Plugins

Un outil de vision `describe_image` pour les modèles texte uniquement : les images (chemin local, URL, pièce jointe) sont envoyées vers un point de terminaison de vision OpenAI-compatible configurable et seul le texte renvoyé entre dans la session.

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

Installe un préréglage et un espace de travail dédiés à l'écriture de romans par IA : actifs de projet locaux versionnés, un tiroir latéral compact et des modifications natives de fichier unique soumises à approbation.

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.

Vision pour les modèles texte uniquement : collez une image et le modèle bascule vers la variante Vision Toolkit pour les questions-réponses sur images, la comparaison multi-images, l'OCR de captures longues, la reproduction d'UI à partir de captures, l'ancrage d'éléments et les différences de pixels. Aucune clé API par défaut — les images sont traitées par le service gratuit hébergé par l'auteur, 100 par machine et par jour ; configurable vers votre propre fournisseur.

Extension de barre latérale Chrome qui permet à DSH de piloter directement votre navigateur, sans nécessiter de capacités de vision.

Extension de barre latérale Chrome permettant à DSH d'opérer directement votre navigateur, sans capacités de vision requises.

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

Extension Chrome en barre latérale qui permet à DSH de piloter directement votre navigateur, sans besoin de capacités de vision.

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 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.

Boîte à outils de traitement de documents gouvernementaux chinois : vérification du format GB/T 9704, correction automatique, révision de contenu (annotation rouge + barré), génération de modèles, conversion Markdown en docx et injection d'en-tête/pied de page/numéro de page pour 24 types de documents officiels.

Skills d'agent IA pour Sealos — déployez n'importe quel projet, provisionnez des bases de données, du stockage d'objets et plus encore en une seule commande. Fonctionne avec Claude Code, Gemini CLI, Codex.

Plugin natif pour DeepSeek Harness (DSH) qui intègre TypeSafe Jev comme couche de décision System One pour la sélection, la supervision, les corrections et les approbations des agents.

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.

Computer Use multiplateforme pour DeepSeek Harness : opération de type humain via souris virtuelle (screen_observe + computer_click + type + key + scroll + drag, 11 outils), mode arbre AX sans coût de vision avec repli visuel gratuit GLM-4V-Flash, garde-fous de sécurité (TTL des instantanés/liste blanche d'applications/approbation des actions dangereuses/protection des champs de mot de passe).

« 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 à un modèle textuel la compréhension d'image via un modèle vision-langage, exposé comme outil `describe_image`.

Pont de vision gratuit et génération d'images pour les modèles texte seul : lecture d'images collées, basculement entre les moteurs GLM-4V-Flash et Gemini, preuves structurées façon ModLens, et une route de modèle de vision gratuite préconfigurée.

Pipeline de coût en tokens pour DeepSeek Harness : compaction en couches sensible à la pression (projection sans perte sous 40 % de pression de contexte, résumé par LLM au-delà), liste d'outils autorisés par agent, conversion de texte long en image avec résumé par vision, et une commande /token-status suivant la pression, les paliers et les tokens économisés.

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.

Garde-fous d'écriture de romans : 20 outils novel_* appliquent la cohérence du grand livre factuel, les portes de phase et de chapitre, l'audit automatique avec des métriques déterministes, et des révisions en proposition uniquement ; un atelier du panneau de droite couvre la lecture, la lecture TTS, le polissage, la relecture, les vérifications de continuité et la rédaction par lots, et un moteur de contournement exécute les étapes internes hors de la conversation principale.