Plugins

Designfläche rechts: Jede HTML-Datei erscheint im Geräte-Rahmen und aktualisiert sich bei Änderung. Klick oder Auswahl übergibt selector, Datei und Stil an den Composer. Enthält Design-Tokens, 9 Presets und ein Panel, das ins HTML schreibt oder dem Modell CSS-Regel und Zeile mitgibt. Bilder/PDF/PPTX werden mit aktiven Links exportiert. Das Paket enthält den Skill ui-design und drei Tools: preview_page, check_design und look_design. check_design prüft in lokalem, verborgenem Chrome/Edge in Originalgröße auf verdeckte Inhalte, Fehler und fehlende Assets/Links; nennt CSS-Zeile und zeigt Ausschnitte schwerer Probleme. Design mode ergänzt Standard mode um Skill, 3 Tools und Persona; jede Option ist in Plugins separat schaltbar. Lokales HTML bleibt remote in einem sandbox frame sichtbar.

Eigenständiger Hintergrund für DSH-Weboberfläche und Desktop-App: integrierte Motive, lokale Bild-/Video-Uploads in IndexedDB und eine schreibgeschützte lokale Wallpaper-Engine-Bibliothek, bereitgestellt über den im Repository enthaltenen wallpaper-engine-api-Dienst. Zeigt Bilder, Videos und Workshop-Szenenvorschauen; mit hellem Nebel/dunkler Überlagerung, Unschärfe, Helligkeit und sicherem Zoom. Auch der Desktop-Hintergrund-Folgemodus ist nur lesend.

Für das native Vision-Modell deepseek-v4-flash-vision-exp von DeepSeek Harness erhöht er die Bildzulassungsgrenzen auf 32 MiB / 8192 px / 600 Bilder und fügt ein highres_read-Werkzeug hinzu, das große Bilder in Kacheln zerlegt und dann das Gesamtbild plus 800x800-Kacheln über das Host-Werkzeug read_image zurückgibt.

Verbessert die Datenvisualisierung in DeepSeek Harness, indem Diagrammtypen automatisch aus der Benutzereingabe ausgewählt und Bilder für Trends, Vergleiche, Anteile, Beziehungen und Abläufe erzeugt werden.

Sendet lokale Bilder oder HTTP(S)-Bild-URLs an einen konfigurierten OpenAI-kompatiblen Vision-Endpunkt mit dem inspect_image-Tool und gibt dessen Textantwort an die Unterhaltung zurück.

Durchsucht das chinesische Minecraft Wiki über die MediaWiki-API und wandelt Rohtext in KI-lesbare Ausgabe um: Suche, Seiteneinleitung, vollständige Markdown-Seite und Zufallseintrag. Vor der Übergabe ans Modell werden Vorlagen, Referenzen, Bilder und sprachübergreifende Links entfernt. Eingefrorenes Archiv: angeheftete Version beibehalten.

Lässt reine Textmodelle Bilder sehen: Trifft ein Bild mit einem Platzhalter wie \[image omitted because this model accepts text only] ein, ruft das Modell das Werkzeug vision_describe auf, und das Plugin leitet die Bildreferenz samt Frage an ein multimodales Modell weiter und wiederholt bei Fehlschlag mit einem Ausweichmodell. Konfiguriert wird auf der Einstellungsseite, gespeichert über die offizielle Settings-API.

Fragt das chinesische Minecraft-Wiki (MediaWiki-API) ab und wandelt rohen Wiki-Text in saubere, KI-lesbare Ausgabe um — Suche, Seiteneinleitung, Ganzseiten-Markdown und Zufallseintrag; Vorlagen, Referenzen, Bilder und Sprachlinks werden entfernt, bevor sie das Modell erreichen.

WeChat-Kanal (privates WeChat, iLink Bot API) für Chats mit dem DSH-Agenten, einschließlich Bildern, Dateien und Transkription von Sprachnachrichten. Eine WeChat-Unterhaltung kann mehrere DSH-Sessions enthalten (/new, /list, /use); alle Optionen sind in den Einstellungen bearbeitbar. Auf npm als dsh-plugin-weixin veröffentlicht.

Visual-Novel-Theme zu 『Mahoutsukai no Yoru』 für die DeepSeek Harness Web-UI: Menüs im Stil des Originals, drei Charaktere mit Persona, Tag- und Nacht-Playlists sowie eine Endsequenz. Das Repository liefert keine eigenen Assets; die 380 Dateien / 263 MiB, die es steuert (136 Sprites, 208 UI-Teile, 13 Hintergründe, 23 Audios), müssen aus einer eigenen Kopie des Originalspiels rekonstruiert werden, und bis dahin bleibt der Bildschirm weitgehend leer. Die 23 Audios sind OGG bis auf einen entfernten Header; die 357 Bilder nutzen proprietäre Formate .mzp/.cbg, daher bietet der Dateizuordnungsleitfaden zwei Wege und einer verlangt einen eigenen Decoder.

Lokaler OCR-Fallback für reine Textrouten: Wenn das Sitzungsmodell erklärt, dass es keine Bilder akzeptieren kann, wird das angehängte Bild lokal zwischengespeichert und sein Pfad injiziert, damit das Modell ocr_image aufrufen kann — PP-OCRv5 + ONNX Runtime auf der CPU, kein API-Schlüssel erforderlich, Bilder verlassen die Maschine nie. Still, wenn das Modell Bilder sehen kann.

KI-Schreibpipeline für offizielle WeChat-Konten: sechsstufige Artikelabläufe (Thema, Gliederung, Entwurf, Gates, Rendering, Bilder) mit einem Launch-Brief-Vertrag, einem Hot-Topic-Board mit KI-Zusammenfassungen pro Eintrag, RRULE-Planung in den Entwurfskasten, eine Workbench-Oberfläche plus Chat-Tools und ein /wewrite-Kommando sowie eine Fail-Closed-Host-Freigabe vor jedem Push in den Entwurfskasten.

Anpassbarer Markenbereich für die Web-UI: Ersetze das Wal-Logo und das DeepSeek-Wortmarken-Logo durch lokale Bilder und bearbeite den Text des HARNESS-Abzeichens (Doppelklick zum Ändern, Rechtsklick zum Zurücksetzen).

DSH-Plugin, das Bilder und Dateien als Workspace-Pfade an reine Textmodelle liefert: Bilder behalten die native Anhang-Oberfläche, andere Dateien erscheinen als quadratische Chips in der Leiste, Pfade werden beim Senden angehängt — passt zu dsh-vision-toolkit.

Dispatcher des Hauptmodells: sechs Pools (economy/mechanical/main/hard/vision/review), Ranking und reasoning-effort-Pins je Route. Kontext-Watermarks 50k/90k/130k: frühe Delegation; Zwang: Backup-Session forken → Handover → kompaktieren → ohne Verlust laufender Subagent-Arbeit fortfahren. /ctx-pause, /ctx-resume, /ctx-handover steuern den Ablauf. Agent Teams (opt.): persistente Teammates, gemeinsames Board. /vision: Bilder für Textmodelle via vision-Pool. Große Diffs: Tester + unabhängiger Reviewer (gestufte Prüfung). Settings UI/READMEs/Sprachpräferenzen (Gespräch/code-comment/Dokument): 11 Codes (en,zh,zh-TW,ja,ko,de,es,fr,it,pt,ru); Plugin-UI folgt DSH-App-Locale außer Override. 3 Skills: MySQL/Redis read-only, Commit-Messages, Anforderungs-/Designdokumente.

Start-Up-Splash für DeepSeek Harness: ein animierter Avatar mit Aurora, Sternenstaub, Pointer-Parallaxe und einer Modul-Montage als Auftritt, dazu dasselbe Bild als Wallpaper der Haupt-UI; beide Bilder lassen sich über eine Einstellungsseite tauschen, die die Animation live vorführt.

Bildvorschau für DSH-Sessions: read_image-Miniaturen sowie Benutzer-, Assistant-, Markdown- und Präsentationsbilder in einer Lightbox mit Zoom, Drehen, Verschieben, Download, Seitenleiste und nativen Dateiaktionen.

Datei-Explorer für die Dock-Workbench: Baumansicht des Sitzungs-Workspace mit Erstellen/Umbenennen/Kopieren-Einfügen/Löschen, Drag-and-Drop-Import und Einfügen lokaler Dateien und Zwischenablage-Bilder.

Bidirektionale WeChat-Brücke für DeepSeek Harness über das iLink-Protokoll: persönliches WeChat per QR-Scan binden und mit einem lokalen DSH-Agent aus dem Chat chatten (Text, Bilder, Sprache-zu-Text, Dateien); ein Web-Einstellungspanel verwaltet Bindung/Start/Stopp/Status, Projekt-Sitzungs-Bindung setzt die Konversation auf dem Desktop fort, proaktive wechat_notify-Pushes enthalten Throttling, und der reine Node-Daemon läuft auf Windows/macOS/Linux.

On-Demand-Vision für reine Text-DSH-Sitzungen: Bilder werden zu Markern, und ein vision_describe-Tool sendet nur das Bild und die Frage an ein OpenAI-kompatibles Vision-Modell

Ein leichtgewichtiges, allgemeines Anhang-Dock für DSH: Bilder, PDFs, Dokumente, Archive, Code und andere Dateien einfügen, ablegen oder auswählen, vor dem Senden prüfen und verwalten und anschließend als lokale Pfade an den Agenten übergeben. Es gibt Nicht-Bild-Dateien einen einheitlichen Anhangseinstiegspunkt.

Rendert lokale Bildpfade aus Assistentenantworten direkt im Nachrichtentext (9 Formate, Lightbox mit Zoom per Klick, verstellbare Größe).

Koppelt ein Handy per QR-Code oder sechsstelliger Nummer mit der DSH-Instanz dieses Computers. Das Bedienfeld ermöglicht Fernsteuerung: Anweisungen senden, Bilder ansehen und Freigaben beantworten. Ein öffentlicher Tunnel unterstützt die Verbindung über verschiedene Netzwerke.

Melden Sie sich bei DeepSeek Harness mit einer Claude-Pro/Max-Mitgliedschaft an (kein API-Schlüssel), verkleinern Sie Anthropic-Anfragebilder auf eine lange Kante von 2000px, verschlanken Sie die Nutzlast des /compact-Zusammenfassers und zeigen Sie die 5-Stunden-/Wochen-Planauslastung sowie DSH-Nachrichtenzahlen an.