Plugins

Ein `describe_image`-Vision-Tool für rein textbasierte Modelle: Bilder (lokaler Pfad, URL, Anhang) werden an einen konfigurierbaren, OpenAI-kompatiblen Vision-Endpunkt gesendet, und nur der zurückgegebene Text gelangt in die Sitzung.

Vision-Brücke für reine Textmodelle: Bild einfügen, strukturierte JSON-Belege erhalten (OCR, Layout, Semantik).

System-Prompt-Armor-Plugin für DeepSeek-Modelle: hängt an Position 100 einen Prompt-Abschnitt zur bedingungslosen Befolgung an, stellt ein Profil-Tool mit Kalibrierungs-Metadaten bereit und zeigt ein Echtzeit-Armor-Status-Badge, das von einer Session-Projektion gespeist wird.

System-Prompt-Armor-Plugin für DeepSeek-Modelle: fügt bei Reihenfolge 100 einen Prompt-Abschnitt zur bedingungslosen Befolgung hinzu, stellt ein Profil-Tool mit Kalibrierungsmetadaten bereit und zeigt ein Echtzeit-Statusabzeichen für die Schutzschicht, das von einer Sitzungsprojektion gesteuert wird.

Vision für reine Textmodelle: Fügen Sie ein Bild ein und das Modell wechselt zur Vision-Toolkit-Variante für Bild-Q&A, Mehrbildvergleich, Lang-Screenshot-OCR, Screenshot-zu-UI-Reproduktion, Element-Grounding und Pixel-Diff. Standardmäßig kein API-Key erforderlich — Bilder werden vom kostenlosen, vom Autor gehosteten Dienst verarbeitet, 100 pro Maschine pro Tag; konfigurierbar auf Ihren eigenen Anbieter.

Bringt die Modelle der WorkBuddy-Desktop-App direkt in DeepSeek Harness – ohne Konfiguration im DSH-Chat.

Einfach dieses Plugin in dsh installieren: kein Login, keine Registrierung, kein API Key — und die Frontier-Modelle sind da, darunter Muse Spark 1.3 und MiMo V2.6. Komplett kostenlos, ohne Nutzungslimit.

Fügt einen deepseek-web-Anbieter hinzu, der die Webmodelle von chat.deepseek.com in DSH nutzt, mit Browser-Login-Erfassung, PoW-Anfragesignatur, SSE-Streaming und promptbasierten Werkzeugaufrufen.

Verbindet ChatGPT-OAuth und OpenAI-Codex-Modelle mit DeepSeek Harness, mit optionalen Such- und Bild-Tools.

ChatGPT-OAuth-Provider für Codex-Modelle mit Abonnement-Websuche, Kontingent und sicherem Reset, Bildtools, Fast-Modus und modellbewusstem Kontext; kein API-Schlüssel oder Codex CLI erforderlich

Volcengine-Ark-Provider-Plugin für DeepSeek Harness (DSH): registriert Agent Plan, Coding Plan und Postpaid-Routen auf dem nativen pi-ai-Adapter, sodass Ark-Modelle in der Modellauswahl erscheinen.

Stellt die kostenlosen OpenCode-Zen-Modelle für DeepSeek Harness bereit, ohne API-Schlüssel.

Fügt Konto-Login, API- und benutzerdefinierte Provider-Einrichtung, Modellwechsel, Bild-Fallback für reine Textmodelle sowie Token-/Kostenzuordnung zu DeepSeek Harness 47f hinzu.

Google-Antigravity- (agy CLI) Modelle für DSH – Streaming-Chat mit Gemini/Claude/GPT-OSS-Abonnements, native Tool-Karten, Thinking-Turns und Google-OAuth-Login in der GUI.

OpenCode-Go-Provider mit Live-Gateway-Modellerkennung, Online-Fähigkeits-Metadaten von models.dev, Sitzungs-Routing und Web-Einstellungen mit Abo-Nutzung.

Verbindet lokal angemeldete WorkBuddy-Modelle mit DSH, unterstützt ein optionales Bild-Input-Opt-in pro Modell, Kontowechsel und eine schreibgeschützte Credit-Übersicht mit täglichem Check-in.

Hält einen lokal laufenden TinyTitan-Modellserver aus dem Harness erreichbar: aktualisiert die Route llm-pi-ai aus den installierten Modellen und bindet ein Kompaktierungs-Backend ein, das nicht denkt.

Design-Treue-QA für textbasierte Modelle: Ein `deepseek_vision`-Tool leiht sich ein Auge von jedem OpenAI-kompatiblen Vision-Pfad, damit das Modell beurteilen kann, ob eine Implementierung zu seinem Mock passt — ausgeliefert mit dem Benchmark hinter diesem Urteil (vier Fixtures, 23 injizierte Defekte, Rohtranskripte) und der Fragedisziplin, von der es abhängt.

Per-Modell-Konfiguration für Reasoning-Aufwand und Eingabemodalität für Drittanbieter-Provider: Vorschläge, fusioniert aus einer Modell-Wissensbasis und Roh-/models-Endpoint-Evidenz mit Konfidenz-Labels, bearbeitbar innerhalb der offiziellen Models-Seitenkarte.

Reasoning-Effort-Stufen und Sub-Agent-Standards für benutzerdefinierte DSH-Modelle konfigurieren.

Multi-Agenten-Teamkollaboration für DeepSeek Harness mit assistentenspezifischen Modellen, Skills, MCP-Servern, unabhängigen Kontexten, gemeinsamen Workspaces, Aufgabenkoordination und Gesprächsverwaltung.

Verbindet lokal angemeldete Trae-CN-Modelle mit DSH und unterstützt von DSH ausgeführte Tool-Aufrufe, Kontowechsel sowie die Anzeige von Work-/allgemeinen Credits.

Bild-„Lesen“ für reine Textmodelle: Herunterskalieren + Reduzierung der Farbtiefe + Struktur-/Farb-Fingerabdrücke werden in Textraster umgewandelt und in das Gespräch zurückgespeist, sodass das Modell wie ein multimodales Modell autonom zoomen, sampeln und OCR durchführen kann; vollständig lokal ohne Abhängigkeit von externen Modellen, enthält einen Skill zur Bild-Lese-Methodik sowie optional PaddleOCR.

Konfiguriert contextWindow für in dsh registrierte Modelle, damit lange Sitzungen nicht länger fälschlich als Kontextüberlauf eingestuft werden.