Plugins

Pont de vision pour les modèles texte seul : collez une image, obtenez des preuves JSON structurées (OCR, mise en page, sémantique).

Vision gratuite pour les agents texte seul : chaîne de vision intégrée sans clé, plus des outils pixel (questions-réponses, ancrage, recadrage, diff pixel, couleurs, OCR, tracé SVG, détourage, captures d'écran) ; collez une image pour l'utiliser.

Studio d'équipe de tournage TongFlow pour la production d'images, de voix, de musique et de vidéos : l'agent rédige des fichiers de workflow TongFlow par ressource (.tongflow.json) exécutés via les plugins TongFlow, avec un canevas de workflow intégré, une mise en page projet par plan/personnage/prise et un modèle manga-drama ; les sessions commençant par @tongflow ouvrent la vue Studio.

Plugin studio TongFlow pour DeepSeek Harness (dsh) : modèle de projet façon équipe de tournage, workflows TongFlow rédigés par l'agent, génération multimédia déterministe, canevas intégré.

Transforme une vidéo (fichier local ou lien Bilibili/yt-dlp) en grille de storyboard adressable : cellules numérotées, horodatages exacts, transcription par cellule et enveloppe audio sur la même chronologie. video_zoom relit toute fenêtre en plus haute résolution, afin qu’un modèle textuel puisse examiner la vidéo au lieu de lire un résumé.

Les capacités de DeepWatch, installables dans un profil DeepSeek Harness existant

Il suffit d'installer ce plugin dans dsh : sans connexion, sans inscription et sans clé API, les modèles de pointe sont là, dont Muse Spark 1.3 et MiMo V2.6. Entièrement gratuit, sans plafond d'usage.

Compagne baleine pour DeepSeek Harness avec 45 succès, quêtes quotidiennes et bilans hebdomadaires, trois mini-jeux, 92 illustrations, 620 répliques, journal de croissance, réactions météo et fêtes, poses par outil, export/import de sauvegarde entre appareils (fichier JSON ou code de migration), mode accessibilité et passerelle MiMo TTS facultative. Les données restent dans le localStorage de l’hôte, sans télémétrie. Vérifiée sur DSH Desktop 0.2.0-rc.2 ; compatible avec 0.2.1-rc.1/rc.2 et le Web hérité 0.1.x.

Répartissez le travail vers les agents DSH depuis Claude Code ou Codex : progression native des sous-agents, sessions worker sur l’hôte avec préréglages par niveau et pont multimodal pour la vision et la génération d’images.

Ajoute un onglet de paramètres Managed Agents et des outils MCP pour déléguer des tâches d'agent de longue durée aux Managed Agents cloud d'Ark.

Enregistre les routes Ark Agent Plan, Coding Plan et les modèles postpayés dans le sélecteur de modèle natif de DSH.

Plugin de fournisseur Volcengine Ark pour DeepSeek Harness (DSH) : enregistre les routes Agent Plan, Coding Plan et postpayées sur l'adaptateur natif pi-ai afin que les modèles Ark apparaissent dans le sélecteur de modèles.

Ajoute la connexion de compte, la configuration d'API et de Provider personnalisé, le changement de modèle, le repli d'image pour les modèles textuels et l'attribution des jetons/coûts à DeepSeek Harness 47f.

Fournit à DSH la synthèse vocale de Xiaomi MiMo, Doubao et du navigateur, avec lecture automatique, voix personnalisées, effets sonores de l’interface et intégration au compagnon de bureau et à QQBot.

QA de fidélité de conception pour les modèles texte uniquement : un outil `deepseek_vision` emprunte un œil à n’importe quelle route vision compatible OpenAI, afin que le modèle puisse juger si une implémentation correspond à sa maquette — livré avec le benchmark derrière ce jugement (quatre fixtures, 23 défauts injectés, transcriptions brutes) et la discipline de questionnement dont il dépend.

« Lecture » d'images pour les modèles texte uniquement : réduction d'échelle + réduction de la profondeur de couleur + empreintes de structure/couleur transformées en grilles de texte renvoyées dans la conversation, permettant au modèle de zoomer, d'échantillonner et de faire de l'OCR de manière autonome comme un modèle multimodal ; entièrement local, sans dépendance à un modèle externe, fournit une compétence de méthodologie de lecture d'image et PaddleOCR en option.

Connecte les abonnements Qoder à DeepSeek Harness, avec prise en charge des régions Global et Chine, de l'entrée multimodale et des appels d'outils.

Boîte à outils de débogage ROS2 et analyse de vision d'état de robot pour DeepSeek Harness : énumération de node/topic/service/action/interface/TF, JSON de topologie du graphe complet, vérifications rosdep, builds à approbation validée et échafaudage de messages personnalisés, captures d'écran GUI et observation de vision multimodale, plus rendu offscreen RViz2 headless (maillages low-poly, lecture directe de pixels, passthrough GPU - rendu de mouvement à 30Hz) avec analyse temps réel VLM en parallèle.

Compréhension d'image quasi native pour DeepSeek Harness

Plugin de fournisseur de modèles gratuits pour DSH avec plus de 20 modèles dont Gemini, MiMo, GLM, etc.

Donne la vision aux modèles textuels uniquement : transmet les images de l'utilisateur à un modèle de vision compatible OpenAI et affiche les descriptions dans un panneau droit de l'interface web.

Cerveau DeepSeek + transcription automatique d'images : attachez des images dans la GUI et chacune est transcrite par le modèle officiel deepseek-v4-flash-vision-exp par défaut (un cerveau V4-Pro en texte pur peut voir les images), avec n'importe quelle VLM compatible OpenAI ou Ollama local comme alternatives.

Lit les GIF et WebP animés comme des animations : un élément collé continue de jouer dans l’interface tandis que le modèle reçoit une planche étiquetée d’images échantillonnées. L’outil read_animation échantillonne un fichier à la demande.

Pont multimodal MiniMax : un seul outil `mmx_bridge` couvre la compréhension/génération d'images, la vidéo, la synthèse vocale, la musique, les pochettes, la recherche web et le quota ; prise en charge optionnelle de `web_search`/`read_image` ; lecteurs intégrés/aperçus d'images directement dans l'interface web (npm : `dsh-mmx-bridge`).