Plugins

Herramienta de generación de imágenes para DeepSeek Harness sobre cualquier endpoint de imágenes compatible con OpenAI, con una galería integrada en la interfaz web.

Panel flotante y arrastrable de tareas TODO entre sesiones, agrupadas por directorio de trabajo y reordenables. Cada tarea ofrece tres modos: solo recordar, continuar en la sesión actual o abrir otra en el mismo directorio. Admite hasta cuatro imágenes adjuntas reales, hora local opcional y casillas de finalización por IA y verificación del usuario; al acabar una tarea, el agente toma la siguiente pendiente de ese directorio.

Otorga visión a los modelos DeepSeek (solo texto) en los clientes Claude Code, Codex y Agent Plugins: describe imágenes mediante cualquier endpoint de visión compatible con OpenAI.

Subida de archivos drag-and-drop para PDF, Word, Excel e imágenes: los archivos soltados se guardan en un directorio local y se referencian por ruta, sin bloat de base64 en el chat.

Visor de imágenes para el banco de trabajo dock: PNG, JPEG, GIF, WebP, BMP, SVG, ICO y AVIF, con SVG renderizado solo como datos de imagen.

Menciones estilo Codex `@file` para la GUI web: busca y referencia archivos de workspace de todo formato (.java, .vue, PDF, imágenes, sin extensión, ocultos) sin truncado de índice. Reemplaza a dsh-at-file.

Permite que los modelos de solo texto manejen imágenes pegadas en el chat, con una experiencia de visión nativa, visualización de imágenes por lotes y una herramienta analyze_image integrada compatible con OpenAI; los modelos con capacidad de visión no se ven afectados.

Previsualiza los diagramas Mermaid como imágenes mediante renderizado local en DSH Web cuando el mensaje del chat contiene un bloque de código fenced de Mermaid, y también permite integrarse con servidores de renderizado externos.

Renderiza en línea las imágenes pegadas o subidas dentro del chat de DSH Web y da visión a los modelos solo de texto: la herramienta visual_review, invocable por el modelo, llama primero a cualquier API multimodal compatible con OpenAI y, si falla, recurre a un worker local de Qwen3-VL.

Comprensión de imágenes y OCR completamente locales mediante el Vision Framework de macOS: `ocr_image` (texto, diseño de tabla + coordenadas) y `view_image` (escena, caras, QR): pega varias imágenes en el cuadro de entrada web o pasa ruta/URL/base64; las imágenes nunca salen de tu Mac.

Bundle MCP de visión y DSH para DeepSeek solo de texto: herramientas analyze_image, analyze_clipboard, compare_images y vision_status, una página de configuración visual, GLM-4.6V-Flash gratuito por defecto, almacenamiento en caché de resultados y tolerancia al límite de tasa; las claves no aparecen en los registros.

Árbol de archivos del espacio de trabajo para la Web UI: vista previa en múltiples pestañas (texto/DOCX/PDF/Markdown/CSV/imágenes), edición de Markdown en línea, panel de cambios de Git y operaciones de archivo (renombrar/eliminar/copiar/mover/crear) mediante menú contextual.

Conecta las imágenes de la sesión a proveedores de visión configurables y devuelve análisis de solo texto a las rutas de modelos elegibles de DeepSeek Harness.

Game asset production pipeline: generate images, video and audio, turn a video into a coherent sprite animation, derive recoloured variants, adapt assets to an engine schema, install them into the project and verify the code actually references them. Requires ffmpeg for the video-to-sprite path, and an image/video API key (Agnes AI / OpenAI / fal) for generation.

Generación y edición con varias imágenes de referencia mediante FHL Images para DeepSeek Harness. Incluye 3 herramientas para agentes, un grupo de hasta 10 trabajadores con API key y configuración de claves desde el chat.

Genera imágenes en la GPU del usuario encolando flujos de trabajo mediante la API HTTP de una instalación local de ComfyUI: Z-Image-Turbo para borradores rápidos y Qwen-Image-2.1 para recursos finales y texto legible dentro de la imagen. Registra comfyui_generate y comfyui_status, e incluye un Skill sobre selección de modelos y creación de prompts. No tiene dependencias de ejecución e inicia ComfyUI sin interfaz si no hay un servidor escuchando.

Personaliza la marca de la interfaz web compartida de DSH. En Settings → Branding puedes definir nombre, insignia e imágenes locales de logo/wordmark, con tamaño y redondeo, y ver una vista previa. La marca en el título de página es opcional y puedes restaurar el aspecto oficial.

Notas Markdown locales como memoria de trabajo gobernable para agentes de DeepSeek Harness: editor dual de fuente/WYSIWYG con imágenes; notas de convenciones o referencias insertadas automáticamente en el system prompt con valores sensibles ocultos; historial de versiones, papelera, archivado reversible, reorganización con IA, backlinks y búsqueda completa. Compatible con DSH 0.1.7-0.2.x.

Permite arrastrar, pegar o cargar archivos e imágenes; en modelos no multimodales, un VLM configurado describe las imágenes automáticamente.

Adjuntos DSH con sensación nativa: miniaturas oficiales PNG/JPEG/WebP/GIF y tarjetas de 64px para otros archivos mediante arrastrar, pegar o clip; los no imagen van a .dsh-uploads y las tarjetas enviadas se sitúan en la burbuja del usuario.

Comprensión de imágenes para cualquier modelo de DSH: herramientas de visión, OCR, grounding y recorte con presets de dominio para histopatología, biología celular, anatomía, imágenes clínicas y figuras científicas.

Analiza imágenes de conversación mediante prompts específicos por modo (caption, UI, documento, grounding, topología, etc.) e inyecta evidencia estructurada con primitivas de coordenadas (cajas, puntos, referencias) como texto, con caché a nivel de sesión para reutilización entre replay y compaction.

Vista previa en el chat de los archivos generados: al hacer clic en una ficha de archivo generado se renderiza Markdown (markdown-it del lado del servidor + highlight.js), imágenes o texto plano directamente en la conversación; abrir en la app del sistema y mostrar en la carpeta siguen a un clic.

Herramienta de visión invocable por agentes que describe imágenes locales mediante cualquier endpoint de visión compatible con OpenAI que configures, con verificación cruzada opcional de varios modelos y sin claves integradas.