Plugin

QA di fedeltà al design per modelli solo testuali: uno strumento `deepseek_vision` prende in prestito un occhio da qualsiasi percorso vision compatibile con OpenAI, così il modello può giudicare se un'implementazione corrisponde al mock — fornito con il benchmark alla base di quel giudizio (quattro fixture, 23 difetti iniettati, trascrizioni grezze) e la disciplina di interrogazione da cui dipende.

Un percorso del provider gateway visione-linguaggio: le immagini incollate vengono descritte da un modello VL configurabile (Qwen-VL per impostazione predefinita) prima di essere inviate a DeepSeek.

Visualizza inline nel chat di DSH Web le immagini incollate o caricate e dà la vista ai modelli solo testuali: lo strumento visual_review, richiamabile dal modello, usa prima una qualsiasi API multimodale compatibile con OpenAI e, se fallisce, passa a un worker locale Qwen3-VL.

Estensione nativa delle capacità visive, che utilizza Zhipu (gratuito) o Qwen-VL (locale).

Plugin out-of-tree per DeepSeek Harness: dona gli occhi a un modello di coding solo testo instradando le immagini a una rotta Qwen-VL (DashScope) tramite ctx.llm e restituendo testo.

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

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.