Plugins

Registriert AllRouter als DSH-Anbieter: eine Basis-URL und ein Schlüssel für Kimi K3, Claude, GPT, Grok, GLM, DeepSeek und MiniMax-H3. Modelle wechseln ohne getrennte Anbieter zu verwalten; jeder Aufruf meldet die tatsächlichen Kosten.

Automatische Verkleinerung von Anhängen: Bilder oberhalb der DSH-Grenzen (Kantenlänge ≤2000 px, ≤3,5 MB, ≤40 Mio. Pixel) werden nicht mehr abgelehnt, sondern vor dem Speichern mit sharp verkleinert/neu kodiert. Originalfotos vom Smartphone lassen sich hochladen.

88API Image Studio für DSH: insgesamt vier Modelle von Image2 und Nano Banana für Text-zu-Bild, Bearbeitung mit mehreren Referenzen, 2K-/4K-Ausgabe und sequenzielle Batches.

GLM-Vision-Plugin: Registriert die Provider-Route glm-vision für die Reihe glm-4.6v (Eingabe image+text deklariert) und stellt das Tool glm_vision bereit, damit primäre Textmodelle wie DeepSeek direkt das Zhipu-Vision-Modell für Bilder aufrufen können.

Aemeath-Theme für dsh Web GUI: Sakura-Rosa × Eis-Cyan × Perlmuttweiß × tiefes Marineblau, Hell-/Dunkelmodus, pulsierender Composer-Rahmen und Hintergrundbilder.

DeepSeek-Harness-Plugin mit Vision-Worker auf Cloudflare Workers AI (@cf/moonshotai/kimi-k2.6): Leitet Bildanfragen reiner Text-Clients weiter, liefert ein versioniertes `righthand.vision.v1`-Envelope und unterstützt Rückfragen.

Hintergrundplugin für DeepSeek Harness Web: lokales Bild hochladen und zuschneiden, um es als Desktop-Hintergrund des Web-Arbeitsbereichs zu verwenden; eigener Settings-Bereich.

Macht Bilder für reine Textmodelle in DeepSeek Harness sichtbar: Fängt den llm/stream-Ablauf ab und ersetzt jedes Bild transparent durch eine Beschreibung eines Vision-Modells.

DSH-Web-Plugin: Analysiert Bilder mit dem Zhipu-GLM-Vision-Modell (Tool analyze_image und Plugin-Einstellungskarte).

Leichter, routenerhaltender Vision-Link für DSH: Das konfigurierte Vision-Modell übernimmt die Sicht, während das ausgewählte Textmodell die Kontrolle behält.

Lokale Sichtfunktionen für reine Textmodelle: eyes_render zeichnet Text/Formen/Mermaid auf ein Canvas in der Weboberfläche; eyes_paste erfasst eingefügte Bilder; eyes_ocr liest mit der integrierten Windows-OCR (offline); eyes_analyze prüft Pixel als strukturierte Daten. Kein Vision-Modell nötig.

DeepSeek-Harness-Plugin, das unten in der Seitenleiste das DeepSeek-API-Kontoguthaben und die Nutzung des OpenCode-Go-Tarifs anzeigt (Verbrauchsring, Details beim Darüberfahren). Mit adaptiver Abfrage und zh/en.

Modellseitiges accurate_vision-Tool für präzise räumliche Bildanalyse mithilfe eines Vision-Modells.

Bilder in den DeepSeek-Harness-Chat einfügen; ein kostenloses lokales Backend (macOS Vision / Tesseract) liest sie, bevor das reine Textmodell DeepSeek antwortet.

QR-Code- und Barcode-Werkzeugkasten für DeepSeek Harness: liest lokale PNG/JPEG-Bilder oder URLs aus und erzeugt QR-Codes als PNG. QR-/Barcode-Erkennung und -Erstellung.

Schwebender QR-Knopf zur Telefon-Kopplung in der DSH-WebUI. Ein Klick öffnet den dsh-remote-link-Kopplungs-QR (Bild, 6-stelliger Code, TTL) in einem In-App-Overlay. Funktioniert in Browser und DSH Desktop; gleichursprüngliches Bild, kein iframe.

DSH-Bildplugin: ask_user_choice bietet Bild- oder Bild/Text-Optionen (die Web-GUI zeigt vergrößerbare Auswahlkarten); show_images bindet Bilder in Antworten ein und mischt Bild und Text. Quellen: lokale Pfade, http(s)-URLs, base64-data-URI. Reines Plugin, keine Änderung am Kernpaket.

Auto Mode für DSH: Ein Flash-Modell-Router wählt für jede neue Sitzung automatisch das passende Agent-Preset (standard/code/minimal/cordis) und führt es sofort ohne Bestätigung aus.

Lokales WeChat-OCR-Tool für DSH: `wechat_ocr_recognize` gibt den erkannten Text und das strukturierte Ergebnis der Engine für einen lokalen Bildpfad zurück.

Gesprächsleiste am linken Rand der Weboberfläche: ein Balken je Turn, dessen Länge sich nach dem Turn-Text richtet. Beim Darüberfahren erscheint eine Frage-/Antwortvorschau, beim Klick springt die Ansicht dorthin. Die Balken beruhen auf einer hostseitigen Übersicht des gesamten Sitzungsprotokolls; daher erscheinen auch Turns außerhalb des geladenen Fensters, und beim Klick wird der Verlauf seitenweise nachgeladen.

Tool vision_analyze: Analysiert ein lokales Bild oder eine URL mit einem OpenAI-kompatiblen Vision-Modell.

Minimales raumbasiertes Echtzeit-Codekollaborationsplugin für DeepSeek Harness. Installieren, Raumnummer und Passwort eingeben und mit Yjs zusammenarbeiten.

DeepSeek-Harness-Webplugin: Legt ein Hintergrundbild fest und passt Text-, Hintergrund-, Marken- und Rahmenfarben automatisch an dessen Palette an. Mit DeepSeek Harness erstellt.

Vision für reine Textmodelle in dsh: Ein eingefügtes Bild wird von einem konfigurierten multimodalen Modell automatisch in Text umgewandelt. Transparentes Doppelrouting, aufrufbares read-image-Tool, keine eingebauten Schlüssel oder Relays.