Plugins

Cadenas multimodales por tipo de archivo: los modelos de procesamiento predefinidos por comodín convierten archivos de imagen, vídeo y audio en tokens de prompt antes de que lleguen al modelo de sesión solo texto, con cadenas de respaldo por preajuste y una página de ajustes Multimodal.

Plugin de DeepSeek Harness: una ruta `deepseek-vision` que declara entrada de imágenes y transcribe las imágenes pegadas mediante los modelos de visión gratuitos Zhipu GLM antes de delegar en el adaptador de DeepSeek.

Elige el esfuerzo de razonamiento para modelos adicionales en DeepSeek Harness, con opción desactivada y cinco niveles estándar.

Proveedor de modelos gratuitos de Cline para dsh: escanea dinámicamente el catálogo de modelos de Cline y sirve los modelos :free a través de la costura LLM del harness.

Paquete de proveedor DIT.ai para DeepSeek Harness: instala 29 modelos OpenAI Chat Completions y 10 modelos Anthropic Messages desde una única DIT_API_KEY, con configuración de pensamiento específica del protocolo.

Juego idle de AI-lab estilo terminal donde acumulas cómputo, entrenas y mejoras modelos, publicas papers y haces prestige desde redes neuronales hasta ASI.

Puente de adjuntos de imágenes en el chat con una herramienta view_image para cualquier VLM compatible con OpenAI (Ollama local o nube): las imágenes pegadas/arrastradas se convierten en marcadores de ruta view_image antes de llegar a los modelos DeepSeek de solo texto.

Herramienta `describe_image`: un puente de visión que envía imágenes a mimo-v2.5 mediante la API opencode Zen (credencial `OPENCODE_GO_API_KEY`, ruta gratuita primero con respaldo de pago) y devuelve descripciones de texto para modelos solo de texto, con paso nativo y transcodificación ImageMagick de formatos SVG/TIFF/HEIC.

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.

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.

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.

Conmutación automática de proveedor ante límites de tasa o agotamiento de cuota: alternancia entre proveedores con modelos configurables por proveedor, un enfriamiento y un respaldo permanente de última entrada.

Chip de coste del compositor: calcula el gasto en la API de DeepSeek de la sesión actual mensaje a mensaje con la tabla de precios oficial (incl. la política de hora punta/fuera de punta del 2026-08-17); pasa el cursor para ver el desglose, el total de hoy (DSH) y el saldo de la cuenta. Solo modelos DeepSeek.

Plugin de DeepSeek Harness: interruptor de modo de pensamiento por solicitud (enable_thinking) para los modelos de la familia Qwen3 en endpoints compatibles con OpenAI

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

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.

A session recap plugin for DeepSeek Harness with /recap, automatic idle summaries, and configurable models.

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

SenseNova connect family bundle for the Harness Web UI: Token Plan credit panel (per-pool quota windows, per-model consumption, self-renewing console token) plus optional provider registration that brings SenseNova models into DSH conversation, with host-

Cut LLM costs: route routine tasks to cheap subagent models (DeepSeek Harness plugin)

Model relay station for DeepSeek Harness (模型中转站): serve any registered DSH LLM provider (e.g. @tnnevol/dsh-codebuddy) over an OpenAI-compatible /v1 API, so other projects can call those models with a standard OpenAI client.

Connects the Xiaozhi voice assistant to DSH Web over MCP: DSH is the tool provider, weaving 35 DSH Web endpoints into 16 voice-friendly tools for workspaces, sessions, chat, models, settings and files — outbound WebSocket to the Xiaozhi MCP access point by default (no public IP or port forwarding needed), several devices bound at once, plus a DSH settings page with live status.

Free OpenCode Zen models in DeepSeek Harness through native HTTP requests. No OpenCode installation, login, API key, server, container, or LiteLLM is required.