Plugin

Adattatore DeepSeek aumentato con la visione: un modello capace di visione descrive l'immagine in ingresso, poi un modello DeepSeek solo testo ragiona su quella descrizione.

Visione su richiesta per i modelli DeepSeek solo testo: carichi le immagini e il modello chiama uno strumento view_image basato su qualsiasi endpoint di visione compatibile OpenAI (Qwen/DashScope per impostazione predefinita).

Visione come plugin per i modelli solo testo su DSH, con interazione nativa per comprensione e generazione di immagini, automazione della GUI, memoria delle prove a strati e cache.

Visione strutturata local-first per agenti solo testo: le immagini vanno a un VLM locale compatibile OpenAI e tornano come prove JSON (sintesi, OCR letterale, regioni di layout, entità/relazioni, colori, incertezza esplicita), con fallback anti-allucinazione e un ponte opzionale di incolla/carica; costo cloud zero, le immagini non lasciano mai la macchina.

Codificatore di sinestesia per DSH: un modello di visione traduce le immagini in testo spaziale strutturato e compatto (canvas/elementi/coordinate in percentuale), dando ai LLM solo testo una comprensione delle immagini a livello di pixel tramite lo strumento `mm_vision`.

Riutilizza la modalità visione integrata di DeepSeek web per i modelli solo testo: lo strumento deepseek_vision pilota l'automazione browser locale deepseek-vision-cli (aiuto all'accesso manuale, deep-think attivo, chiusura automatica del browser) e restituisce descrizioni delle immagini come testo.

Instrada le immagini della chat verso un modello di visione fisso compatibile OpenAI, restituisce osservazioni fattuali al modello principale selezionato e riusa le osservazioni per sessione attraverso replay, compattazione e riavvii.

Collega DSH al Beav locale per Xiaohongshu (RED/RedNote) e le operazioni social con l'AI: studi di argomento, conoscenza, copywriting, immagini, audio e flussi per video brevi con approvazione e tracciamento degli artefatti.

Generazione di immagini compatibile OpenAI nella chat di DSH Desktop: genera inline, modifica immagini di riferimento o concatena la modifica dei risultati precedenti direttamente (image-to-image) senza ricaricare nulla, con pulizia dello spazio di archiviazione.

Compila automaticamente livelli di sforzo di ragionamento, finestre di contesto, limiti di output e modalità immagine per i modelli di provider non ufficiali (personalizzati), con dati da models.dev.

Skin con sfondo per la UI Web di DSH: preset, URL o upload di un'immagine e uno slider di opacità che sbiadisce l'interfaccia per rivelare lo sfondo.

Skin con sfondo permanente per il profilo web dsh: immagine statica o video in loop attenuato come sfondo dell'app, con pannelli traslucidi e un pannello di selezione flottante.

Bundle di plugin per DeepSeek Harness: strumenti qwen_vision (comprensione delle immagini con Qwen-VL) e qwen_generate (testo-immagine con Qwen-Image) per modelli solo testo

Toolkit di visione per DeepSeek Harness -- strumenti CLI glance, ground, detect, crop per far comprendere le immagini agli agenti solo testo

Plugin di generazione immagini per DeepSeek-Harness. Richiedi una API Key di Yali AI su: https://api.yaliai.com/

Plugin skin per DSH: sfondi popolari di Alphacoders come sfondo della GUI web di DeepSeek Harness (galleria, ricerca, caricamento di immagini locali, maschera chiara/scura)

Visione plug-in per i modelli DeepSeek Harness (dsh) solo testo: uno strumento `vision` con preset VLM economici/gratuiti integrati, analisi in batch di più immagini, ammissione delle immagini tramite incolla-per-suggerire e una pagina di impostazioni web con hot-reload

Aggregatore di ricerca inversa delle immagini multi-motore: Google Lens, Baidu, Yandex, TinEye, SauceNAO, IQDB, Ascii2d

Animated kite that responds to agent activity, with configurable kite frames, patterns and colors, plus user-supplied image textures.

ZCode CLI app-server relay for DeepSeek Harness, with GLM streaming, image input and session reuse using an existing Start Plan login; requires the ZCode client.

fal.ai native image generation for DSH: a FAL_KEY settings card that follows DSH's language (zh/en, English default) plus Agent tools (fal_generate_image async / fal_edit_image / fal_get_image_task / fal_list_image_models) that call queue.fal.run directly

In-place prompt editing in the web chat: cleanly forks session history at the edited turn, preserves image and file attachments, and auto-archives the superseded branch.

OpenRouter provider that reads the live /models list, so new models appear without a harness release: models sorted by name with input/output prices, per-model reasoning levels, image input, reasoning_details replay, Anthropic prompt caching, and actual spend per session including subagents from OpenRouter usage.cost, shown under the Web UI composer and by /cost.

OpenCode Go provider that verifies a model against the gateway rather than treating a recommendation as a measurement: the models.dev protocol suggestion is probed before it is used, reasoning levels follow a measured contract, and requests run through an ordered protocol fallback chain. Context window, max output and image-input numbers are declared by a runtime-refreshed models.dev layer rather than probed, with operator overrides above both. Several OpenCode Go credentials can be stored and switched from the settings page.