Plugin

明眸 VisionBridge - Ponte visivo autoprogettato: quando un modello cieco riceve immagini, richiama automaticamente un modello visivo per riconoscerle e restituisce il testo riconosciuto al modello principale; trasparente, configurabile e senza perdite durante gli aggiornamenti.

Test automatizzati di WeChat Mini Program per DeepSeek Harness (dsh): azioni basate su selettori, controlli di aggiornamento della build, asserzioni geometriche per modelli solo testuali e blocchi immagine degli screenshot nei percorsi visivi.

Plugin OCR offline per DeepSeek Harness: riconosce il testo nelle immagini con PaddleOCR-json come motore principale e RapidOCR-json come alternativa. Non richiede un modello visivo e funziona interamente in locale e offline.

Budget media aggregati in modo deterministico e proiezioni sicure delle richieste per DeepSeek Harness (DSH).

Plugin per temi sfondo di DeepSeek Harness (dsh): carica un’immagine nelle impostazioni e selezionala per mostrarvi sopra tutta l’interfaccia Web dsh, con maschera di leggibilità e sfocatura regolabili.

Adattatore nativo del plugin Cordis per dsh (DeepSeek Harness) e vision-translation. Collega le immagini a <vision-context> tramite la CLI Python (PROTOCOL v1). Avvia cli.py senza reimplementare la logica centrale.

Plugin per DeepSeek Harness: legge progetti, software incompleto e materiali per stimare il consumo di token di un modello specifico e calcolare in tempo reale il costo secondo le tariffe dei vari fornitori.

Compagno di coltivazione Wang Lin per dsh: osserva lo stato della sessione, lo rappresenta con animazioni elaborate e sale di livello mentre coltivi.

Generazione di immagini FAL per DeepSeek Harness tramite la queue API FAL. Offre generate_image; modello predefinito fal-ai/flux-2/klein/9b. Le immagini appaiono nella conversazione, vengono salvate nel workspace e tutte le impostazioni si modificano dalla Web GUI.

Mostra il periodo di tariffa di punta/fuori punta di DeepSeek sotto il composer Web DSH e stima in tempo reale il costo della sessione.

Bundle vision e plugin per DeepSeek Harness: lo strumento describe_image legge immagini locali e interroga qualsiasi route multimodale configurata, senza modifiche al core.

Plugin DeepSeek Harness che usa MindSee come backend per offrire a DeepSeek funzioni relative alle immagini.

Statistiche di utilizzo token a livello macchina per DeepSeek Harness (dsh): pagina Impostazioni con totali, heatmap contributi, serie e dettaglio per modello. Legge i log di sessione da ogni dsh home; non stima i costi.

Plugin Cromus DSH: valuta e convalida skill AI da DeepSeek Harness e stima i costi.

Animazione SVG in basso a destra di un pellicano in bicicletta sul lungomare, che riflette lo stato dell’agente (sta pensando/finito); a risposta terminata emette un suono e, facoltativamente, una notifica di sistema.

Studio di sfondi e aspetto adattivi per DeepSeek Harness Web UI: ricava palette chiare/scure dalle immagini e regola colore, sfocatura, font, raggio, opacità e scala.

Mostra inline, nella riga dello strumento corrispondente, l’immagine restituita da una chiamata read_image.

Plugin DeepSeek Harness con strumenti multimodali (comprensione di immagini/audio/video/documenti, trascrizione e generazione di immagini) tramite Gemini API o CLI locale Antigravity.

Harness Codex minimo per modelli GPT non adatti all’interfaccia nativa DSH, mantenendo la compatibilità con l’ecosistema plugin DSH.

Plugin di strumenti DSH per generare immagini tramite l’API asincrona GPT-Image-2 di ToAPIs (invio attività, polling, download).

Salva note disordinate (testo e immagini) in una knowledge base Yuque, classificate dal modello.

Plugin Web DeepSeek Harness che mostra il tasso di cache hit con due cifre decimali.

Sfondo non ufficiale con balena di particelle per la Web UI DeepSeek Harness: luce del cursore, nuoto inattivo e dissolvenza legata allo scorrimento.

Livello dati di aggregazione tra ecosistemi: sincronizza il topic GitHub dsh-plugin e il registro npm in un indice JSON aperto, interrogabile da strumenti modello, CLI e un server MCP stdio minimale.