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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.

Eine Vision-Language-Gateway-Provider-Route: Eingefügte Bilder werden von einem konfigurierbaren VL-Modell (standardmäßig Qwen-VL) beschrieben, bevor sie an DeepSeek gesendet werden.

Zeigt eingefügte oder hochgeladene Bilder direkt im DSH-Web-Chat an und gibt reinen Textmodellen Sehkraft: Das vom Modell aufrufbare Tool visual_review nutzt zuerst eine OpenAI-kompatible multimodale API und fällt bei einem Fehler auf einen lokalen Qwen3-VL-Worker zurück.

Native Erweiterung der Bildfunktion, die entweder Zhipu (kostenlos) oder Qwen-VL (lokal) verwendet.

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.

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

明眸 VisionBridge - Selbstentwickelte visuelle Brücke: Wenn ein blindes Modell Bilder empfängt, wird automatisch ein visuelles Modell zur Erkennung aufgerufen und der erkannte Text an das Hauptmodell zurückgegeben; nahtlos, konfigurierbar, verlustfrei bei Upgrades.