Plugins

Outil `describe_image` : un pont de vision qui envoie les images à mimo-v2.5 via l'API opencode Zen (identifiant `OPENCODE_GO_API_KEY`, route gratuite d'abord avec repli payant) et renvoie des descriptions texte aux modèles texte seul, avec passe-plat natif et transcodage ImageMagick des formats SVG/TIFF/HEIC.

Outil image_describe (识图) côté modèle sur l'API compatible OpenAI de DashScope (qwen3.7-flash), plus un pont de collage : sur les sessions texte uniquement, les images collées se convertissent automatiquement en chemins de fichiers à l'envoi et se réaffichent dans la transcription, sans jamais déclencher l'admission d'images. Apportez votre propre DASHSCOPE_API_KEY ; endpoint/modèle/budgets configurables, client HTTP anti-redirection, fonctionne dans tous les agent presets.

La vision pour n'importe quelle route DSH : collez des images dans le composeur web avec analyse automatique selon l'intention, déléguez la lecture des images de l'espace de travail à un sous-agent de vision Kimi/MiniMax, et matérialisez les originaux collés pour les modifier.

Pont de vision à découverte automatique pour les agents DeepSeek Harness texte seul : trouve automatiquement un modèle capable de traiter les images parmi vos fournisseurs configurés et renvoie les descriptions en texte brut via un outil de vision.

Adaptateur DeepSeek augmenté par la vision : un modèle capable de vision décrit l'image en entrée, puis un modèle DeepSeek texte seul raisonne sur cette description.

Vision à la demande pour les modèles DeepSeek texte seul : envoyez des images et le modèle appelle un outil view_image adossé à n'importe quel endpoint de vision compatible OpenAI (Qwen/DashScope par défaut).

Vision en plugin pour les modèles texte seul sur DSH, avec interaction native pour la compréhension et la génération d'images, l'automatisation d'interface, une mémoire de preuves en couches et un cache.

Vision structurée local-first pour agents texte seul : les images partent vers un VLM local compatible OpenAI et reviennent en preuves JSON (résumé, OCR littéral, régions de mise en page, entités/relations, couleurs, incertitude explicite), avec repli anti-hallucination et pont facultatif de collage/envoi ; coût cloud nul, les images ne quittent jamais la machine.

Encodeur de synesthésie pour DSH : un modèle de vision traduit les images en un texte spatial structuré et compact (canevas/éléments/coordonnées en pourcentage), offrant aux LLM texte seul une compréhension d'image au niveau du pixel via l'outil `mm_vision`.

Route les images du chat vers un modèle de vision fixe compatible OpenAI, renvoie des observations factuelles au modèle principal sélectionné et réutilise les observations par session à travers les rejeux, la compaction et les redémarrages.

Relie DSH à Beav local pour Xiaohongshu (RED/RedNote) et les opérations IA sur les réseaux sociaux : recherche de sujets, connaissances, rédaction, image, audio et workflows de vidéos courtes avec approbation et suivi des artefacts.

Premier tour à compatibilité minimale pour les sessions racine web : démarre avec bash persistant et str_replace_editor, retire le contexte automatique d'espace de travail et de compétences, puis restaure le preset sélectionné après le premier appel d'outil ou la première réponse ; inclut un interrupteur persistant dans le composeur.

Remplit automatiquement les niveaux d'effort de raisonnement, les fenêtres de contexte, les limites de sortie et la modalité d'image pour les modèles de fournisseurs non officiels (personnalisés), avec les données de models.dev.

Skin arcade pixel-neon facultative : polices Fusion Pixel, icônes whale-girl animées, crosshair personnalisé et fenêtres de détail déplaçables; préserve les thèmes clair/sombre/système. v0.3.2 ajoute les noms affichés locaux, améliore le menu mobile et propose un patch source optionnel pour l’accueil arcade, transitions et HUD télémétrie.

Habillage de fond d'écran pour l'interface web DSH : préréglages, URL d'image ou téléversement, et un curseur d'opacité qui estompe l'interface pour révéler le fond.

Habillage papier peint persistant pour le profil web dsh : image fixe ou vidéo en boucle en sourdine comme arrière-plan de l'application, avec des panneaux translucides et un panneau de sélection flottant.

Statistiques d'usage des jetons pour DeepSeek Harness. Usage par canal avec soldes et quotas de forfait pour les principaux fournisseurs, estimations de coûts en CNY et graphiques quotidiens — une section de la barre latérale des réglages.

Badge 余额 en bas à droite pour l'interface web DSH : déplié, il récupère les limites du forfait OpenCode Go du fournisseur actuellement sélectionné ou le solde prépayé DeepSeek, plus l'usage local des jetons et des estimations de dépense fondées sur les tarifs.

Tableau de bord d'usage par fournisseur : indicateurs de jetons, de cache et de sortie par fournisseur, carte de chaleur de 53 semaines, graphique de tendance avec vue horaire « aujourd'hui », exploration par modèle, estimation des coûts, export CSV et cartes de santé (TTFT, vitesse de génération, contexte de pointe, taux d'erreur).

Ajoute une section « 用量 » à la page Réglages de DSH qui affiche votre usage du MiniMax Token Plan (fenêtres de 5 h et hebdomadaires avec comptes à rebours de réinitialisation), la ventilation par modèle et les crédits bonus vidéo ; récupère `/v1/token_plan/remains` via un plugin de confiance qui détient la clé API, et se masque automatiquement si aucune clé n'est configurée. MIT.

Bundle de plugins DeepSeek Harness : outils qwen_vision (compréhension d'image Qwen-VL) et qwen_generate (texte-image Qwen-Image) pour les modèles texte seul.

Boîte à outils de vision pour DeepSeek Harness -- outils CLI glance, ground, detect, crop pour que les agents texte seul comprennent les images.

Solde et usage de session en direct pour l'interface web DSH : bouton de solde dans l'en-tête (à gauche du journal de session), menu déroulant avec le solde du compte, ventilation des jetons en temps réel (échec/succès de cache, écriture de cache, sortie), taux de succès du cache et estimations de coût aux tarifs officiels avec bascule automatique heures pleines/heures creuses.

Plugin de génération d'images DeepSeek-Harness. Demandez une clé API Yali AI : https://api.yaliai.com/