Plugins

DeepSeek-Harness-Plugin: bindet shimo-mcp, lanhu-design-mcp und codesign-prd-mcp mit einem Klick ein. Keine MCP-Codeänderungen, nur Konfigurationsbundle.

Stardew-Valley-Theme (Full-Skin-Edition) nur für die DSH-Weboberfläche: Ersetzt das ausgelieferte Webfrontend durch eine eigenständige Pixel-Farm-Oberfläche mit Junimo-Dialog, Farmwahl-Presets, Questtagebuch-HUD, Tal-Kalender mit einer Sitzung pro Tag, Chiptune-SFX und Desktop-Haustieren. Nicht im Desktopfenster verfügbar und inkompatibel mit anderen UI-verändernden Plugins.

Dual-Brain-Agent-Presets für DSH: Ein Modell plant den Rahmen und delegiert die Ausführung an einen auf ein zweites Modell fixierten Subagenten. Enthält brain-ds (DeepSeek-V4.1-Flash plant, MiMo-V2.6-Flash führt aus) und brain-mimo mit umgekehrten Rollen, je Sitzung umschaltbar. Erfordert zwei konfigurierte Provider (Xiaomi MiMo und ein DeepSeek-Konto); das Hauptmodell ist manuell auszuwählen.

KI-nativer multimodaler Canvas für DSH: Bilder, Video, Audio, 3D-Modelle, PDF, Dokumente und Code ansehen, Ideen verknüpfen und mit Agents in einem dauerhaften lokalen Workspace zusammenarbeiten.

Ergänzt PaddleOCR-Vision für reine Textmodelle wie Agnes, DeepSeek, MiniMax, GLM, Mimo. Lokale Dateien/URLs; Free-Tier 20.000 Seiten/Tag. Beantragter PaddleOCR-API-Token nötig (kostenlos, 1–3 Werktage).

Ergänzt DeepSeek Harness um MiniMax-Tools für Bildverständnis, Bildgenerierung, Sprachsynthese und Transkription.

DeepSeek-Harness-Plugin: Bilibili-Videos nach Stichwort suchen, Videometadaten und Untertiteltranskripte abrufen, direkte Wiedergabe-URLs und multimodale Frame-Ansicht erhalten (bilibili_search / bilibili_video / bilibili_subtitles / bilibili_playurl / bilibili_frames). Standardmäßig anonym.

Transparentes multimodales Routing für reine Textmodelle: Jedes Bild in jedem Modellaufruf wird von deinem eigenen multimodalen Verständnismodell vollständig transkribiert (wörtliche OCR, Daten, Unsicherheitszonen, injektionsgehärtet), mit gezieltem erneutem Hinsehen über vision_relook und automatischem Wiederholungsversuch bei bildbezogenen Fehlern. Keine mitgelieferten Endpunkte, keine geliehenen Logins.

DeepSeek Harness Vision-Plugin: 8 Analysemodi (Beschreiben, OCR, Diagrammdaten, UI-Review, Objekterkennung, Vergleichen, Code-Generierung, Debuggen), jede OpenAI- oder Anthropic-kompatible Vision-API, mit einem integrierten kostenlosen Vision-Modell und automatischem Rate-Limit-Failover.

DeepSeek-Harness-Plugin: direkte multimodale Bildtransferdeklarationen + Löschen von Bildern pro Sitzung (surface replace), mit einer Einstellungsseite und Composer-Steuerelementen.

Multimodale Ketten pro Dateityp: voreingestellte Verarbeitungsmodelle je Wildcard wandeln Bild-, Video- und Audiodateien in Prompt-Tokens um, bevor sie das reine Text-Sitzungsmodell erreichen – mit Fallback-Ketten je Preset und einer Multimodal-Einstellungsseite.

Multimodales Plugin für DeepSeek Harness: Bilder verstehen und Bilder generieren über konfigurierbare OpenAI-kompatible oder DashScope-Endpunkte.

DeepSeek Harness Out-of-Tree-Plugin: gibt einem Text-only-Coding-Modell Augen, indem es Bilder über ctx.llm an eine Qwen-VL-(DashScope-)Route leitet und Text zurückgibt.

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.

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.

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.

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.

Sprache für DeepSeek Harness (dsh) — Sprache-zu-Text-Eingabe + Vorlese-TTS für rein textbasiertes DeepSeek, ohne API-Schlüssel.

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

DeepSee: Vision für DeepSeek Harness, Multi-Modell-Routing und visuelle Gemini-Selbstprüfungen vor der Auslieferung

Animated desktop pets, one mascot per coding-plan provider (GLM, MiniMax, Kimi, DeepSeek, MiMo). Poses follow the running session; moods follow quota usage read from dsh-quota-hub.