理，实现图像上下文隔离与专业化解析。
1、在终端中启动 qoder cn CLI，执行 /agents 进入子代理配置面板。
2、按 Tab 键切换至 builtin 标签页，选择 general-purpose 子代理。
3、输入指令：“分析以下附件中的三张微服务架构图，识别 API 网关部署差异”，随后点击 “Add Context” → @attachments 并上传全部图像。
4、子代理将在独立上下文窗口中运行 VLM，输出结构化对比结果，不干扰主会话状态。
四、验证图像是否被成功解析
Qoder 不提供图像预览界面，其解析结果以文本形式内嵌于上下文。可通过主动查询确认 VLM 是否完成图像理解，避免因上传失败或格式不兼容导致后续任务偏离预期。
1、在 Agent 或 Quest 会话中，发送消息：“请描述你从附件图片中识别到的所有 UI 元素和文字内容”。
2、若返回包含按钮位置、输入框标签、配色说明等细节的长文本，则表示 VLM 已成功解析。
3、若返回“未检测到附件”或仅复述指令，则需重新执行 @attachments 注入，并确认文件大小未超 20MB 限制。
