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.

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

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.

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.

Compréhension d'image quasi native pour DeepSeek Harness

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.

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.

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`).

Une route de fournisseur passerelle vision-langage : les images collées sont décrites par un modèle VL configurable (Qwen-VL par défaut) avant d'être transmises à DeepSeek.

Ajoute des commandes de synthèse vocale Xiaomi MiMo pour les messages finalisés de l'assistant, avec voix prédéfinies et conception de voix personnalisée.

Vision pour DeepSeek en mode texte seul via Doubao Web par défaut (gratuit, sans clé API — pilote votre Chrome connecté via un pont CDP Windows), avec quota Antigravity IDE (flash/pro) ou repli sur Gemini ; escalade automatique du niveau de détail, mémoire de preuves visuelles avec réhydratation après compaction, cache par hachage de contenu, et un panneau client bilingue.

Permet aux modèles texte seul de voir les images : lorsqu'une image arrive avec un texte de remplacement comme \[image omitted because this model accepts text only], le modèle appelle l'outil vision_describe et le plugin transmet la référence de l'image et la question à un modèle multimodal, en réessayant avec un modèle de secours en cas d'échec. Configuré dans la page de paramètres et conservé via l'API officielle de paramètres.

Vision à la demande pour les sessions DSH texte uniquement : les images deviennent des marqueurs, et un outil vision_describe envoie uniquement l'image et la question à un modèle de vision compatible OpenAI

Plugin multimodal propulsé par MiniMax : mode d'appel vocal en temps réel (conversation en streaming, interface dock flottant), mode vocal et saisie vocale par micro, ainsi que des outils de génération d'images/vidéos/musique/parole et d'inspection visuelle.

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