Plugins

Méta-skill d'appariement tâche-skill avec une échelle de paresse pour un chargement minimal, une table de routage modifiable par l'utilisateur et un flux d'installation en quarantaine, analyse SkillSpector et approbation humaine.

Enregistre la skill remove-pdf-background-gray pour DSH : blanchit les fonds de scan gris ou cassés des PDF imagés tout en préservant la résolution, la géométrie des pages et les bords de texte anticrénelés (réécriture Flate sans perte), via un unique script Python (pypdf + Pillow + numpy).

Enregistre la skill Inspiration Deck Workshop pour DSH : présentations HTML statiques locales (6 modèles, plus de 25 mises en page, 23 thèmes et salle d'exposition d'animations) avec CLI de validation et d'export PNG/PDF et tests de fumée, sans dépendance d'exécution.

Rendu de diagrammes Mermaid pour la conversation de l'interface web : transforme les blocs de code mermaid en cartes interactives (zoom, ajustement à la largeur, visionneuse plein écran, bascule aperçu/code) avec les primitives officielles de l'interface, et conserve le bloc de code d'origine avec une bannière d'erreur en ligne en cas d'échec du rendu.

Pont de pièces jointes d'images dans le chat avec un outil view_image pour tout VLM compatible OpenAI (Ollama local ou cloud) : les images collées/déposées deviennent des marqueurs de chemin view_image avant d'atteindre les modèles DeepSeek texte uniquement.

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`.

Récupère le mode vision intégré de DeepSeek web pour les modèles texte seul : l'outil deepseek_vision pilote l'automatisation de navigateur locale deepseek-vision-cli (aide à la connexion manuelle, deep-think activé, fermeture automatique du navigateur) et renvoie les descriptions d'images sous forme de texte.

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.

Agent d'écriture en collaboration profonde pour DSH : apprentissage du style d'écriture par utilisateur à partir de paires de modifications, flux clarifier→plan→rédaction par section→red-team→galerie de lecteurs, synthèse de projet en rapport (rapport de laboratoire / présentation produit / étude / README), 41 outils MCP, et interface web d'amélioration de sélection avec aperçu de fichiers intégré.

Fournit l'outil bili_summary : métadonnées de vidéos Bilibili, chronologie des sous-titres et capture d'images avec sharp, avec gestion d'erreurs et dégradation gracieuse intégrées.

Curation de la sortie des outils à l'ingestion : conserve les lignes d'erreur et d'avertissement ainsi que le début et la fin, déverse le texte complet sur disque avec un pointeur que le modèle peut relire ; couvre tous les outils textuels, les petits résultats passent intacts.

Bac à sable multi-workspace : accorde automatiquement l'accès en écriture à tous les workspaces enregistrés — ajoutez un workspace, écrivez-y immédiatement, sans configuration ni escalade.

Un outil `search` qui apprend à choisir entre stratégies de recherche rapide et approfondie grâce à un bandit contextuel (échantillonnage de Thompson), s'améliorant à partir de l'usage réel plutôt que d'une heuristique figée.

Source de données d'entreprise Qichacha (企查查) comme plugin Cordis dynamique : 5 outils d'agent (authentification par connexion QR, recherche d'entreprises, recherche de connaissances, recherche d'outils, exécution d'outils) couvrant plus de 100 dimensions de données (registre du commerce, actionnaires, judiciaire, PI), plus un gestionnaire de comptes dans la page de réglages ; IO réseau/fichiers via des sous-processus DSH lançant node -e ; identifiants interopérables avec le client local BizOwl.

Portage allégé de Headroom : compresse la sortie des outils, réduit jusqu'à 20 % du contexte, sans affecter le cache de contexte du modèle ni les performances de l'agent.

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.