プラグイン

他セッションのコンテキストを現在のターンにマージします：証拠で重み付けした競合解決、前提が撤回された主張の撤回、セッション間プロンプトインジェクションに耐える信頼ラベリング、予算で制限されたパッキング。ベンチマークを同梱。

DeepSeek Harness 用のローカル・マルチプラン・ブリッジ：既存の ChatGPT Codex、Claude、ZCode（GLM）、Qwen のサブスクリプションを 1 つのループバックプロキシ経由で利用できます。設定ページのステータスカードとワンクリックのプロビジョニング付き。dsh 本体の変更は不要です。

pi-ai プロバイダールートで、モデルごとの推論努力量とビジョン対応を宣言する設定ページを追加します。

テキスト専用DSHモデル向けの設定可能な画像認識：画像メッセージはまずOpenAI互換のビジョンモデル（Base URL、モデルID、APIキーは設定セクションで指定）によって書き起こされ、画像入力サポートが告知されつつ、テキストとしてメインモデルに渡されます。APIキー認証方式は選択可能 — OpenAI、Anthropic、Gemini、Azureスタイルのリクエストヘッダー — キーが欠落している場合、リクエスト送信前に報告されます。

テキスト専用のDeepSeek向けビジョンブリッジ：画像（単独またはテキストと混在）を送信すると、高速で小型のビジョンモデルが裏側でそれらを説明します。チャットは画像を保持し、DeepSeekはテキストのみを見ます。純粋なプラグイン：アンインストールで全て元に戻ります。

DeepSeek Harness の Windows デスクトップ自動化：アクセシビリティ優先の observe/act ループと 30 個の標準ツール（要素/座標ターゲット、auto/a11y/event 戦略ルーティング）、superseded-observations および no-replay セーフティセマンティクス、永続的なキルスイッチ、RuntimeId/rect-drift 陳腐化保護、チャットカードとフローティングパネル（ライブ ops、フレームウォール、環境自動検出設定）、低解像度モデル向けタイル化ビジョン記述、JSONL 監査証跡、pid 許可リスト。Windows 10+ および uiautomation と pillow を含む Python 3.9+ が必要（設定ページからインストール可能）。

構造化された視覚エビデンス（OCR／レイアウト／意味解析）に加え、「撮影→確認→調整」のデバッグループ用USBカメラキャプチャツール。バックエンド：Ollama、DeepSeek、Xiaomi。

データソースプロキシを通じてメトリクスを照会する読み取り専用の Grafana ツール：インスタンスのヘルス、データソース一覧、インスタントおよび範囲の PromQL クエリ、現在のアラート状態、プロビジョニング済みのアラートルール。範囲クエリはポイント予算までダウンサンプリングされ、明示的に指定された step がそれを超える場合は黙って変更せず拒否されるため、モデルが要求していない解像度のデータを受け取ることはありません。

マルチエージェントコラボレーションスイート：ユーザーが設定した専門家リスト、オンデマンド永続ディスパッチ（team_call/team_message/team_status/team_close）、クローンインスタンス、スタートポロジリレー、モデル比較、マルチモーダルビジョンブリッジ。

Web GUIでテキストのみのDeepSeekにネイティブ画像添付：貼り付けまたはドロップされた画像はセッション内のサムネイルとして表示され、ディスパッチ前にホストが無料のZhipu GLM-4V-Flash視覚API（glm-4v-flashフォールバックチェーン）で読み取り、説明文に置き換える。これにより、元の画像は履歴に保持されたまま、DeepSeekが画像について回答する。

モード固有のプロンプト (キャプション、UI、ドキュメント、グラウンディング、トポロジなど) を通じて会話画像を解析し、構造化されたエビデンスを座標プリミティブ (ボックス、ポイント、参照) とともにテキストとして注入します。セッションレベルのキャッシュにより、replay や compaction をまたいで再利用可能です。

画像を選択したビジョンモデルにルーティングします — 自動書き換え、明示的なツール、またはハイブリッド — これによりテキスト専用のチャットモデルが画像を含むターンで失敗しなくなります。

DeepSeek Harness プラグイン：OpenAI 互換の /v1/models 一覧からモデルと能力をインポートし（ゲートウェイ能力拡張）、設定ページでモデルごとの能力（思考、視覚）を編集できます。

長時間タスクのオーケストレーションループ。Codex が計画・採点・レビューを行い、DeepSeek が実行し、Kimi が補助する（視覚での受け入れ確認、要約、相互照合）。

ネイティブの視覚能力拡張機能。Zhipu（無料）またはQwen-VL（ローカル）のいずれかを使用します。

添付された画像を設定可能なモデル（15以上のOpenAI互換およびAnthropicベンダー）経由でテキストに書き起こし、DeepSeekが応答し続ける間に処理するビジョンプロバイダールート。

添付画像とローカル画像を設定可能な OpenAI Responses、Chat Completions、または Anthropic Messages エンドポイント経由で解析しつつ、画像対応ルートはネイティブのまま残す、テキスト専用 DeepSeek ルート向けのビジョンブリッジ。

テキスト専用 DeepSeek 向けのビジョンツールキット。モデルから呼び出せる `vision` ツール、deepseek/opencode-go 用ラッパーアダプタ（v4 flash/pro）、Antigravity IDE クォータ（default, flash/pro）/任意の OpenAI 互換 VLM / Gemini / ローカル Ollama チャネル、圧縮再復元付きの証拠メモリ、コンテンツハッシュキャッシュ、そしてバイリンガルのクライアントパネルを備える。

DeepSeek Harness 向けのモデル対話型 `vision` ツール。無料の Zhipu GLM vision API を直接呼び出して画像ファイルを説明・OCR する（glm-4v-flash フォールバックチェーンあり）。外部 CLI は不要。

`deepseek-vision` プロバイダルートを登録する。Web GUI は貼り付けた画像を受け付け、無料の Zhipu GLM vision API で文字起こししてから DeepSeek アダプタへ渡す。

sub2api ゲートウェイを DeepSeek Harness に接続：1 つのベース URL の背後に OpenAI 互換のマルチプロバイダールート（OpenAI / Claude / Grok / Gemini）、キーごとのモデル検出、使用状況の照会、グローバルなビジョン/画像ツール。

コンポーザーに添付された画像は、テキスト専用の DeepSeek モデルに渡る前に、OpenAI 互換のビジョンモデルによってテキストに変換されます。

Ship DeepSeek Harness to your own VPS: one command (or a form in DSH Settings → VPS Deploy) installs a zero-dependency login gateway, automatic HTTPS through Caddy, systemd supervision and one-click DSH upgrades.

Bitmap-frame context compression plugin for DeepSeek Harness: renders discarded conversation history into pixel-font PNG frames for vision-capable models.