Plugins

ROS2-Debug-Werkzeugkasten und Roboterzustands-Bildanalyse für DeepSeek Harness: Aufzählung von Node/Topic/Service/Action/Interface/TF, Topologie-JSON des gesamten Graphen, rosdep-Prüfungen, genehmigungsgesteuerte Builds und Custom-Message-Gerüstbau, GUI-Screenshots und multimodale Visionsbeobachtung sowie Headless-RViz2-Offscreen-Rendering (Low-Poly-Meshes, direkter Pixel-Read, GPU-Passthrough – Bewegungsdarstellung mit 30 Hz) mit paralleler VLM-Echtzeitanalyse.

Sitzungsübergreifendes Messaging für DSH: Jede Sitzung auf dem Rechner kann jede andere auflisten und ihr Nachrichten senden, im Stil von Claude Code, über ein lokales Heartbeat-Register und einen Posteingang.

Speech-to-Text-Spracheingabe für die Web-UI: ein Mikrofon-Button im Composer transkribiert Sprache per Browser Web Speech API (null Konfiguration) oder eine OpenAI-kompatible Whisper-API (OpenAI / Groq) in den Entwurf, mit auswählbarem Modell und Sprache in den Settings.

Keeps one reasoning-only turn from making an entire session unusable. When a turn produces no visible text and no tool call, the assistant message is persisted empty, the gateway then rejects every later request in that session with 'content or tool_calls must be set', and the session is dead with no way back through chat. This plugin registers a single llm/stream waterfall listener and, only when the turn carried nothing visible, injects a small text block immediately before the terminal finish, so the persisted message is never empty. Ships the fixture DSH's own mock cannot express (a strictly reasoning-only SSE server, since llm-mock-server forbids an empty successText and always appends text after reasoning), plus an end-to-end reproduction that replays a real persisted session through DSH's own serializeMessages. Preventive, not a repair. Zero dependencies, one file, no process or filesystem access.

GlassTTY: ein Plugin, das DeepSeek Harness in ein Vollbild-CRT im Stil eines Glas-/Dumb-Terminals der 1970er Jahre verwandelt.

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.

Lokale OCR für angehängte Bilder über die integrierte Windows-Engine (Windows.Media.Ocr): Nur der erkannte Text wird an das Modell gesendet, niemals die Bild-Bytes; der Vision-Passthrough ist opt-in.

Lokale OCR für angehängte Bilder via Tesseract: Nur der erkannte Text wird an das Modell gesendet, niemals die Bilddaten; Vision-Passthrough ist optional.