Plugin

Toolset di debug ROS2 e analisi visiva dello stato del robot per DeepSeek Harness: enumerazione di node/topic/service/action/interface/TF, JSON della topologia dell'intero grafo, controlli rosdep, build con approvazione e scaffolding di messaggi personalizzati, screenshot GUI e osservazione visiva multimodale, più rendering offscreen headless RViz2 (mesh low-poly, lettura diretta dei pixel, passthrough GPU - rendering del movimento a 30Hz) con analisi VLM parallela in tempo reale.

Messaggistica cross-sessione per DSH: qualsiasi sessione sulla macchina può elencare e inviare messaggi a qualsiasi altra, in stile Claude Code, tramite un registro heartbeat locale e una inbox

Input vocale speech-to-text per la web UI: un pulsante microfono nel composer trascrive il parlato nella bozza tramite la Web Speech API del browser (zero-config) o un'API Whisper compatibile OpenAI (OpenAI / Groq), con modello e lingua selezionabili nelle Impostazioni.

Keeps one reasoning-only turn from making an entire session unusable. When a turn produces no visible text and no tool call, the assistant message is persisted empty, the gateway then rejects every later request in that session with 'content or tool_calls must be set', and the session is dead with no way back through chat. This plugin registers a single llm/stream waterfall listener and, only when the turn carried nothing visible, injects a small text block immediately before the terminal finish, so the persisted message is never empty. Ships the fixture DSH's own mock cannot express (a strictly reasoning-only SSE server, since llm-mock-server forbids an empty successText and always appends text after reasoning), plus an end-to-end reproduction that replays a real persisted session through DSH's own serializeMessages. Preventive, not a repair. Zero dependencies, one file, no process or filesystem access.

GlassTTY: un plugin che trasforma DeepSeek Harness in un CRT a schermo intero in stile terminale in vetro/dumb degli anni '70.

Strumento `describe_image`: un ponte di visione che invia le immagini a mimo-v2.5 tramite l'API opencode Zen (credenziale `OPENCODE_GO_API_KEY`, prima rotta gratuita con fallback a pagamento) e restituisce descrizioni testuali ai modelli solo testo, con passthrough nativo e transcodifica ImageMagick di SVG/TIFF/HEIC.

OCR locale per le immagini allegate tramite il motore integrato di Windows (Windows.Media.Ocr): al modello viene inviato solo il testo riconosciuto, mai i byte dell'immagine; il passthrough della visione è opzionale (opt-in).

OCR locale per le immagini allegate tramite Tesseract: solo il testo riconosciuto viene inviato al modello, mai i byte dell'immagine; il passthrough vision è opzionale.