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Plugin de configuration C# LSP pour le harnais DeepSeek utilisant OmniSharp.

Garde de durcissement pour mcp__omni__parse dans DeepSeek Harness : un listener tools/pre-execute qui refuse les URLs d'hôtes privés/réservés (SSRF), impose une liste blanche ou demande (consentement), et est en fail-closed quand allowedRoots est vide.

Cue Omni Reader pour DeepSeek Harness : enregistre le serveur MCP omni-reader-mcp audité pour que ses outils d'analyse URL/fichier apparaissent comme mcp__omni__ (parse, get_parse_status, read_result, read_outline, save_result, discard_result, cancel_parse).

Station de travail omni-modale pour DSH : analyze_image sur une chaîne de basculement VLM ordonnée à plusieurs cartes, une boîte à outils de vision à six outils (zoom, échantillonnage de couleurs, diff de pixels, OCR, détection d'éléments, affichage en ligne) partageant le même résolveur d'images, generate_image via les protocoles OpenAI/DashScope/ComfyUI, generate_video asynchrone multi-cartes avec un constructeur /build-video-tool, et TTS speak/clone_voice sur sept fournisseurs, le tout piloté par une seule page de paramètres à enregistrement automatique.

Pont de messagerie instantanée multicanal pour le harnais DeepSeek : acheminez les messages de discussion WeChat (ClawBot/iLink), QQ et Feishu (Lark) vers un agent DSH et relayez ses réponses, avec des sessions par canal et une déduplication des réponses.

Marché de plugins OmniMux : skills, plugins, experts et connecteurs; adaptation basée sur @cocofhu/skillhub, licence MIT.

Ajoute des réglages Omni-modal à DeepSeek Harness pour tout endpoint image/vidéo compatible OpenAI. Les profils sont interchangeables ; chacun sépare endpoint, API key, model, path et size pour l’image et la vidéo, avec paramètres supplémentaires libres. Test de connexion sans quota de génération. Trois outils pour le modèle : generate_image, generate_video, check_video. Les tâches vidéo asynchrones persistent après redémarrage.

Vision locale pour modèles uniquement textuels : eyes_render dessine texte/formes/Mermaid sur un canevas de l’interface Web ; eyes_paste capture les images collées ; eyes_ocr lit avec l’OCR intégré de Windows (hors ligne) ; eyes_analyze examine les pixels comme données structurées. Aucun modèle de vision requis.