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Tool `describe_image`: eine Vision-Brücke, die Bilder über die opencode Zen API (Credential `OPENCODE_GO_API_KEY`, zuerst kostenlose Route mit kostenpflichtigem Fallback) an mimo-v2.5 sendet und reinen Textmodellen Textbeschreibungen zurückgibt, mit nativem Passthrough und ImageMagick-Transkodierung von SVG/TIFF/HEIC.

Modellseitiges image_describe-Werkzeug (识图) über die OpenAI-kompatible DashScope-API (qwen3.7-flash), plus eine Einfüge-Brücke: In Text-only-Sitzungen werden eingefügte Bilder beim Senden automatisch in Dateipfade umgewandelt und im Transkript zurückgerendert, sodass sie nie an der Bildannahme scheitern. Eigenen DASHSCOPE_API_KEY mitbringen; Endpunkt/Modell/Budgets konfigurierbar, redirect-fester HTTP-Client, funktioniert in jedem agent preset.

Sehen für jede DSH-Route: Bilder mit absichtsgesteuerter Autoanalyse in den Web-Composer einfügen, das Lesen von Bildern im Arbeitsbereich an einen Kimi/MiniMax-Vision-Subagenten delegieren und eingefügte Originale zum Bearbeiten materialisieren.

Vision-Brücke mit automatischer Erkennung für reine Textagenten von DeepSeek Harness: findet automatisch ein bildfähiges Modell unter Ihren konfigurierten Anbietern und gibt Bildbeschreibungen als Klartext über ein Vision-Tool zurück.

Vision-erweiterter DeepSeek-Adapter: Ein bildfähiges Modell beschreibt die Bildeingabe, dann schlussfolgert ein reines Textmodell von DeepSeek über diese Beschreibung.

Bedarfsgesteuertes Sehen für reine Textmodelle von DeepSeek: Bilder hochladen, und das Modell ruft ein view_image-Tool auf, das auf jedem OpenAI-kompatiblen Vision-Endpunkt basiert (standardmäßig Qwen/DashScope).

Plugin-Vision für reine Textmodelle auf DSH, mit nativer Interaktion für Bildverständnis und -generierung, GUI-Automatisierung, geschichteter Beleg-Erinnerung und Cache.

Lokales, strukturiertes Sehen für reine Textagenten: Bilder gehen an ein lokales OpenAI-kompatibles VLM und kommen als JSON-Belege zurück (Zusammenfassung, wörtliche OCR, Layoutregionen, Entitäten/Relationen, Farben, ausdrückliche Unsicherheit), mit Anti-Halluzinations-Fallback und optionaler Einfüge-/Upload-Brücke; keine Cloud-Kosten, Bilder verlassen nie den Rechner.

Synästhesie-Encoder für DSH: Ein Vision-Modell übersetzt Bilder in kompakten, strukturierten räumlichen Text (Canvas/Elemente/Prozentkoordinaten) und verleiht reinen Text-LLMs über das Tool `mm_vision` Bildverständnis auf Pixelebene.

Leitet Chat-Bilder an ein festes OpenAI-kompatibles Vision-Modell und gibt sachliche Beobachtungen an das gewählte Hauptmodell zurück; sitzungsbezogene Beobachtungen werden über Replays, Kompaktierung und Neustarts hinweg wiederverwendet.

Verbindet DSH mit dem lokalen Beav für Xiaohongshu (RED/RedNote) und Social-Media-KI-Operationen: Themenrecherche, Wissen, Texten, Bild, Audio und Kurzvideo-Workflows mit Freigabe und Artefakt-Tracking.

Minimal-kompatibler erster Turn für Web-Root-Sitzungen: startet mit persistentem bash und str_replace_editor, entfernt automatischen Arbeitsbereichs- und Skill-Kontext und stellt nach dem ersten Werkzeugaufruf oder Antwort das gewählte Preset wieder her; inklusive dauerhaftem Composer-Schalter.

Füllt Reasoning-Effort-Stufen, Kontextfenster, Output-Limits und Bild-Modalität für Modelle inoffizieller (eigener) Provider automatisch aus, mit Daten von models.dev.

Opt-in-Pixel-Neon-Arcade-Skin mit Fusion-Pixel-Schriften, animierten Whale-Girl-Icons, eigenem Fadenkreuz und verschiebbaren Detailfenstern; erhält Hell/Dunkel/System-Themes. v0.3.2 ergänzt lokale Anzeigenamen, ein verbessertes Mobilmenü und einen optionalen Source-Patch für Arcade-Startseite, Übergänge und Telemetry-HUD.

Wallpaper-Skin für die DSH Web UI: Presets, Bild-URL oder Upload und ein Opazitätsregler, der die Oberfläche ausblendet, um das Hintergrundbild sichtbar zu machen.

Dauerhafter Hintergrundbild-Skin für das dsh-Web-Profil: statisches Bild oder stumm geschaltetes, in Schleife laufendes Video als App-Hintergrund, mit durchscheinenden Panels und einem schwebenden Auswahlpanel.

Token-Nutzungsstatistiken für DeepSeek Harness. Nutzung pro Kanal mit Guthaben und Plan-Kontingenten für gängige Anbieter, Kostenschätzungen in CNY und Tagesdiagramme – ein Abschnitt in der Einstellungs-Sidebar.

Badge „余额“ unten rechts für die DSH-Web-UI: beim Ausklappen ruft es die Planlimits des aktuell gewählten Anbieters für OpenCode Go oder das Prepaid-Guthaben von DeepSeek ab, dazu lokale Token-Nutzung und preisbasierte Ausgabenschätzungen.

Anbieterbasiertes Nutzungs-Dashboard: Token-/Cache-/Output-KPI je Anbieter, eine 53-Wochen-Heatmap, Trenddiagramm mit stündlicher „Heute“-Ansicht, Modell-Drilldown, Kostenschätzung, CSV-Export und Health-Karten (TTFT, Generierungsgeschwindigkeit, Spitzenkontext, Fehlerrate).

Fügt der DSH-Einstellungsseite einen Abschnitt „用量“ hinzu, der deine MiniMax-Token-Plan-Nutzung zeigt (5-Stunden- und Wochenfenster mit Reset-Countdowns), eine Aufschlüsselung je Modell und Video-Bonusguthaben; ruft `/v1/token_plan/remains` über ein vertrauenswürdiges Plugin auf, das den API-Schlüssel hält, und blendet sich automatisch aus, wenn kein Schlüssel konfiguriert ist. MIT.

DeepSeek-Harness-Plugin-Bundle: die Tools qwen_vision (Bildverständnis mit Qwen-VL) und qwen_generate (Text-zu-Bild mit Qwen-Image) für rein textbasierte Modelle

Vision-Toolkit für DeepSeek Harness — glance-, ground-, detect- und crop-CLI-Tools, mit denen rein textbasierte Agenten Bilder verstehen können

Kontostand und Live-Session-Nutzung für die DSH-Web-UI: Guthaben-Button im Header (links vom Session-Log), Dropdown mit Kontostand, Echtzeit-Token-Aufschlüsselung (Cache-Miss/-Hit, Cache-Schreiben, Ausgabe), Cache-Hit-Rate und Kostenschätzungen zu offiziellen Preisen mit automatischer Umstellung zwischen Stoß- und Nebenzeit.

Bildgenerierungs-Plugin für DeepSeek Harness. Yali-AI-API-Key beantragen unter: https://api.yaliai.com/