プラグイン

DeepSeek HarnessにOmni-modal設定を追加し、任意のOpenAI互換画像・動画endpointに接続します。設定profileを切り替えられ、各profile内で画像側と動画側のendpoint、API key、model、path、sizeを個別に指定し、追加request parameterも自由に設定できます。生成quotaを使わない接続test、model向けgenerate_image・generate_video・check_videoの3ツールを備え、非同期動画taskは再起動後も保持されます。

画像promptを止めるmodel capability gateを解除。llm.resolveModelInfo結果とadapter model tableにimage inputを宣言するpatchを当て、input modality未宣言のrouteでも画像送信・読取を可能にします。app.asar／config-treeは編集しません。

workspaceからユーザー選択画像を右column panelで比較。1/2/3/4/6枚／page、各画像zoom/pan、1画像の拡大率・表示位置を全画像へ同期、filmstrip並替え。browserが全画像を読み、modelへは送信しません。

chat.deepseek.comを既存web loginのままreal browserで駆動し、native DSH panelで会話。stream返信、deep-thinking／smart-search toggle、image／document添付。Web側からconversation回復、Markdown export、harness sessionへdistill／replay。agent用toolsはdschat_status, dschat_send, dschat_stop, dschat_recover, dschat_import, dschat_transferの6つ。

homeのcordis.patch.ymlで@deepseek-ai/dsh-mcp-client登録serverを制御。toggleは即時反映し、serverごとのtool countと推定context token費用を表示。各書込前にtimestamp付きbackup。panelはSettings pageまたは左sidebar icon rowのどちらか一方に表示し、配置切替はplugin Settings page。dsh-mcp-toggleの保守フォーク。

chat内で画像／動画を生成して会話へ届ける。generate_image／generate_video／send_media tools、Agnes無料tier＋OpenAI互換backend、生成完了mediaを自動pushするbackground job、download/lightbox/native open付きgallery・video card。

画像blockは最初のrequestだけbase64 inlineし、後続はoffloadedとしてDSH projectionがread-only local path付きplaceholder表示。発生IDはsession/message/content-tree path/attachment。最初のchunkを出したrequestだけ送信済みと数え、chunk前のretryは送信扱いしません。purpose付きrequestは変更・計数しない。同じfileの後続read_imageは別発生として1回inline。変更はrequest copyだけでsessionへ書き戻さない。

DSH内の共有認証情報と、埋め込み・リランキング・音声・画像生成サービス向けのAIプロバイダーランタイムおよび設定UIです。

DSHで言語モデル、埋め込み、音声合成、音声認識、画像生成を使うためのOpenAIプロバイダー。Firefox2100/dsh-ai-providers#runtimeをインストールして有効化する必要があります。

DSH Web UI用のローカルフォルダー壁紙。既定はPictures（C:\Users\<you>\Pictures）で、ホストが同一オリジンHTTP経由で画像を配信します。0～1440分（既定5分）ごとに重複なしのシャッフル順で切り替えます。Pluginsの設定ページではネイティブのシステムダイアログで別フォルダーを選べ、画像の不透明度（100%）、暗幕（25%）、パネルの不透明度（15%）を調整でき、変更は即時反映されます。ダイアログ、モーダル、メニューは文字の読みやすさのため既定の不透明背景を保ちます。.jpg .jpeg .png .webp .gif .avif .bmpをディスクから直接読み込み、ユーザー別設定は$DSH_HOMEに保存するため、アップグレードでフォルダーパスは配布されません。

composer dockに現在セッションの推定費用をリアルタイム表示します。各assistant stepの時刻に応じ、DeepSeekのピーク／オフピーク料金で計算します。

サイドバーにDeepSeekアカウント残高と現在のピーク／オフピーク時間帯を表示し、公式料金でセッション別・ターン別費用を推定します。

DSH右サイドバーにワークスペースのファイルツリーとコードエディターを表示し、属するセッションのworkspaceを閲覧できます。ファイル／フォルダーの作成・改名・削除（既定でゴミ箱へ）、行番号／シンタックスハイライト付きのインライン編集（Ctrl+Sで保存、Ctrl+Dで現在行複製）、画像プレビュー、音声／動画再生に対応。system tarでアーカイブ一覧・展開、フォルダーから.zip作成、ファイル名検索や貼り付けパスへの移動も可能です。Windows限定でSHGetFileInfoを使い、Windows自身のアイコンを表示します。

全セッションで思考と回答を中国語に切り替え、簡潔で少し皮肉を交えた率直な文体にします。固有名詞は英語のままにし、「尋ねられたことだけに答える」ルールを追加。UI、バイナリ、ネットワーク呼び出しはなく、order 10のグローバルsystem-prompt節を使います。全プロンプトを独自ペルソナに置き換えるminimal presetでは無効です。

ノードベースのGLSLワークベンチ。キャンバス上でシェーダーグラフを接続してライブプレビューし、マルチパスバッファ（BufferA–D）を備えたShadertoy互換GLSLにコンパイル、編集時にホットリロードできます。HLSL / MSL / SPIR-Vにも相互コンパイルし、プロジェクト、マテリアル、スナップショット、画像・音声・歌詞などのリソースをローカルワークスペースで管理します。組み込みノード57個、同梱例8個、エージェントツール11個。ランタイム依存関係はありません。

コンポーザーの推論強度メニューをドラッグ可能なスライダーに置き換え、標準のモデル/推論レベルチップを引き継ぎます。ドラッグ中はポインターに追従し、離すと最寄りの段階にスナップして、ドラッグごとにセッション更新を1回送信します。トラックには塗り、目盛り、白いノブを描き、最高段階（xhigh、max、ultra）だけブランド色の流れるグラデーションを付けます。両端に最低/最高レベル名を表示し、同じカードから公式モデル一覧を開けます。矢印キーは1段階、PageUp/PageDownは2段階、Home/Endは端へ移動し、各移動を送信します。ディレクトリオブジェクトの世代カウンターで遅延応答を破棄し、モーション低減設定ではアニメーションを停止します。データは標準のmodelDirectoriesディレクトリから取得し、新機能は追加しません。

サイドバーのDSHブランドマークとスタートページ見出し横に、独自のアニメーションベクターロゴを重ねます。sidebar.brand.mark、sidebar.brand.name、conversation.hero.brand.markの3つの単一スロットを占有。付属patchはローダーへプラグインを挿入するだけです。公式ブランドプラグイン（@deepseek-ai/dsh-client-ui-brand-official）も同じスロットを使うため、profileのcordis.patch.ymlで無効化して再起動してください。ライト／ダークにcurrentColorで追従し、サイドバー24 pxでも判読できる泳ぐクジラを同梱。

複数の意思決定プロバイダーを1つのインターフェースに接続します。TypeSafe/Jev、Cloudflare/Clef、Nace/Drex、セルフホストのLaya、独自プロバイダーに対応し、エージェント／プラグインの分類、フィルタリング、スコア付け、画像内オブジェクトの位置特定を構造化結果で行います。

OpenAI互換relay（api.ykh.ai／gpt-image-2設定）経由でDeepSeek Harness向け画像生成。

WebP添付画像をPNGへ再エンコードし、WebPをデコードできないLLM backend（例：llama.cpp）でもalpha画像を読み込めるようにします。

Feishu/LarkでDeepSeek Harnessと会話。chatはDSH sessionに対応し、メッセージはturnとなり回答はcardで返ります。質問、permission要求、model切替、会話切替は操作可能なcard。受信file/imageはworkspaceへdownload。

4段階ゲート付き動画pipeline（brief、script、assets、compose）。ComfyUI workflowまたは画像／動画APIとFFmpeg組立で、1文からナレーション付き解説動画を作成。

クラウド送信なしのローカルOCR。同梱PP-OCRv6 Medium（ONNX Runtime上のCPU PaddleOCR）stdio MCPをmcp__ppocr__ocr_imageとmcp__ppocr__ocr_pdfとして登録し、画像と複数ページPDFを処理。

NVIDIA NIM経由の画像認識。同梱stdio MCPをmcp__opencode_eyes_nvidia__describe_imageとして登録し、7つのホスト型vision model（既定MiniMax-M3）で画像を説明、複数API keyをローテーション。