Plugins

Adaptador DeepSeek aumentado con visión: un modelo con capacidad de visión describe la imagen de entrada y luego un modelo DeepSeek solo de texto razona sobre esa descripción.

Visión bajo demanda para modelos DeepSeek solo de texto: sube imágenes y el modelo llama a una herramienta view_image respaldada por cualquier endpoint de visión compatible con OpenAI (Qwen/DashScope por defecto).

Visión como plugin para modelos solo de texto en DSH, con interacción nativa para comprensión y generación de imágenes, automatización de GUI, memoria de evidencia por capas y caché.

Visión estructurada local-first para agentes solo de texto: las imágenes van a un VLM local compatible con OpenAI y vuelven como evidencia JSON (resumen, OCR literal, regiones de diseño, entidades/relaciones, colores, incertidumbre explícita), con respaldo anti-alucinación y un puente opcional de pegado/subida; coste en la nube cero, las imágenes nunca salen de la máquina.

Codificador de sinestesia para DSH: un modelo de visión traduce las imágenes a texto espacial estructurado y compacto (lienzo/elementos/coordenadas en porcentaje), dando a los LLM solo de texto comprensión de imagen a nivel de píxel mediante la herramienta `mm_vision`.

Reutiliza el modo de visión integrado de DeepSeek web para modelos solo de texto: la herramienta deepseek_vision controla la automatización de navegador local deepseek-vision-cli (ayuda de inicio de sesión manual, deep-think activado, cierre automático del navegador) y devuelve descripciones de imágenes como texto.

Enruta las imágenes del chat a un modelo de visión fijo compatible con OpenAI, devuelve observaciones factuales al modelo principal seleccionado y reutiliza las observaciones por sesión a través de repeticiones, compactación y reinicios.

Conecta DSH con Beav local para operaciones de IA en Xiaohongshu (RED/RedNote) y redes sociales: flujos de investigación de temas, conocimiento, copywriting, imagen, audio y vídeo corto con aprobación y seguimiento de artefactos.

Generación de imágenes compatible con OpenAI en el chat de DSH Desktop: genera en línea, edita imágenes de referencia o encadena ediciones de resultados anteriores directamente (imagen a imagen) sin volver a subirlas, con limpieza de almacenamiento.

Rellena automáticamente niveles de esfuerzo de razonamiento, ventanas de contexto, límites de salida y modalidad de imagen para modelos de proveedores no oficiales (personalizados), con datos de models.dev.

Skin de fondo de pantalla para la UI Web de DSH: presets, URL de imagen o subida, y un deslizador de opacidad que desvanece la interfaz para revelar el fondo.

Skin de fondo de pantalla persistente para el perfil web de dsh: imagen estática o vídeo en bucle silenciado como fondo de la aplicación, con paneles translúcidos y un panel selector flotante.

Paquete de plugins de DeepSeek Harness: herramientas qwen_vision (comprensión de imágenes con Qwen-VL) y qwen_generate (texto a imagen con Qwen-Image) para modelos de solo texto

Kit de herramientas de visión para DeepSeek Harness: herramientas de CLI glance, ground, detect y crop para que los agentes de solo texto comprendan imágenes

Plugin de generación de imágenes para DeepSeek-Harness. Solicita tu clave de API de Yali AI en: https://api.yaliai.com/

Plugin de skin para DSH: fondos de pantalla populares de Alphacoders como fondo de la GUI web de DeepSeek Harness (galería, búsqueda, subida de imágenes locales, máscara clara/oscura)

Visión enchufable para los modelos de solo texto de DeepSeek Harness (dsh): una herramienta `vision` con preajustes de VLM económicos/gratuitos integrados, análisis por lotes de varias imágenes, admisión de imágenes al pegarlas como pista, y una página de ajustes web con recarga en caliente.

Agregador de búsqueda inversa de imágenes con múltiples motores: Google Lens, Baidu, Yandex, TinEye, SauceNAO, IQDB, Ascii2d.

Animated kite that responds to agent activity, with configurable kite frames, patterns and colors, plus user-supplied image textures.

ZCode CLI app-server relay for DeepSeek Harness, with GLM streaming, image input and session reuse using an existing Start Plan login; requires the ZCode client.

fal.ai native image generation for DSH: a FAL_KEY settings card that follows DSH's language (zh/en, English default) plus Agent tools (fal_generate_image async / fal_edit_image / fal_get_image_task / fal_list_image_models) that call queue.fal.run directly

In-place prompt editing in the web chat: cleanly forks session history at the edited turn, preserves image and file attachments, and auto-archives the superseded branch.

OpenRouter provider that reads the live /models list, so new models appear without a harness release: models sorted by name with input/output prices, per-model reasoning levels, image input, reasoning_details replay, Anthropic prompt caching, and actual spend per session including subagents from OpenRouter usage.cost, shown under the Web UI composer and by /cost.

OpenCode Go provider that verifies a model against the gateway rather than treating a recommendation as a measurement: the models.dev protocol suggestion is probed before it is used, reasoning levels follow a measured contract, and requests run through an ordered protocol fallback chain. Context window, max output and image-input numbers are declared by a runtime-refreshed models.dev layer rather than probed, with operator overrides above both. Several OpenCode Go credentials can be stored and switched from the settings page.