Plugins

C#-LSP-Konfigurations-Plugin für DeepSeek Harness mit OmniSharp.

Härtungs-Guard für mcp__omni__parse in DeepSeek Harness: ein tools/pre-execute-Listener, der private/reservierte Host-URLs ablehnt (SSRF), eine Allow-List oder Ask (Consent) erzwingt und fail-closed ist, wenn allowedRoots leer ist.

Cue Omni Reader für DeepSeek Harness: registriert den auditierten omni-reader-mcp MCP-Server, sodass dessen URL-/Datei-Parse-Tools als mcp__omni__ (parse, get_parse_status, read_result, read_outline, save_result, discard_result, cancel_parse) bereitgestellt werden.

Omnimodale Workstation für DSH: analyze_image über eine geordnete Failover-Kette aus mehreren VLM-Karten, ein Bildwerkzeugkasten mit sechs Werkzeugen (Zoom, Farbabtastung, Pixel-Diff, OCR, Elementerkennung, Anzeige im Chat), die denselben Bildauflöser nutzen, generate_image über die Protokolle OpenAI/DashScope/ComfyUI, asynchrones generate_video mit mehreren Karten samt Builder /build-video-tool und speak/clone_voice für Sprachausgabe über sieben Anbieter – alles gesteuert von einer selbst speichernden Einstellungsseite.

Multi-Channel-IM-Bridge für DeepSeek Harness: leitet WeChat- (ClawBot/iLink), QQ- und Feishu- (Lark) Chatnachrichten an einen DSH-Agenten weiter und übermittelt dessen Antworten zurück, mit kanalbezogenen Sitzungen und Entdoppelung von Antworten.

OmniMux-Pluginmarkt: Skills, Plugins, Experten und Connectors; Weiterentwicklung auf Basis von @cocofhu/skillhub, MIT-Lizenz.

Omni-modal-Einstellungen für DeepSeek Harness mit beliebigen OpenAI-kompatiblen Bild-/Video-Endpoints. Umschaltbare Profile legen endpoint, API key, model, path und size jeweils getrennt für Bild und Video fest; freie Zusatzparameter. Verbindungstest ohne Generierungsquota. Drei Modell-Tools: generate_image, generate_video, check_video. Asynchrone Videotasks überstehen Neustarts.

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.