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Erweiterte Vision-Toolbox: 14 Pixel-Level-Vision-Tools (describe, ground, detect, crop, pixel-diff, OCR, long-screenshot OCR, vectorize, colors, cutout, screenshot, present, materialize, html-screenshot), gesteuert von einem OpenAI-kompatiblen Endpoint, mit sauberen [图片: path]-Bridge-Markern, Content-Safety-Klassifikation und Auto-Retry bei Rate-Limits.

Verfeinert den Entwurf im Composer über die ✨-Schaltfläche oder Alt+O zu einem klareren, besser strukturierten Prompt; streamt das Ergebnis live über SSE mit zuerst angezeigtem Reasoning und folgt ohne Konfiguration dem Standardmodell der Sitzung oder einem beliebigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt.

Ermöglicht reinen Textmodellen den Umgang mit eingefügten Chat-Bildern, mit nativem Vision-Erlebnis, Bildanzeige im Stapel und einem integrierten OpenAI-kompatiblen analyze_image-Tool; visionsfähige Modelle bleiben unbeeinflusst.

Sprachwerkzeuge: kostenlose neuronale Sprachsynthese mit edge-tts, OpenAI-kompatible ASR-Transkription, Stimmliste, Massenvorschau der Stimmen und Integritäts-Selbstprüfung.

Einheitlicher Router für Bilderzeugung für DeepSeek Harness (DSH): entdeckt Bildmodelle automatisch von jedem OpenAI-kompatiblen Endpunkt, stellt die Tools draw_image und draw_list_sources bereit und unterstützt SenseNova, StepFun, Agnes, Qwen, Flux, SD, Imagen und mehr.

Repariert das Nachrichten-Array nach einem Tool-Dispatch-Absturz automatisch (verwaiste tool_calls / Tool-Nachrichten) und verhindert 400 INVALID_REQUEST-Sitzungsblockaden.

Serverloser FriendliAI-LLM-Adapter für DeepSeek Harness – OpenAI-kompatible Chat-Vervollständigungen mit dynamischer Erkennung von Modellen und Unterstützung von Reasoning

Wissensdatenbanksystem im Cherry-Studio-Stil für DeepSeek Harness (DSH): Datenbanken, Dokumente, Chunking, Embeddings (OpenAI-kompatibel / Ollama / lokal / lexikalischer Fallback), Abruf, modellorientierte Tools und ein Browser-Verwaltungsbereich.

Speech-to-Text-Spracheingabe für die Web-UI: ein Mikrofon-Button im Composer transkribiert Sprache per Browser Web Speech API (null Konfiguration) oder eine OpenAI-kompatible Whisper-API (OpenAI / Groq) in den Entwurf, mit auswählbarem Modell und Sprache in den Settings.

Zeigt eingefügte oder hochgeladene Bilder direkt im DSH-Web-Chat an und gibt reinen Textmodellen Sehkraft: Das vom Modell aufrufbare Tool visual_review nutzt zuerst eine OpenAI-kompatible multimodale API und fällt bei einem Fehler auf einen lokalen Qwen3-VL-Worker zurück.

Agentenaufrufbares Vision-Tool, das lokale Bilder über einen von dir konfigurierten, OpenAI-kompatiblen Vision-Endpunkt beschreibt, mit optionalem Multi-Modell-Gegencheck und ohne integrierte Schlüssel.

Komplettes Vision-Funktionspaket für DeepSeek Harness: ein vision_understand-Tool (OpenAI-kompatible Vision-APIs, standardmäßig kostenloses Zhipu GLM-4V-Flash) sowie Einfüge-/Drag-and-Drop-/Button-Einstiegspunkte für die Bilderkennung.

Ein Ein-Klick-✨-Polierknopf für den Composer: schreibt Prompts und Entwürfe nach WorkBuddy-Humanizer-Regeln um (entfernt KI-typische Formulierungen, variiert den Rhythmus und passt sich je nach Modus für Anweisungen, Fragen und Prosa an), über die kostenlose Zhipu GLM-4.5-Flash oder jede OpenAI-kompatible API, mit Fallback auf lokale Offline-Regeln.

Ergänzt Drittanbieter-APIs für DeepSeek Harness um Reasoning-Stufen wie Niedrig/Mittel/Hoch und ermöglicht die Modellauswahl für jeden Subagenten-Aufruf.

Der Modell-Umschalter für DSH: auf jeden OpenAI-kompatiblen Endpunkt richtbar, mit kuratierten kostenlosen/günstigen DeepSeek-Provider-Presets und automatischem Fallback, wenn eine kostenlose Stufe Sie ratenlimitiert.

Sprachanruf-Assistent für die DSH-Web-GUI: eine ziehbare schwebende Anrufkugel, Browser-seitiges VAD, das jede Äußerung nach einer Pause sendet, FunASR-HTTP- oder Streaming-Spracherkennung, TTS-Antworten von MiniMax oder OpenAI-kompatibel, ein optionaler Wake-Word-Modus mit Auto-Schlaf und Aufgabenverteilung an separate Subagenten-Sitzungen mit Fortschritt, Stopp und gesprochenen Abschlussberichten.

Konfigurierbare Bilderkennung für textbasierte DSH-Modelle: Bildnachrichten werden zunächst von einem OpenAI-kompatiblen Vision-Modell transkribiert (Basis-URL, Modell-ID und API-Schlüssel in einem Einstellungsbereich festgelegt) und dann als Text an das Hauptmodell weitergegeben, während die Unterstützung für Bildeingaben angekündigt wird. Das API-Schlüssel-Authentifizierungsschema ist wählbar (OpenAI-, Anthropic-, Gemini- oder Azure-Stil-Anfrage-Header) und ein fehlender Schlüssel wird vor jedem Versand einer Anfrage gemeldet.

Erzeugt UI-Wireframes und hochauflösende Mockups in DeepSeek Harness mit auswählbaren DashScope- und Volcengine-Bildanbietern.

Lokale semantische Suche im Code für DeepSeek Harness: symbolbewusste Indexierung auf Ebene der Fragmente, lexikalische Embeddings offline oder ein zu OpenAI kompatibler Endpunkt und hybrider Abruf aus Vektoren und BM25, fusioniert mit RRF – drei dsh-Werkzeuge plus eine CLI sema.

Geschichteter Langzeit-Gedächtnis-MCP-Server: rohe Turns → Aufgabenfragmente → tägliche Zusammenfassungen → Themenindizes, lokale MiniLM-384-dim-Einbettungen oder OpenAI-kompatibles API-Backend, semantische Suche mit Jaccard-Fallback, Installation des DSH-Plugins mit einem Befehl.

LongCat-2.0-LLM-Adapter: 1M Kontext, binärer Denkmodus, Werkzeugaufrufe und Streaming über den OpenAI-kompatiblen Endpunkt.

OpenAI-kompatible API mit Denkmodus per Klick (CodeBuddy/vLLM/Proxys), die Ablehnungen durch content_filter bei Entwicklerrollen-Inhalten vermeidet.

LoongPort DeepSeek Harness (dsh) Cordis-Bundle und Setup-CLI

DeepSeek Harness Plugin: Importiert Modelle mit Fähigkeiten aus einer OpenAI-kompatiblen /v1/models-Liste (Gateway-Fähigkeitserweiterungen) und bearbeitet modellspezifische Fähigkeiten (Denken, Vision) auf der Einstellungsseite.