Plugins

Native Windows Computer-Use-Tools für DeepSeek Harness.

Chat-Bildanhang-Brücke mit einem view_image-Werkzeug für jedes OpenAI-kompatible VLM (lokales Ollama oder Cloud): eingefügte/abgelegte Bilder werden zu view_image-Pfadmarkern, bevor sie Text-only-DeepSeek-Modelle erreichen.

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.

Nutzt den eingebauten Vision-Modus von DeepSeek web für reine Textmodelle: Das Tool deepseek_vision steuert die lokale Browser-Automatisierung deepseek-vision-cli (Helfer für manuelle Anmeldung, deep-think aktiviert, automatisches Schließen des Browsers) und liefert Bildbeschreibungen als Text.

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.

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

Vision als Plug-in für rein textbasierte DeepSeek-Harness-(dsh)-Modelle: ein `vision`-Tool mit integrierten günstigen/kostenlosen VLM-Presets, Stapelanalyse mehrerer Bilder, Bildaufnahme per Einfügen-als-Hinweis und einer Web-Einstellungsseite mit Hot-Reload.

Scene-awareness probe for DSH on macOS: a privacy-first, pull-model `look` tool that reads the frontmost non-self window (app info, AX title/selection, gated local OCR), plus a summon-hotkey snapshot captured the instant you press.

Personal-experience memory for DSH: turns solved tasks into sourced problem cases with condition-scoped claims, recalls them into new tasks via hidden pre-step injection, and makes corrections/deletes cascade to future recall.

Replaces the chat input model picker with a provider-grouped, collapsible list: groups models by provider, folds vision-bridge mirror providers back into their upstream, and carries the reasoning-effort options each model declares in settings. Tested on DSH Desktop only; the DSH web build is untested.

Memory archive and prompt viewer for DeepSeek Harness: read back what compaction folded out of context - browse past sessions or Tavern playthrough archives (summary, original text, state) with full-text search - and inspect the prompt each turn actually sent, listing every assembled system section with its order, character count, offset, hash and mutability, plus an assembly map, registry export, and honest diagnostics when a section is empty or its log cannot be read. Optionally provisions a roleplay agent preset.

Large-image recognition for vision-exp models: lossless 800×800 tile recognition (smart/pipeline/full), local OCR with preprocessing & handwriting routing, optional multi-vendor GPU (DirectML/CUDA/OpenVINO) with auto CPU fallback.

DeepSeek Harness skill: build, rebuild and refresh a course module's revision atlas — a mind map whose leaves are paged notebooks, extracted faithfully from the module's markdown with machine-checked coverage and a human-gated plan.

Automatic tier-based model routing for DeepSeek Harness: a virtual `smart` model classifies each request by difficulty (hard / normal / easy) and by vision need, then delegates it to the models you already configured. 三级难度 + 视觉自动路由，虚拟 smart 模型零配置接入。